多传感器特征决策融合的钢轨裂纹识别方法

随着高速铁路的快速发展,钢轨裂纹的有效检测对于铁路安全运行具有重要的意义.针对基于漏磁信号的钢轨裂纹识别问题,采用多传感器特征决策融合技术,在对漏磁信号进行了时域和频域的多特征提取与融合的基础上,同时对多传感器信号进行决策融合,设计了一种基于支持向量机(SVM)的多传感器信息融合分类器.利用人工裂纹的实测漏磁信号进行实验,相比于提取单一特征和利用单一传感器信号进行识别,提出的方法取得了更好裂纹识别效果,平均识别率达到98％.     

基于SVM的汉语语音情感识别研究

随着信息技术的发展,对人机交互能力的要求不断提高,情感信息处理已成为提高人机交互能力的一个重要课题.本文提出了一种汉语语音情感分类方法,主要研究了4种基本的人类情感:高兴、愤怒、恐惧、悲伤.从汉语语音信号中提取了能量、基频、语速等特征,利用支持向量机方法识别,取得了43.7%的平均识别率.     

Hilbert变换在钢管漏磁检测缺陷定量化识别中的应用

提出一种根据漏磁检测信号切向分量信息构造法向分量的新方法.根据Hilbert变换原理,分析了钢管缺陷漏磁信号各个分量之间的正交对偶关系,论证了缺陷漏磁信号各个分量之间相互转换的理论基础和条件.基于探头所检测到的缺陷信号切向分量,利用Hilbert变换构造法向分量,增加了定量化识别的特征量,改善了缺陷识别的准确率和尺寸定量化误差.理论和仿真结果证明了该方法的有效性,可实现一维探头的准二维测量.     

基于相关性的钢轨缺陷漏磁检测提离干扰抑制

钢轨是铁路交通的基础设施,漏磁技术常用来检测诸如钢轨之类的铁磁性材料的表面缺陷。针对缺陷漏磁检测信号容易受到提离变化干扰的问题,提出了一种基于相关性的滤波算法。先根据缺陷尺寸、巡检速度和采样速度把检测数据分段,然后在每一段中,比较相邻磁敏传感器x方向采样数据的相关性、各个磁敏传感器x和z方向采样数据的相关性的相对大小,确定本段数据中提离干扰的幅值,以此实现滤波。构建了实验系统对钢轨表面的缺陷进行了检测实验,实验结果表明该算法能有效抑制提离干扰,信噪比增益在1.7以上。     

基于支持向量机（SVM）的汽车车型识别

本文研究了一种基于支持向量机(SVM)的车型图像识别算法。采用图像边缘检测方法,该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选像素及其邻域像素的二值模式作为样本集,进行运动目标分割并提取具有RST不变性的轮廓特征向量,输入支持向量机进行训练和识别。此外,该算法与传统的算法比较,使用核函数少,计算量小,能较好地解决小样本、非线性和局部极小点等问题。实验表明,基于支持向量机(SVM)的车型图像识别算法具有更好的性能。     

基于S变换和多级SVM的电能质量扰动检测识别

提出了一种基于S变换和多级支持向量机(SVMs)的电能质量扰动检测和识别方法.首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰动的检测输出.然后对检测输出进行时频特征提取,并通过一个N?1级支持向量机器分类器,最后实现N种电能质量扰动信号的分类识别.测试结果表明,该方法能有效识别参数大范围内随机变化的各种电能质量扰动,识别正确率高,且训练时间很短,实时性能好.     

基于脉冲漏磁理论的铁磁性材料斜裂纹检测

在广泛应用于各行各业的铁磁性材料中,由于应力和环境等因素的作用,裂纹是其最常见的缺陷之一,且多以不规则的形状(如斜裂纹)存在。为了分析斜裂纹的脉冲漏磁信号特点,建立了脉冲漏磁检测斜裂纹的有限元仿真模型,对比分析了斜裂纹与垂直裂纹的脉冲漏磁信号的差异,提取并研究了相关特征量与斜裂纹尺寸的关系。同时,利用脉冲漏磁检测系统对几种斜裂纹进行了实验,检测结果与仿真分析结果一致,验证了利用脉冲漏磁检测斜裂纹的可行性,为下一步对斜裂纹的定量检测提供了理论指导。     

