基于小波分析—蚁群BP网络的木构件缺陷无损检测

针对木材构件的胶缝缺陷,提出一种基于小波分析—蚁群BP网络的木结构无损检测方法,首先采用超声波测试仪对木材试件进行测试,获取测试信号,为消除探伤时由于测试仪增益调节及缺陷尺寸、角度的变化对测试缺陷回波波高的影响,将缺陷信号幅值归一化。利用小波的频域带通特性,将木材构件超声探伤信号分解到不同的频率通道,考察这些分解信号的时频、能量等特性,从中提取出表征原始信号在不同频率通道下的特征参数,并采用蚁群神经网络对小波信号特征参数进行网络训练,检测木材构件胶缝位置。测试结果表明了该方法的有效性。

基于奇异谱分析—SVM的木构件缺陷识别

针对木构件缺陷的未知性,提出一种基于奇异谱分析—SVM的木构件缺陷识别方法,采用超声波测试仪对木材试件进行测试,获取测试信号,为消除探伤时由于测试仪增益调节及缺陷尺寸、角度的变化对测试缺陷回波波高的影响,采用奇异谱分析,过滤异常随机波动,并从中提取出表征原始信号的特征参数,采用改进的SVM算法对特征参数进行网络训练,识别木构件缺陷类型。测试结果表明该方法区分标准试样和胶缝试件的准确率为97.5%,在识别死节试件时也达到了95%,具有较高的准确率。