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题名大型回转体超声检测中缺陷类型的在线识别
被引量:6
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作者
严寒冰
殷国富
刘小莹
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机构
四川大学制造科学与工程学院.四川成都
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出处
《应用基础与工程科学学报》
EI
CSCD
2008年第2期247-254,共8页
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基金
四川省国际科技合作与交流研究计划项目资助(2007H12-017)
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文摘
大型回转体超声探伤中由于需要实时处理大量数据,且全面的缺陷特征信息难以获得,导致缺陷类别在线识别困难.对多个超声波探头获取的同一缺陷的互补特征信息,利用BPNN的并行计算能力分别进行缺陷类别的局部决策,再采用D-S理论实现缺陷类型的融合识别.为使神经网络更适合于在线数据处理和缺陷识别,对标准BP算法进行了改进,在不增加计算量和存储量的前提下,避免了网络陷入局部最小,提高了网络的收敛速度.将改进后的BP网络的非线性建模能力与D-S证据理论的不确定性推理能力进行有机结合,使论据理论的支持度的分配避免了主观性,从而提高了决策的确定度和识别的可靠性.采用已知缺陷的回转体工件进行在线融合识别机制进行测试,其结果说明了该方法的可行性及有效性.
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关键词
缺陷类别
在线
特征提取
改进算法
数据融合
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Keywords
defect classifications
online
feature extraction
modified algorithm
data fusion
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分类号
TP235
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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