第七专题 人工神经网络在涡流检测信号处理中的应用

涡流检测作为一种非破坏性检测方法,在金属材料无损检测领域得到了广泛的应用,但由于影响涡流的因素太多,所以涡流检测的定性、尤其是定量分析一直是个难点。尽管在现有的各种仪器中采用了相位分析法、频率分析法及幅值鉴别法等信号处理方法,但最终的缺陷识别仍只能靠人眼来判别。

EEC-2001net涡流检测数据网络分析处理系统

简要介绍基于无损检测技术、数字信号处理技术和网络技术的EEC 2 0 0 1net涡流检测系统 ,该系统将涡流传感器、推拔步进控制、有线对讲、数据采集、数据分析处理等模块网络化、一体化 ,形成多种技术的有机整合。现场检测显示了其优势 ,具有一定的发展前景。

机械设备电气故障自动检测系统优化设计

当前系统不能有效消除干扰信号,数据采集精度低,影响机械设备电气故障诊断,为此设计一种新的机械设备电气故障自动检测系统。采集电气故障检测数据,提取电气故障特征,根据特征判断机械设备的电气故障原因,计算纠正参数完善电气故障检测结果,线性处理电压检测曲线,完成机械设备电气故障检测。测试结果验证,所提系统能够有效消除干扰信号,保证整体功能运行稳定,相对于对比系统,响应时间更短,数据采集精度得到明显改善。

涡流检测信号处理技术

涡流检测线圈输出信号十分复杂,对该信号进行准确的分析处理是获得高精度和高可靠性检测结果的基础。介绍了涡流检测信号分析处理的几种新技术,包括小波除噪技术、神经网络技术、信息融合技术、电磁场仿真技术、DSP技术和网络分析处理系统等。通过分析各种新技术的应用状况及发展潜力,指出了将这些技术综合运用并与专家系统相结合实现智能检测是未来的发展趋势。

人工智能在网络安全中的应用与挑战

随着网络安全威胁的不断演进,人工智能(artificial intelligence,AI)在网络安全领域的应用越来越广泛。AI技术可以帮助识别恶意软件、入侵行为和网络钓鱼等威胁,优化安全策略,提高防御能力。然而,AI也面临数据隐私、适应性和鲁棒性、对抗性攻击和法律伦理等方面的挑战。为了克服以上挑战,需要加强AI模型的解释能力、平衡数据共享与隐私保护、提高自适应和自主学习能力,并构建多层次、多维度的网络安全防御机制。

微波交通信息检测雷达信号处理系统设计

给出一种基于DSP芯片TMS320VC5416的微波雷达交通信息检测系统总体设计方案;详细阐述了系统后端数字信号处理单元的软硬件的设计与实现,指出了电路设计中的难点并提供了解决方案;给出了信号处理程序流程并重点说明了自举的实现。现场测试结果表明,本系统的性能指标达到了实用化要求。

涡流检测信号输入神经网络前特征值提取问题的论证

将神经网络技术应用于涡流检测信号的自动识别与分类是目前无损检测界关注的问题。针对涡流检测信号输入神经网络前特征值提取问题研究了傅里叶描述符法的应用可行性并作了大量实验验证。

自适应模糊神经网络系统在管道泄漏检测中的应用

输油管道泄漏信号的检测存在信噪比较低的问题 ,利用自适应模糊神经网络系统的去噪方法可以提高压力信号、流量信号的信噪比。由于自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力 ,能够用于噪声信号的非线性建模。它不仅能够获取信号的最佳估计 ,并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性。应用结果表明 ,自适应模糊神经网络的自适应噪声抵消器不仅实现简单、节省运行时间 ,而且能快速、有效地消除流量、压力信号中的各种噪声 。

基于DSP的车流量检测雷达的信号处理研究

智能交通系统中,车流量检测雷达射频前端和数字信号处理器的信号处理算法是影响车流量检测雷达性能指标的两个重要方面。文中从车流量检测雷达实时性出发,简要介绍了基于DSP技术的车流量检测雷达的系统设计,同时给出车流量检测雷达DSP软件算法的完整设计思想,并具体解决了车流量检测雷达中车道识别这个关键问题,实现了车流量检测功能。最后还给出本课题组研制的车流量检测雷达的测试平台和测试性能指标,达到了实际使用的要求。