基于量子引力搜索算法的SVM火焰识别算法

针对复杂环境下火焰识别问题,提出一种基于量子引力搜索算法改进的支持向量机(SVM)的火焰识别算法。首先通过对火焰图像进行预处理并提取火焰的颜色、面积变化率和圆形度等火焰特征,并形成训练数据和验证数据;然后,采用量子引力搜索算法对SVM的核参数和惩罚因子进行最优搜索,并应用最优搜索得到的超参数建立SVM分类器模型,应用到最终的火焰图像识别中。     

基于振动信号SVM分类的变压器状态识别

为提高基于振动信号的变压器状态识别准确率,提取振动信号的峰峰值、均值、偏度等时域特征量和主频率幅值占比、基频幅值占比、50 Hz及其奇次倍频幅值占比等频域特征量构成特征向量,运用支持向量机(SVM)分类方法对变压器进行状态识别。采集了变压器正常与故障运行状态下的振动信号,结合实测信号分析了各特征量随变压器状态的变化,最后对比了单个特征量与多特征量结合对变压器正常短路、正常空载、故障短路、故障空载4种状态的识别准确率。结果表明,结合振动信号多个特征量的SVM分类对变压器的状态识别准确率显著高于单个特征量的识别准确率。     

模糊提升小波在脉冲漏磁信号处理中的应用

在脉冲漏磁检测中,有效抑制信号中的噪声是最终正确识别缺陷的关键环节之一.介绍了提升小波变换的基本理论及传统阈值降噪方法;针对传统硬、软阈值法的局限性,提出了包括带有可变因子的隶属函数的模糊阈值处理方法;运用该方法对仿真和实验信号进行了降噪研究.结果表明,采用模糊提升小波降噪方法能够很好的抑制脉冲漏磁信号中的噪声,在实时...     

管道漏磁内检测的管壁缺陷漏磁场解析模型

漏磁内检测技术是长输油气管道缺陷检测的主要手段,缺陷几何特征识别对管道安全运行评价具有重要意义。基于二维磁偶极子模型,建立管道内壁缺陷漏磁场空间分布的三维解析模型,对磁化方向垂直缺陷时磁荷产生漏磁场的变化规律进行研究;基于内壁解析模型,引入管壁退磁影响因子,对模型进行补偿,建立管道外壁缺陷漏磁场三维解析模型,得到了管道外壁不同缺陷漏磁场的分布特征。搭建漏磁检测实验平台,对所建模型有效性进行实验验证。结果表明,管壁对外壁缺陷漏磁场具有一定屏蔽作用,实验结果和理论分析具有很好的一致性,所建模型可有效描述管道内外壁缺陷漏磁场空间分布特性,对缺陷识别和定量评估具有一定工程指导意义。     

基于脉冲漏磁的带保温层管道腐蚀缺陷检测

在带保温层金属管道腐蚀检测方面,脉冲漏磁技术显示了潜在的优势.利用有限元分析软件Comsol Multiphysics对不同结构的传感器进行仿真分析的基础上,提出了一种优化结构的脉冲漏磁传感器,用于带保温层的管道腐蚀缺陷的检测.通过实验验证了传感器结构优化设计的有效性,为进一步量化分析缺陷信息打下基础.     

Study and experimental performance evaluation of flux intensifying PM motor with variable leakage magnetic flux

This paper describes a flux intensifying permanent‐magnet (PM) motor with variable leakage magnetic flux. The unique feature of this proposed motor is the ability to passively adjust the magnetic flux linkage into the armature windings in proportion to the armature magnetomotive force and/or armature current phase. The magnetic circuit topology of the flux intensifying PM motor and the passive variable leakage magnetic flux are determined through FE analysis. Then, the driving performance is experimentally elucidated through comparison with that of a reverse salient pole type (flux weakening) PM motor without variable leakage magnetic flux.     

