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基于支持向量机的摩擦焊超声检测缺陷识别 被引量:3

Blemish Identify in Ultrasonic Testing of Friction Welded Joints Based on Support Vector Machine
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摘要 为准确识别摩擦焊试件接头主要缺陷类型,采用小波包变换对一维超声信号进行处理,利用能量故障"法提取信号特征值,并将特征值引入一对多"支持向量机进行分类识别.通过验证发现,支持向量机较好解决了小样本、非线性和高维数问题,准确率高、容易在线实施,具有较强推广能力. For identificating main kinds of defi- ciencies in the friction welded joints accurately, then using wavelet packet tansform to analyse de- tectional signal of one - demension in the experi- ence,extract the eigenvalues with ’energy-fail- ure' method,then cite these eigenvalues in ‘1 -v- r' support vector machine to classficate and identi- float. The experiment shows that, support vector machine works accuractly and can be implied online easily, solve relatively well less samples, nonlinear, high dimension problems and is practical.
出处 《机械与电子》 2010年第4期36-39,共4页 Machinery & Electronics
关键词 摩擦焊 无损检测 超声波 小波包 支持向量机 friction welding NDT ultrasonic wavelet packet support vector machine(SVM)
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