改进的核费舍尔方法识别材料微缺陷

发布时间：2018-03-04 13:48

  本文选题：超声检测　切入点：特征提取　出处：《仪器仪表学报》2015年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：由于微缺陷信号易受到材料结构噪声的影响,使得传统的分类方法对微缺陷信号的分类准确率有待进一步提高。因此,将核费舍尔方法用于微缺陷信号的分类识别中,并提出自适应的核参数优化方法。改进后的核费舍尔分类方法能够根据待分类数据的特点选择出最优核参数,因此对微缺陷信号的分类识别具有较高的准确率。为证明方法的有效性,用100 MHz高频聚焦探头对典型金属材料进行检测,采集夹杂、裂纹、缩孔和正常4类超声信号,分别从时域、频域和小波域提取出20个特征量,实验结果表明:利用改进的核费舍尔方法对4类微缺陷信号识别的准确率达到96.25%,比其他分类方法具有更高的准确率。
[Abstract]:Because the microdefect signal is easily affected by the material structure noise, the accuracy of the traditional classification method for the microdefect signal needs to be further improved. Therefore, the kernel Fisher method is applied to the classification and recognition of the microdefect signal. An adaptive kernel parameter optimization method is proposed. The improved kernel Fisher classification method can select the optimal kernel parameters according to the characteristics of the data to be classified. In order to prove the effectiveness of the method, a 100 MHz high frequency focusing probe is used to detect the typical metal materials, collect inclusions, cracks, shrinkage holes and normal ultrasonic signals. Twenty features were extracted from time domain, frequency domain and wavelet domain, respectively. The experimental results show that the improved kernel Fisher method is more accurate than other classification methods in the recognition of four kinds of microdefect signals.
【作者单位】： 北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心;山东电力设备有限公司;
【基金】：北京高等学校青年英才计划(YETP0373)项目资助
【分类号】：TG115;TB553

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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