基于人工智能的硬化层深预测系统

发布时间：2022-01-24 08:54

　　金属表面硬化层深的检测一直是机械工业部门急需解决的问题，涡流法作为一种无损检测方法相较于以往的破坏性检测有更高的可靠性和经济效益。然而用涡流法对它进行检测的最大难度在于检测信号的处理。由于涡流的检测层深和灵敏度受频率影响很大，单一频率检测不能满足不同层深的需要，本文采用多频涡流检测的方法，以使信号中充分包含有用信息。 信息融合作为信息领域的一项高新技术，目前主要用于多传感器融合中。它是把多个信息源所得到的冗余或互补信息，依据某种准则进行组合，以获得对被检测目标的一致性解释或描述。信息融合对于多信息的处理能力已得到了广泛应用，本文对于它在多频涡流信号处理中的应用作了系统的研究，首次提出了不同数量级信号融合的方法。 本文利用信息融合将多个频率下测得的涡流信号进行融合。采用模糊-遗传算法，信息融合过程中的推理由模糊聚合函数完成，模糊聚合比传统的集合论中的并和交操作能更好地模仿人的推理。模糊聚合函数的连接参数由遗传算法确定。该算法的优点是在信息源的可靠性、信息的冗余性/互补性不确定的情况下能够以近似最优的方法对信息进行融合。 通过信息融合，本文最后得出了一个硬化层深的预测系统... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

1可视化用户界面

按照前面所述，按顺序输入实验数据，并根据其参考层深1.62，选择其融合区间为[0礴.01，同时输入对试件合格的硬化层深要求，按预测键，即显示预测层深，如图5.5.2

3不合格警告，，.

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于信息融合理论的电力系统预测方法研究[J]. 李卫星,李志民,邬建华,陈桂林.  继电器. 2001(10)
[3]基于遗传算法的信息融合在摩擦学组合故障诊断中的应用[J]. 吴超仲,严新平,周新聪.  摩擦学学报. 2001(04)
[4]用MATLAB实现遗传算法程序[J]. 刘国华,包宏,李文超.  计算机应用研究. 2001(08)
[5]结合数据融合和数据挖掘的医疗监护报警[J]. 杨杰,沈利,胡英.  计算机仿真. 2000(06)
[6]神经网络在涡流检测信号处理中的应用[J]. 梁玉红,吴步宁.  无损检测. 2000(12)
[7]多传感器信息融合技术在无损检测中的应用研究[J]. 许军,罗飞路,张耀辉.  无损检测. 2000(08)
[8]随机信号多尺度分析的数据融合[J]. 王宏强,孙即祥,黎湘,郭桂蓉.  工程数学学报. 2000(02)
[9]涡流无损检测中的定量分析[J]. 孙晓云,路灿,袁斌,盛剑霓.  无损检测. 2000(05)
[10]遗传算法在MATLAB环境中的实现[J]. 汪秉文,范衠,康小海.  武汉汽车工业大学学报. 1999(06)

硕士论文
[1]涡流测试信号处理系统研究[D]. 魏莉.武汉理工大学 2002



本文编号：3606284