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基于小波包-KPCA特征提取的三种人工焊缝缺陷检测方法
被引量：
3
1
作者
李娟
郄晓敏
+3 位作者
陈凌霄
韩也
曹显林
袁慧英
《油气田地面工程》
2021年第1期7-12,共6页
为了减少超声波检测中人为造成的缺陷误判,实现焊缝缺陷的定量评价,采用16MnR焊接试件预制了表面裂纹、气孔和夹杂等三种人工缺陷,进行焊缝缺陷检测试验。利用超声相控阵对其进行了A扫,采用小波包变换的方式对信号进行三层分解处理,通过...
为了减少超声波检测中人为造成的缺陷误判,实现焊缝缺陷的定量评价,采用16MnR焊接试件预制了表面裂纹、气孔和夹杂等三种人工缺陷,进行焊缝缺陷检测试验。利用超声相控阵对其进行了A扫,采用小波包变换的方式对信号进行三层分解处理,通过Matlab构造特征向量能量比例,并采用KPCA进行数据降维,选取了累积贡献率超过90%的前3个主元成分,结合GRNN实现不同缺陷类型的自动分类。研究结果表明,使用小波包-KPCA进行特征提取后,可以进一步去除噪声对焊缝缺陷检测的影响,降低计算时间,准确率可达93.3%,优于常规特征值分析。小波包-KPCA可作为超声信号提取的新手段,为今后的无损检测评价提供理论依据和重要参考。
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关键词
焊缝缺陷
特征向量
小波包
KPCA
GRNN
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职称材料
题名
基于小波包-KPCA特征提取的三种人工焊缝缺陷检测方法
被引量：
3
1
作者
李娟
郄晓敏
陈凌霄
韩也
曹显林
袁慧英
机构
华北油田公司储气库管理处
中国石油华北油田公司第一采油厂
中国石油华北油田公司二连分公司
出处
《油气田地面工程》
2021年第1期7-12,共6页
文摘
为了减少超声波检测中人为造成的缺陷误判,实现焊缝缺陷的定量评价,采用16MnR焊接试件预制了表面裂纹、气孔和夹杂等三种人工缺陷,进行焊缝缺陷检测试验。利用超声相控阵对其进行了A扫,采用小波包变换的方式对信号进行三层分解处理,通过Matlab构造特征向量能量比例,并采用KPCA进行数据降维,选取了累积贡献率超过90%的前3个主元成分,结合GRNN实现不同缺陷类型的自动分类。研究结果表明,使用小波包-KPCA进行特征提取后,可以进一步去除噪声对焊缝缺陷检测的影响,降低计算时间,准确率可达93.3%,优于常规特征值分析。小波包-KPCA可作为超声信号提取的新手段,为今后的无损检测评价提供理论依据和重要参考。
关键词
焊缝缺陷
特征向量
小波包
KPCA
GRNN
Keywords
weld defect
eigenvector
wavelet packet
KPCA
GRNN
分类号
TG441.7 [金属学及工艺—焊接]
TE65 [石油与天然气工程—油气加工工程]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP274.53 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波包-KPCA特征提取的三种人工焊缝缺陷检测方法
李娟
郄晓敏
陈凌霄
韩也
曹显林
袁慧英
《油气田地面工程》
2021
3
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