检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]军械工程学院电气工程系,河北石家庄050003
出 处:《计量学报》2011年第1期58-61,共4页Acta Metrologica Sinica
基 金:河北省自然科学基金(E2008001258)
摘 要:针对高速漏磁检测缺陷可视化中的关键技术与难点,通过提升小波包的方法对缺陷漏磁信号进行预处理,根据电磁场基本理论,对高速漏磁检测过程中传感器速度对漏磁信号的影响作了理论分析,提出了基于正则化理论的径向基函数神经网络的补偿措施,通过网络的映射,得到了缺陷漏磁信号的速度不变响应,最后利用蚁群算法优化的径向基函数网络对缺陷漏磁信号进行二维反演,实现了缺陷的二维轮廓重构。Considering the key techniques and difficulties of defect visualization in high-speed MFL testing, to preprocesses defect MFL signals through lifting wavelet package method, a theoretic analysis to the influence for MFL signals of the velocity of the sensor in high-speed MFL testing based on electromagnetic field essential theory is given. Present RBF neural network compensation measure which based on regularization theory, and gained the velocity invariance response of the defect MFL signals through net mapping. And RBF networks which optimized by ant colony algorithm for two-dimensional inversion of defect MFL signals is applied to implements Profile Reconstruction of 2D defect.
关 键 词:计量学 高速漏磁检测 速度补偿 径向基函数网络 提升小波包 蚁群算法 二维轮廓重构
分 类 号:TB972[一般工业技术—计量学]
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