【摘 要】
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针对工业超声检测过程中缺陷难以准确定性的问题,论文通过对焊缝超声检测中射频信号和检波信号的采集与分析,对缺陷分类中的信号处理方法等问题进行了具体研究.与实际探伤情
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针对工业超声检测过程中缺陷难以准确定性的问题,论文通过对焊缝超声检测中射频信号和检波信号的采集与分析,对缺陷分类中的信号处理方法等问题进行了具体研究.与实际探伤情况相适应,为使分析过程不受探头频率改变的影响,对不同频率的射频回波信号进行了频率一致性处理.利用小波变换的多尺度特性,研究了干扰背景噪声中缺陷信号的有效提取问题,并获得了较好的降噪效果.由于缺陷回波信号具有非平稳性的特点,所以特征提取方法的选择就显得尤为重要.论文提出了基于类别可分性判据对不同特征提取和选择结果进行比较的方法,并验证了缺陷信号的频谱特征及均方小波幅值特征的可分性测度.同时研究了射频和检波信号的特点,利用类别可分性判据比较了两类信号的可分性,并对实验比较结果做了讨论.在此基础上,研究了将信号处理技术与模式识别方法结合,实现缺陷自动分类的问题.分别采用BP神经网络和RBF神经网络作为分类器,对缺陷信号的小波均方幅值特征进行了学习和识别.
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