窄搭接焊缝涡流信号的特征提取与缺陷识别

• 作者: 吴易洲 苗瑞 葛亮 葛秋原
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 涡流检测 焊缝缺陷 经验模态分解 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 质量优化
• 页码范围: 225-229
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2019.02.014

摘要

提出了一种有效识别窄搭接焊缝缺陷的涡流检测方法.首先用经验模态分解提取焊缝涡流信号的特征参数;然后基于主成分分析对特征参数进行降维,去掉其中的冗余信息,得到焊缝的主元特征;最后将主元特征作为支持向量机的输入构建多分类器,对窄搭接焊缝的涡流实测信号进行缺陷识别.结果表明该方法准确度高、复杂度低,能有效识别焊缝的不同缺陷,具有良好的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗瑞	上海交通大学机械与动力工程学院	43	293	11.0	16.0
2	葛亮	上海交通大学机械与动力工程学院	5	25	3.0	5.0
3	吴易洲	上海交通大学机械与动力工程学院	4	13	3.0	3.0
4	葛秋原	上海交通大学机械与动力工程学院	2	6	1.0	2.0