小波神经网络在铝合金焊接缺陷诊断中的研究

总结了铝合金焊接气孔缺陷及原因,应用小波神经网络技术对铝合金焊接气孔缺陷进行智能诊断。描述了小波神经网络的建模过程,编制了智能诊断的实现软件。具体实例的诊断结果表明,小波神经网络缺陷诊断专家系统稳定性好,诊断速度快,能以较高的置信度诊断出多故障,提高了诊断精度及置信度,这对提高小波神经网络缺陷诊断专家系统的实际应用效果具有现实意义。

小波分析结合神经网络的桩基缺陷检测

引入一种小波分析结合神经网络的桩基检测方法,根据桩基中超声波传播的特点,利用小波分析对采集的超声波信号进行小波包分解,对分解后的信号进行归一化处理,将超声波信号矩阵化,构建表征桩基缺陷信息的特征向量;再取多组特征向量作为神经网络的训练样本,对特征向量进行训练学习,并将未诊断样本输入神经网络进行识别验证。试验数据表明,通过小波分析方法获取超声波信号特征向量并构建的神经网络可以有效识别出桩基缺陷以及缺陷类型。