【摘 要】
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超声无损检测广泛用于检测界面粘接缺陷,然而粘接缺陷类型的识别一直是检测的难点.因此提出了一种基于多特征融合和主成分分析提取界面粘接状况回波信号特征的方法.首先通过对缺陷信号回波进行消噪处理,提取了缺陷信号时域和时频域的特征参数,并构成联合特征向量.随后,经过主成分分析消除联合特征向量的冗余信息并降低特征向量之间的相关性,实现降维,选取累计贡献率超过95％的主成分作为粘接类型的融合特征向量.最后用BP神经网络实现缺陷类型识别分类.实验结果表明,这种方法可以有效地识别出粘接缺陷类型,识别率优于单独时频域特征提
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛066004;测试计量技术及仪器河北省重点试验室,河北秦皇岛066004
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超声无损检测广泛用于检测界面粘接缺陷,然而粘接缺陷类型的识别一直是检测的难点.因此提出了一种基于多特征融合和主成分分析提取界面粘接状况回波信号特征的方法.首先通过对缺陷信号回波进行消噪处理,提取了缺陷信号时域和时频域的特征参数,并构成联合特征向量.随后,经过主成分分析消除联合特征向量的冗余信息并降低特征向量之间的相关性,实现降维,选取累计贡献率超过95％的主成分作为粘接类型的融合特征向量.最后用BP神经网络实现缺陷类型识别分类.实验结果表明,这种方法可以有效地识别出粘接缺陷类型,识别率优于单独时频域特征提取方法,为粘接缺陷的分类识别和无损评价提供了技术参考.
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