超声无损检测中基于支持向量机的自适应裂谱分析法

• 作者: 乔华伟 杨克己
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 超声无损检测 信噪比 自适应裂谱分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 1423-1427
• 页数: 5页
• 分类号: TP273|TN911.7
• 字数: 4284字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2008.08.028

摘要

传统裂谱分析(SSP)方法对滤波器类型及其参数选择过于敏感,优化处理算法的信噪分离规则不能根据应用场合、信号和噪声的性质进行自适应调整.为了提高超声无损检测(UNDT)和无损评价(UNDE)中基础数据的信噪比(SNR),提出了一种基于支持向量机(SVM)模式识别理论的自适应裂谱分析方法.采用以高斯函数为核函数的SVM所构成的信噪分离器,对信号和噪声进行识别和分离,从而消除噪声,得到高信噪比的超声回波信号.实验结果表明,与传统裂谱分析方法相比,该方法提高了消噪性能的稳定性,增强了湮没晶粒(或其他散射体)散射中缺陷回波信号的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨克己	浙江大学现代制造工程研究所浙江省先进制造技术重点研究实验室	60	544	12.0	20.0
2	乔华伟	浙江大学现代制造工程研究所浙江省先进制造技术重点研究实验室	6	35	4.0	5.0