物联网技术

2017, v.7;No.72(02) 66-69

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基于KPCA的脉冲涡流缺陷分类识别技术的研究

南玉龙;杨龙兴;阚仁峰;庄立东;

摘要(Abstract):

脉冲涡流检测技术是一种发展迅速的无损检测方法,而缺陷分类识别是缺陷检测和评估中的关键步骤。文中设计了一套脉冲涡流检测系统,通过实验得到表面、亚表面及腐蚀缺陷的瞬时差分信号,再对瞬时差分信号做时域和频域分析,从中提取多个特征量,然后将这些特征量进行不同的组合,用于缺陷的分类识别。最后提出核主成分分析法(KPCA)对表面、亚表面及腐蚀缺陷进行分类识别。通过对比两种识别方法,发现核主成分分析法具有更好的分类性能,从而为判定缺陷提供了一种有效的方法。

关键词(KeyWords): 脉冲涡流;缺陷分类;特征量;KPCA

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 研究生科研创新重点项目(20820111505)

作者(Author): 南玉龙;杨龙兴;阚仁峰;庄立东;

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