【摘 要】
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由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系,由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点.本文采用小波基函数神经网络的方法,建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津大学精密仪器与光电子工程学院,中石油管道公司秦京输油处
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由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系,由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点.本文采用小波基函数神经网络的方法,建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射.算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理,经过多层分辨率的训练,网络输出表明,该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征,为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法.
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