基于小波理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲檢測信號分析與識別.pdf

1、超聲定量無損檢測是國際上無損檢測領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)和前沿，也是無損檢測的一個難題和發(fā)展方向。通過超聲定量無損檢測，不僅要判斷出缺陷的存在與否和大致位置，還要進(jìn)一步確定缺陷的類型、大小、取向和性質(zhì)等。本論文主要是從信號處理分析技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用這兩個方面對超聲定量無損檢測進(jìn)行研究和探討。 在超聲檢測信號處理分析技術(shù)成像和數(shù)據(jù)整理中，由于檢測的主觀性，會帶來超聲檢測系統(tǒng)的不可靠性。因此，為了提高超聲檢測技術(shù)的可靠性，實現(xiàn)超聲檢

2、測的定量化，本論文提出將小波包分析的信號處理技術(shù)用以超聲檢測，以期提高回波信號的信噪比。為了能夠從超聲檢測回波信號特征中實現(xiàn)缺陷的性質(zhì)分析，有效地提取缺陷信號的特征矢量，使用神經(jīng)網(wǎng)路對缺陷進(jìn)行識別分類，本論文提出了基于小波包變換分析的超聲檢測信號特征提取的方法，提出和定義方向基概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)計了基于方向基概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲檢測信號的分類器。以裂紋和氣孔缺陷信號的特征矢量的識別分類為例，在Window環(huán)境下，采用MATLAB6.5編