涡流无损检测中快速识别方法的研究  

Study of fast identifying methods on ECNT

作　　者：孙晓云[1] 曾礼[1] 刘东辉[1] 孙会琴[1] 盛剑霓[2] 

机构地区：[1]河北科技大学,河北石家庄050054 [2]西安交通大学,陕西西安710049

出　　处：《电工电能新技术》2002年第2期64-67,共4页Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy

基　　金：河北省自然科学基金资助项目 (6 0 2 378)

摘　　要：本文首先用BP网络完成了涡流无损检测中缺陷的快速识别。针对BP算法存在着收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点 ,作者将RBF(RadialBasisFunction)网络应用于涡流无损检测。结果表明RBF算法的收敛速度较BP算法快得多。RBF网络适于在线检测。BP network is applied to ECNT (eddy current nondestructive testing) to identify defect fastly in this paper. Due to BP networks having the disadvantages of large number of iterations and local minimum values,authors use RBF network on ECNT.The results show that number of iterations are reduced faster than using BP network,and it is possible to detect online by RBF network.

关 键 词：涡流无损检测 快速识别 收敛速度 RBF网络 金属材料 

分 类 号：TG115.28[金属学及工艺—物理冶金]