基于小波变换的轮毂表面裂纹电涡流检测系统

机车车轮轮毂在机车高速运行中容易产生疲劳裂纹,准确的测定裂纹对机车安全运行至关重要,文中提出基于小波变换的轮毂表面裂纹电涡流检测系统;小波分解重构方法应用于检测信号的去噪和滤除干扰,其效果优于传统的电涡流检测信号处理方法,利用此方法可以准确快速的测定轮毂表面裂纹,分辨率可以达到1μm。

基于多智能体和人工神经网络的水电厂预知维护系统的研究

随着电力市场的发展,水电厂维护的自动化是提高水电厂整体经济效益的必然要求。在 ICMMS 框架下,提出了一种水电厂预知维护系统的多智能体模型。该模型由数据采、诊断与预诊断层以及维护决策层组成,从信号采集到维护决策的所有维护活动都集成到这个模型中。利用这个模型,建立了一个水电厂预知维护系统的原型系统,并应用 ANN 技术成功地解决了原型系统动态特性的在线监测、识别和故障诊断。

智能型涡流无损检测仪的研制

针对传统涡流无损检测仪硬件复杂、对操作人员要求较高的缺点,研究了智能型涡流无损检测仪,设计了相应的软件和硬件。研制的仪器软件功能完善,采用流行的虚拟仪器形式,利用NI公司的CVI平台开发了基于Windows9x的工控机控制、数据处理、通讯和显示等部分的软件。与传统的涡流无损检测仪相比,具有硬件简单、调试方便的特点,极大地降低了硬件成本。

小波分析用于机械系统突发信号在线检测

近年来引起各领域广泛关注的小波分析理论 ,以其良好的时频局部化功能提供了一种瞬态信号的分析方法 ,但单纯基于此算法的软件往往缺少对于突发性信号的自适应能力。神经网络则具有良好的自适应性、自组织性及很强的学习功能。本文将此二者结合 ,以神经网络原理和现代数学小波分析为依据 ,提出了基于神经网络思想的小波分析 ;改进原有算法 ,以自编 C程序识别工程技术测量中遇到的突发故障与噪声 ;

微波车流量检测雷达中数字信号处理机的设计

针对微波车流量检测雷达的要求,设计并实现了基于DSP芯片TMS320VC5502的数字信号处理机,对车流量检测雷达系统接收到的回波信号进行实时采样和分析计算出道路车流量。实验表明:该系统稳定可靠,满足智能交通系统对车流量检测器的要求。

智能运输系统中的雷达车辆检测器

研究智能运输系统中的雷达车辆检测器 ,利用雷达原理完成对速度、流量等交通流的实时检测和统计 .连续波雷达检测器利用运动目标产生的多普勒频移检测运动车辆 ;调频雷达检测器利用雷达测距原理检测静止车辆 ,在频域中数字信号处理器对信号变换与处理 ,能快速、准确地得到车辆的速度、流量等信息 .该检测器已广泛用于北京市智能运输系统中 ,实践表明对运动车辆的速度和流量的检测准确率高达 95%

基于神经网络的大规模模拟电路故障检测系统

设计了一个基于小波和神经网络的信号处理系统,该系统主要针对大规模模拟电路故障检测。针对传统诊断技术的局限性,讨论了利用神经网络方法分级诊断大规模模拟电路软故障的方案,通过小波变换提取故障特征,并利用神经网络的非线性映射特性逼近故障诊断模型。诊断结果表明基于人工神经网络的电路故障诊断方法是行之有效的。此方法具有广阔的应用前景,为大规模模拟电路故障诊断提供了新的理论依据和检测方法,并有希望研制成一套高效的检测设备。

探讨人工智能在计算机网络技术中的应用

当前随着我国科学技术的不断发展,人工智能技术不断突飞猛进,得到了广泛的应用,方便了人们的工作生活,在社会经济发展过程中具有较大的价值。现如今人们的生活与计算机网络密不可分,计算机不仅是进行简单的数据处理,更重要的是随着时代的发展,进一步朝着现代化、智能化方向发展,又要重视人工智能在计算机网络技术当中的应用,立足于时代的发展节奏,不断提高技术的安全性,促进行业的长远健康发展,而且,最后还要重视人工智能技术的智能化防火墙系统、智能入侵检测系统中的应用,不断深化网络资源共享,促使神经网络得到应用,为人类社会的健康稳步发展奠定基础。