基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)木材缺陷類型超聲檢測機理的研究.pdf

1、木材內(nèi)部缺陷無損檢測技術(shù)是新興的多學(xué)科交叉的技術(shù)，該技術(shù)對木材生產(chǎn)領(lǐng)域及其深加工等多方面有著較高的應(yīng)用價值。本文圍繞木材內(nèi)部缺陷超聲無損檢測技術(shù)，通過小波變換分解超聲信號得到的能量變化量、結(jié)點小波包系數(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別技術(shù)相結(jié)合，研究了木材缺陷類型超聲無損檢測機理與技術(shù)。 首先，構(gòu)建了木材標(biāo)準試件與不同類型的缺陷試件，采用先進的超聲檢測系統(tǒng)對木材試件進行超聲無損檢測，并記錄下相應(yīng)的超聲原始檢測信號；對dbl，db5，db1

2、0，coif5小波函數(shù)在超聲檢測信號中的應(yīng)用作了分析比較，選擇的db5小波基可作為處理木材超聲檢測信號的首選小波基；經(jīng)試驗得到，在機械故障診斷中應(yīng)用較為廣泛的小波信號奇異性檢測在木材超聲檢測中應(yīng)用尚有較大差距。 其次，將各類試件的原始號用小波包分解，并求出信號小波包第5層各結(jié)點的能量，得到缺陷試件與完好試件的能量變化量；試驗發(fā)現(xiàn)木材缺陷引起能量的變化量主要由木材缺陷的程度來決定，木材缺陷的程度越嚴重，能量的變化量就越大；對小波包

3、5層分解后各信號結(jié)點的能量變化量進行分析，發(fā)現(xiàn)在32個結(jié)點中(5，0)結(jié)點在各類缺陷試件中能量變化量最大，說明其涵蓋的缺陷特征信息最多，因此針對(5，0)結(jié)點進行分析，提取結(jié)點的小波包系數(shù)作為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸入。 最后，將所得到的第5層32個結(jié)點的能量變化量與(5，0)結(jié)點的小波包系數(shù)分別作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征輸入，通過計算出的樣本來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，對比分析兩個網(wǎng)絡(luò)識別木材缺陷類型的能力，結(jié)果表明(5，0)結(jié)點小波包系數(shù)作為特征訓(xùn)練得到