基于LabVIEW的电磁超声无损检测系统的设计

• 作者: 刘素贞 张闯 杨庆新 金亮 饶诺歆
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 虚拟仪器 特征提取 支持向量机 半监督学习 缺陷在线识别
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 电工理论与新技术
• 页码范围: 2274-2281
• 页数: 8页
• 分类号: TG115.28
• 字数: 4370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.170473

摘要

针对无损检测技术智能化的需求,提出一种基于 LabVIEW 的缺陷在线识别方法.对电磁超声信号进行时域、频域及时频域结构的特征提取,并采用基于类内类间平均距离和序列前向选择相结合的方法进行特征选择;构建基于支持向量机(SVM)的监督学习模型和多种半监督学习模型,并分别进行缺陷识别,结果表明 S4VM(S4VM)是一个相对安全的半监督支持向量机;搭建电磁超声无损检测系统,并进行缺陷在线识别实验,实验结果验证了系统的可靠性,并可实现电磁超声缺陷识别的图像化、数字化、智能化和系统化.