基于贝叶斯估计的漏磁缺陷轮廓重构方法研究

• 作者: 王建斌 王长龙 苑希超
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电磁学 漏磁检测 轮廓重构 粒子滤波 重采样
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 116-120
• 分类号: TG115.28
• 字数: 2779字
• 语种: 中文

摘要

漏磁缺陷轮廓重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键.目前常用的反演方法包括神经网络法和优化法,但神经网络法的计算精度受噪声影响严重,优化法计算量大.针对这些问题,提出基于递推贝叶斯估计的漏磁缺陷重构算法.建立缺陷轮廓与漏磁信号的状态空间模型,将反演问题描述为基于状态和观测方程的典型的离散时间跟踪问题,对漏磁信号进行了反演,并在不同信噪比下对神经网络法和所提方法进行了反演效果的比较.结果表明:基于递推贝叶斯估计方法的漏磁信号反演算法精度高,同时对噪声具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建斌	军械工程学院电气工程系	56	300	9.0	14.0
2	王长龙	军械工程学院电气工程系	89	339	10.0	14.0
3	苑希超	军械工程学院电气工程系	18	66	5.0	7.0