共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
在超声检测中,对缺陷进行定性分析是无损检测与评价的关键内容。本研究提出一种对缺陷类型进行分类的检测方法,通过对不同类型的缺陷波信号进行特征量提取,实现对缺陷的类型识别。首先使用空气耦合超声检测系统采集无缺陷信号与3种不同类型的缺陷波信号,提取信号的时域无量纲参数和小波包能量系数组成多维特征向量;然后使用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对多维特征向量进行降维处理得到特征融合量;最后输入BP神经网络系统进行缺陷类型的分类,并与未经过PCA处理的测试结果进行对比分析。实验结果证明,经过PCA处理的测试结果准确率更高,测试时间更短。 相似文献
2.
3.
4.
引入一种小波分析结合神经网络的桩基检测方法,根据桩基中超声波传播的特点,利用小波分析对采集的超声波信号进行小波包分解,对分解后的信号进行归一化处理,将超声波信号矩阵化,构建表征桩基缺陷信息的特征向量;再取多组特征向量作为神经网络的训练样本,对特征向量进行训练学习,并将未诊断样本输入神经网络进行识别验证。试验数据表明,通过小波分析方法获取超声波信号特征向量并构建的神经网络可以有效识别出桩基缺陷以及缺陷类型。 相似文献
5.
6.
7.
针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。 相似文献
8.
9.
10.
为了对变电站瓷支柱绝缘子状态进行有效评估,提出了一种将局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)、主成分分析方法(Principal Components Analysis,PCA)和样本熵相结合的瓷支柱绝缘子振动信号故障诊断方法。首先,将瓷支柱绝缘子振动信号进行局域均值分解,得到PF(乘积函数)分量,利用主成分分析方法,提取主PF分量;其次,计算其样本熵作为表征瓷支柱绝缘子状态的特征向量,利用支持向量机(SVM)对输入的向量进行分类训练;最后,将测试样本特征向量输入训练好的SVM中进行分类识别。结果表明,该方法能有效提取瓷支柱绝缘子的故障特征并实现准确的故障分类。 相似文献
11.
12.
基于小波包与概率神经网络的液压泵故障模式识别 总被引:1,自引:0,他引:1
小波包具有良好的去噪效果和高频分析能力,而概率神经网络具有很好的分类效果。采用小波包分解重构液压泵故障特征信号,并提取第三层各频率段的节点能量作为特征向量,将特征向量概率神经网络模型的输入向量对液压泵故障模式进行识别。通过采用LabVIEW和MATLAB混合编写的识别软件系统对液压泵故障识别,证明了将该方法用在液压泵故障模式识别上,能取得良好的效果。 相似文献
13.
14.
15.
16.
基于涡流检测技术,提出一种针对444铁磁性不锈钢焊管的缺陷识别与分类方法。首先采集经过磁饱和处理后的钢管涡流信号,通过经验模态分解(EMD)进一步对涡流信号进行降噪,提取到最能代表原始信号特征的内涵模态分量(IMF),对所选取的IMF提取时频域特征参数;为了提高模型识别效率,通过主成分分析(PCA)对特征向量集降维;最后使用支持向量机(SVM)对焊缝缺陷进行识别与分类。试验结果表明,该方法对444不锈钢焊管各缺陷的识别准确率较高,生产中可将含有特定缺陷的产品自动筛选出来,提高了生产效率。 相似文献
17.
基于振动信号小波包分解理论对不平稳信号特征提取的优势,提出了一种利用振动信号的能量变化来监测刀具磨损状态的方法.该方法利用db4小波基对振动信号进行4层小波包分解,并将分解后的各频带能量值作为刀具磨损状态判断的特征参数.在新刀和刀具磨损的状态下提取特征向量,并根据频段能量的变化判断刀具磨损程度.试验结果证明该方法在刀具磨损状态判断中的可行性. 相似文献
18.
为解决齿轮振动信号在现实中难以获取大量典型故障样本和分类的精确度低的问题,提出基于EMD分解与多特征融合的齿轮故障诊断方法。首先,提取反映信号特征的各项参数指标作为特征向量;其次,利用经验模式分解(EMD)对原始信号进行分解,进而提取分解后各本征模式分量(IMF)的能量指标组成特征向量;然后,将其与信号特征各项参数融合成特征向量组合,并将其作为SVM多故障分类器的训练样本进行训练,实现齿轮的智能诊断。通过实验室轴承的故障诊断研究表明:该方法对于齿轮的各种状态具有很好的分类精确度,更加有效地识别齿轮故障类型。 相似文献
19.
凸焊螺母近年来已在汽车工业中得到了广泛应用.针对凸焊螺母在焊接过程中产生的焊接缺陷,采用机器视觉方法,通过小波包分解,对凸焊螺母的检测图像信号进行分解和边缘特征提取.从试验结果可以看出,采用的小波包方法具有较好的去噪能力,能够最大程度地提取焊接缺陷的边缘信息. 相似文献
20.
基于切削力的小波神经网络刀具磨损状态监测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了有效地进行刀具状态监测,采用小波神经网络对刀具进行故障诊断.通过小波变换提取刀具磨损切削力信号的特征,利用小波包分解技术对信号进行分析,得到有效的特征量作为BP神经网络的输入样本,并对网络进行学习训练,完成对刀具磨损状态的有效识别.仿真结果表明该方法是有效的. 相似文献