【摘 要】
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为了有效地对不同深度的局部腐蚀缺陷超声波信号进行分类识别,根据腐蚀缺陷信号样本数量较少的特点,提出了一种基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的超声波腐蚀缺陷信号识别方
【机 构】
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西南石油大学机电工程学院石油天然气装备教育部重点实验室
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目（2017FZ0033）
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为了有效地对不同深度的局部腐蚀缺陷超声波信号进行分类识别,根据腐蚀缺陷信号样本数量较少的特点,提出了一种基于主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的超声波腐蚀缺陷信号识别方法。该方法采用经验模态分解法对腐蚀缺陷信号进行分解,提取各本征模式分量的时域无量纲参数,利用主成分分析消除原始特征集中的冗余信息,降低每一个特征之间的相关性,实现腐蚀缺陷信号特征参数的降维。在PCA进行特征优化后,将支持向量机的多类分类应用于缺陷分类过程中。将腐蚀缺陷原始特征集和经主成分分析优化后的特征集,分别用于支持向量机的训练和
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