【摘 要】
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针对无损检测技术智能化的需求,提出一种基于Lab VIEW的缺陷在线识别方法。对电磁超声信号进行时域、频域及时频域结构的特征提取,并采用基于类内类间平均距离和序列前向选择
【机 构】
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省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室（河北工业大学）,河北省电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室（河北工业大学）,天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51777052);河北省自然科学基金(E2016202260;E2017202055);天津市自然科学基金(16JCYBJC19000)资助项目
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针对无损检测技术智能化的需求,提出一种基于Lab VIEW的缺陷在线识别方法。对电磁超声信号进行时域、频域及时频域结构的特征提取,并采用基于类内类间平均距离和序列前向选择相结合的方法进行特征选择;构建基于支持向量机（SVM）的监督学习模型和多种半监督学习模型,并分别进行缺陷识别,结果表明S4VM（S4VM）是一个相对安全的半监督支持向量机;搭建电磁超声无损检测系统,并进行缺陷在线识别实验,实验结果验证了系统的可靠性,并可实现电磁超声缺陷识别的图像化、数字化、智能化和系统化。
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