应用双树复小波包和NCA-LSSVM检测磁瓦内部缺陷

• 作者: 徐慧宁 殷国富 谢罗峰 赵越 黄沁元
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 磁瓦 内部缺陷 双树复小波包变换(DTCWPT) 邻域成分分析法(NCA) 最小二乘支持向量机(LSSVM)
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 184-191
• 页数: 8页
• 分类号: TN911
• 字数: 5444字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2017.01.023

摘要

提出结合双树复小波包变换(DTCWPT)、邻域成分分析法(NCA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子信号;求取特定频带信号的能量、偏度、峭度、模糊熵,并将能量、偏度、峭度、模糊熵作为分类特征;利用邻域成分分析法对分类特征降维;将降维构造的新特征集输入到最小二乘支持向量机,判断磁瓦是否含有内部缺陷.通过实验验证,对提出的检测方法进行可行性分析.3种不同类型磁瓦的内部缺陷识别率均可以达到99％,与以往双谱切片方法相比,提高了检测识别率.试验结果表明,提出的方法具有检测速度快、可靠性高、适应性强等特点,为高效、准确地进行磁瓦内部缺陷检测提供了有效的技术手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷国富	四川大学制造科学与工程学院	617	5927	35.0	50.0
2	赵越	四川大学制造科学与工程学院	19	83	5.0	7.0
3	黄沁元	四川大学制造科学与工程学院	4	14	2.0	3.0
4	谢罗峰	四川大学制造科学与工程学院	9	12	2.0	3.0
5	徐慧宁	四川大学制造科学与工程学院	6	15	2.0	3.0