小波-神经网络在MDF缺陷定位检测中的应用

• 作者: 孙建平 朱晓冬 王逢瑚
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波 神经网络 缺陷定位 无损检测
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 954-958
• 页数: 5页
• 分类号: TS67
• 字数: 4549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-3087.2008.05.011

摘要

本文将小波和人工神经网络相结合用于中密度纤维板(MDF)不同位置鼓泡缺陷智能定位检测.首先对不同位置缺陷振动信号进行3层小波包分解,并计算信号在各频段所占的能量率,以此作为训练样本对拓扑结构不同的BP神经网络进行学习训练,最后利用训练好的网络对不同位置鼓泡缺陷进行定位识别.研究得出在MDF鼓泡缺陷的定位检测中,通过对网络的推广性能、训练特性等因素方面综合考虑,识别左端、中部和右端3种不同位置鼓泡缺陷的最好网络模型为隐层节点为8的单层网络;第1隐层节点分别为4和6、第2隐层节点为5,传递函数同时为对数Sigmoid和分别为正切和对数Sigmoid的双隐层网络.这4种网络对左端和中部鼓泡的识别率在90%以上,对右端鼓泡的识别在80%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王逢瑚	东北林业大学生物质材料科学与技术教育部重点实验室	154	1178	17.0	25.0
2	孙建平	东北林业大学生物质材料科学与技术教育部重点实验室	46	381	12.0	16.0
3	朱晓冬	东北林业大学生物质材料科学与技术教育部重点实验室	72	282	8.0	13.0