漏磁检测的混合正则化反演方法研究

漏磁检测作为无损检测的主要方法之一已得到了广泛关注和应用。漏磁检测对缺陷的识别问题属于电磁场计算的反问题,因其不适定性难以直接求解,因此目前对于漏磁检测方法的研究和应用大部分都避免了对反问题直接求解,而是采用搜索匹配式的方法。文中尝试使用混合正则化LSQR-Tikhonov的方法对基于磁偶极子单元积分模型的漏磁检测反演问题进行处理,对LSQR方法添加Tikhonov正则化来获得更多的主奇异值信息减小误差,通过混合正则化计算得到的近似解较为逼近真实值,得到的二维反演结果也可以判断出缺陷的位置和形状,通过仿真及实验验证了算法的准确性。     

管道漏磁检测数据图形化显示的研究

本文主要介绍了管道漏磁检测数据的软件分析处理系统中的图形化显示部分.曲线图形直接采用将数据转化为屏幕上一点的方法进行显示;灰度图形先将数据转化为相应的灰度值,再根据灰度值画出初步的灰度图,然后利用插值和图像滤波(平滑)、锐化等图像增强手段进行处理.经过编程测试,曲线图形较好地表现了数据变化的真实性,灰度图的效果也较为理想,管道的特征信息显示更为形象、直观,提高了数据分析的质量.     

Experimental studies on a structure of eddy current probe for detection of magnetic flux distorted by a flaw

Bobbin-coil-type eddy current probes, which are conventionally used for nondestructive inspection of steam generator tubes in pressurized-water-type nuclear power plants, have poor detection sensitivity to circumferential flaws. Hence a new type of eddy current probe was proposed to effectively detect the magnetic flux component that is indicative of a flaw and thus to eliminate the dependency on sensitivity in flaw detection. In the course of development of the proposed method, probe structures were investigated based on the measurement of magnetic fields induced by variously-shaped excitation flat coils. The new type of probe proposed here consists of differential pick-up coils detecting magnetic flux and excitation coils having a parallelogrammic shape. The structure of the coils was fabricated in order to detect flaws independently of their directions in trial. Nondestructive flaw detection tests were then conducted with the probe. The results obtained concrete evidence showing that both the horizontal, the vertical slit-flaws and even the small hole of 0.5 mm in diameter can be detected successfully.     

一种基于壳向量的SVM快速增量学习算法

该文提出了一种新的支持向量机学习算法-基于壳向量的增量学习算法(HVISVM).选取一部分最有可能成为支持向量的样本-壳向量,再进行SVM增量学习.由于提取壳向量的过程只需线性规划运算,之后的训练过程又只需处理原训练样本中的一部分;增量学习既能继承先前所学习的知识,又能减少由于新样本的加入而重新学习的时间.使整个算法的训练速度大为提高.与经典支持向量机的快速算法比,精度相当,但速度可以提高数倍以上.     

用于输电线接头缺陷检测的磁通法仿真分析

根据高压输电线的接头中两段对接钢芯拉开的缺陷情况,提出了两种不同励磁装置形式的磁通检测方法。运用有限元分析法,以LGJ-400/35型钢芯铝绞线为仿真对象,进行了有限元的建模分析和计算,分析钢芯完整和拉开两种情况下磁路空隙中磁感应强度差值的大小。最终得出使磁力线平行于输电线轴向的漏磁检测方案对于输电线钢芯拉开缺陷具有最好的检测能力,钢芯拉开引起磁路中磁感应强度的变化更大,这为今后的实验和现场应用提供了依据。     

磁通集聚器放大磁场分布及矢量选择特性研究

主要针对T型磁通集聚器结构间隙内轴向放大磁场分布特性以及放大磁场矢量,选择性利用三维有限元静磁特性仿真分析及实验验证的方法进行了一系列的分析研究。结果表明,间隙内放大磁场分布均匀区与结构间隙区域具有相似的截面形状,该均匀区的大小与间隙截面积成正比并与间隙距离成反比。另外,通过仿真和实验验证了集聚器能够放大轴向环境磁场强度,缩小横向磁场强度,具有矢量选择特性。该结论为矢量磁传感器增大灵敏度提供了一定的应用基础。