超聲無損檢測(cè)是五種常用無損檢測(cè)方法之一,目前已在工業(yè)領(lǐng)域得到了較為廣泛的應(yīng)用。本文結(jié)合小波包變換（WPT）和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）在分析非平穩(wěn)信號(hào)的優(yōu)點(diǎn),基于核主成分分析方法（KPCA）在處理非高斯分布的數(shù)據(jù),以及去除與樣本分類不相關(guān)和冗余的特征信息的優(yōu)勢(shì),改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法能夠有效地收斂到全局最優(yōu)解的優(yōu)點(diǎn)以及支持向量機(jī)能夠很好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題的優(yōu)越性,提出了一種超聲波檢測(cè)缺陷深度的模式識(shí)別方法。本文對(duì)超聲波檢測(cè)腐蝕缺陷深度大小的分類識(shí)別方法進(jìn)行了研究,主要的工作如下:首先,介紹了超聲波無損檢測(cè)的基本理論。重點(diǎn)介紹了超聲波場(chǎng)及介質(zhì)的聲參量、超聲波垂直入射平面的透射和反射、超聲波檢測(cè)方法、缺陷信號(hào)顯示方法和缺陷的定量、定位和定性分析等方面進(jìn)行了探討分析,為后續(xù)的超聲波檢檢測(cè)缺陷的實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)作了理論準(zhǔn)備。其次,主要結(jié)合小波包變換（WPT）和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）在分析非線性非平穩(wěn)信號(hào)的優(yōu)勢(shì)以及基于核的主成分分析（KPCA）在處理非高斯分布的數(shù)據(jù),以及去除與樣本分類不相關(guān)和冗余的特征信息的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了對(duì)缺陷超聲檢測(cè)信號(hào)特征的提取和優(yōu)化。通過實(shí)驗(yàn)表明,通過小波... 

【文章來源】：西南石油大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 論文的研究目的和意義
    1.2 超聲波無損檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究情況和發(fā)展趨勢(shì)
        1.2.1 國(guó)外研究情況
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究情況
        1.2.3 超聲波無損檢測(cè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
    1.3 時(shí)頻分析方法在超聲信號(hào)處理中的應(yīng)用
    1.4 模式識(shí)別技術(shù)在超聲信號(hào)處理中的應(yīng)用
    1.5 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 超聲波無損檢測(cè)基本理論
    2.1 超聲場(chǎng)和超聲波在界面反射與透射
        2.1.1 超聲場(chǎng)及介質(zhì)的聲參量
        2.1.2 超聲波垂直入射平面的透射與反射
    2.2 超聲波傳播過程的衰減
    2.3 超聲波檢測(cè)方法和缺陷顯示
        2.3.1 超聲波檢測(cè)方法
        2.3.2 缺陷顯示方法
    2.4 缺陷的定位、定量與定性
    2.5 本章小結(jié)
第3章 超聲檢測(cè)信號(hào)的特征提取和特征優(yōu)化
    3.1 引言
    3.2 WPT和EMD的基本理論和方法研究
        3.2.1 小波變換及小波包變換的原理和算法
        3.2.2 EMD的基本原理和算法
        3.2.3 WPT和EMD應(yīng)用于超聲檢測(cè)信號(hào)分解的特點(diǎn)及其對(duì)比分析
    3.3 超聲檢測(cè)信號(hào)的特征分析
        3.3.1 超聲檢測(cè)信號(hào)的常用特征及其分類
        3.3.2 本論文選用的特征
    3.4 基于WPT和EMD的超聲檢測(cè)信號(hào)特征提取
        3.4.1 超聲檢測(cè)信號(hào)的預(yù)處理
        3.4.2 基于WPT的超聲檢測(cè)信號(hào)特征提取
        3.4.3 基于EMD的超聲檢測(cè)信號(hào)特征提取
    3.5 基于核主成分分析的缺陷超聲波檢測(cè)信號(hào)特征優(yōu)化
        3.5.1 主成分分析
        3.5.2 核主成分分析
        3.5.3 關(guān)于核主成分分析方法的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 支持向量機(jī)與改進(jìn)的粒子群算法
    4.1 支持向量機(jī)理論研究
        4.1.1 支持向量機(jī)的最優(yōu)分類面
        4.1.2 線性學(xué)習(xí)機(jī)
        4.1.3 SVM的非線性映射
        4.1.4 支持向量機(jī)核函數(shù)實(shí)驗(yàn)
        4.1.5 支持向量機(jī)模型選擇
    4.2 粒子群算法研究
        4.2.1 算法原理
        4.2.2 粒子群算法優(yōu)缺點(diǎn)
        4.2.3 改進(jìn)的粒子群算法
    4.3 改進(jìn)的粒子群算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 缺陷深度信號(hào)分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)
    5.1 缺陷深度信號(hào)分類識(shí)別實(shí)驗(yàn)步驟
    5.2 缺陷深度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)采集
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其工作原理
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)硬件介紹
    5.3 缺陷深度信號(hào)特征提取與優(yōu)化
    5.4 基于IPSO-SVM缺陷深度分類識(shí)別
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[6]基于改進(jìn)模型和二進(jìn)制粒子群算法的電網(wǎng)故障診斷研究[D]. 李超文.西南交通大學(xué) 2009
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本文編號(hào)：3636960