基于奇异谱分析—SVM的木构件缺陷识别

• 作者: 周先雁 周国雄 陈爱斌
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 缺陷识别 奇异谱分析 SVM PSO
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 仿真系统与技术
• 页码范围: 1863-1868,1877
• 分类号: TP229
• 语种: 中文

摘要

针对木构件缺陷的未知性,提出一种基于奇异谱分析—SVM的木构件缺陷识别方法,采用超声波测试仪对木材试件进行测试,获取测试信号,为消除探伤时由于测试仪增益调节及缺陷尺寸、角度的变化对测试缺陷回波波高的影响,采用奇异谱分析,过滤异常随机波动,并从中提取出表征原始信号的特征参数,采用改进的SVM算法对特征参数进行网络训练,识别本构件缺陷类型.测试结果表明该方法区分标准试样和胶缝试件的准确率为97.5％,在识别死节试件时也达到了95％,具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国雄	中南林业科技大学计算机信息工程与学院	50	187	8.0	11.0
2	陈爱斌	中南林业科技大学计算机信息工程与学院	38	160	7.0	11.0
3	周先雁	中南林业科技大学土木工程与力学学院	60	512	12.0	21.0