【摘 要】
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针对小波分析在信号处理的局限性,将小波包分析和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络相结合,提出一种基于小波包能量谱和BP神经网络的波纹管压浆超声检测方法。采用超声
【基金项目】
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国家自然科学基金(11574072,11274091),江苏省重点研发项目(BE2016056,BE2017013)资助课题
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针对小波分析在信号处理的局限性,将小波包分析和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络相结合,提出一种基于小波包能量谱和BP神经网络的波纹管压浆超声检测方法。采用超声检测方法接收波纹管模型的回波信号,以小波包分解后各子频带的能量作为检测特征,当波纹管内部出现脱落时,检测特征会发生变化,最后将特征输入BP神经网络中进行分类识别。试验结果表明,该方法能够理想地实现波纹管内部缺陷的诊断,可为波纹管超声检测提供一定的技术支持。
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