超声波检测中缺陷的智能识别

• 作者: 李一宁 李俊超
• 来源期刊: 机械工程师
• 学科: 工学
• 关键词: 超声波检测 小波包分析 人工神经网络 智能识别
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 73-75
• 分类号: TG115.285
• 字数: 1983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2333.2010.08.033

摘要

为了实现超声检测对缺陷的智能识别,引入小波包分析与人工神经网络技术.该方法利用超声信号进行三层小波包分解,提取各频率成分能量为特征值.建立并训练了一种BP缺陷识别的神经网络,该网络使用LevenbergMarquardt算法.实验分析表明,小波包分析和人工神经网络的引用能为缺陷类型提供有效的智能识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊超	辽宁石油化工大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0
2	李一宁		1	1	1.0	1.0