基于EEMD_SVM的波纹管压浆超声检测

• 作者: 王鹏 郑豪 韩庆邦
• 来源期刊: 无损检测
• 学科: 工学
• 关键词: EEMD IMF 支持向量机 波纹管 压浆质量
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TG115.28
• 字数: 3096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11973/wsjc201806010

摘要

采用超声方法检测接收波纹管模型的回波信号,利用总体平均经验模态分解(EE-MD)方法将信号分解成多个频带的本征模态分量(IMF);当波纹管内部出现脱浆缺陷时,回波信号在不同IMF内的能量分布会发生变化,将主要IMF分量的能量熵特征作为支持向量机(SVM)的输入向量,建立分类机制来区分波纹管结构.试验结果表明,文中提出的方法能有效地判断波纹管是否出现严重脱浆.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	河海大学物联网学院	56	567	14.0	23.0
2	韩庆邦	河海大学物联网学院	45	154	6.0	10.0
3	郑豪	河海大学物联网学院	4	4	2.0	2.0