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
作 者:刘旭[1] 夏金东[1] 弓乐[1] 吴淼[1] 孙智[1]
机构地区:[1]中国矿业大学北京校区机电工程系,北京100083
出 处:《机械工程学报》2002年第4期84-87,共4页Journal of Mechanical Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(59975085)
摘 要:针对工业超声检测过程中缺陷难以准确定性的问题,基于射频回波对缺陷分类中的信号处理等方法进行了研究。分析了射频和检波信号的特点,在对所采集的缺陷信号进行处理的基础上,利用类内、类间距离和可分性测度比较了两类信号的类别可分性,同时采用BP神经网络和RBF神经网络作为分类器。The analysis of ultrasonic signals obtained during weld inspection is dealt with, aiming to distinguish different flaws with signal analysis and classification methods. The features of radio-frequency signal and demodulated signal are described , and an evaluation method of distance and identification index is given, which is used to compare the possibility of being classified. The flaw signal classification is presented on the combination of wavelet analysis and neural network. Results obtain demonstrate the effectiveness of RBFN than BPN in learning speed and generalization.
关 键 词:超声检测 射频信号 类内距离 类间距离 缺陷识别
分 类 号:TG115.285[金属学及工艺—物理冶金]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.145