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题名基于GASA-BP的轧辊内部缺陷检测方法
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作者
王蕾
陶海然
郭钰瑶
张泽琳
夏绪辉
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机构
武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
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出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第5期368-375,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52275503)
湖北省杰出青年基金项目(2023AFA092)
湖北省支持企业技术创新发展项目(2021BAB002,2022BAD102).
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文摘
为了准确识别轧辊内部缺陷,采用超声波探伤仪对轧辊进行检测,并提出一种融合灰狼算法、遗传算法、模拟退火算法和BP神经网络的超声检测信号分类方法。对超声检测信号进行小波降噪,采用自适应灰狼优化阈值法确定最优的小波阈值;根据轧辊内部不同缺陷检测信号的时域和频域信息差异,从三层、四层和五层小波包分解中选择最优的分解层数,以实现对去噪检测信号的最佳处理,在此基础上构建检测信号的能量特征向量;采用经过遗传模拟退火算法优化的BP神经网络模型(GASA-BP)进行特征向量的识别,进而完成轧辊内部缺陷的分类。实验结果表明,该模型的识别准确率可达到97.41%,并且运算速度得到极大提高,能满足大部分企业对轧辊缺陷分类精度及效率的要求,为轧辊的进一步检测、修复及再制造提供了可靠信息。
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关键词
轧辊内部缺陷
超声检测信号
小波降噪
自适应灰狼优化阈值法
GASA-BP
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Keywords
roller internal defect
ultrasonic detection signal
wavelet denoising
adaptive gray wolf optimized threshold method
GASA-BP
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分类号
TP391.7
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TG333.17
[金属学及工艺—金属压力加工]
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