發(fā)布時間：2017-04-09 15:21

  本文關(guān)鍵詞：基于BP和NNRS模型的超聲缺陷信號識別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：超聲波無損檢測技術(shù)作為五大常用無損檢測方法之一,它具有可以檢測不同種類材料的缺陷,對缺陷的深度容忍度高,可以準(zhǔn)確的定位缺陷的位置,檢測靈敏度較高;且該技術(shù)的成本較低,使用非常方便;檢測缺陷的速度快,對人體無害,便于現(xiàn)場使用等特點(diǎn),成為國內(nèi)外應(yīng)用最廣泛、使用頻率最高且發(fā)展較快的一種無損檢測技術(shù)。超聲波缺陷信號不穩(wěn)定性和非線性特征使得對缺陷種類的判別需要高度的人工技術(shù),如何利用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)對缺陷信息進(jìn)行自動識別以及缺陷的定性評價,還需要更多的科研工作者貢獻(xiàn)力量。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和并行分布式的信息處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),自20世紀(jì)80年代以來,人們對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究理論上取得了很大的進(jìn)展,目前已經(jīng)有上百種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,它們的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),性能,算法及應(yīng)用領(lǐng)域各異,廣泛地應(yīng)用在信號處理、模式識別、圖像處理、醫(yī)學(xué)、氣象、自動控制、金融預(yù)測等領(lǐng)域,在系統(tǒng)故障診斷識別中有優(yōu)異的表現(xiàn)。本文利用實(shí)驗(yàn)獲得的激光超聲表面缺陷的反射波和透射波信號數(shù)據(jù),提取能夠表征超聲缺陷信號的特征,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能技術(shù),用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)轉(zhuǎn)換模型(Neural Network Regime Switching,簡稱NNRS)構(gòu)建缺陷診斷系統(tǒng),逐步提高缺陷診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性和泛化能力,縮短算法的時間復(fù)雜度。本文主要研究內(nèi)容包括:1.第三章中介紹了梅爾頻率倒普系數(shù)法(Mel Frequency Cepstral Coefficient method,簡稱MFCC)的基本原理,利用MFCC法提取激光超聲表面缺陷的反射波和透射波信號的頻域特征,將高維小樣本信號數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成低維多樣本高維特征數(shù)據(jù),用歸一化方法消除高頻特征量綱,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入數(shù)據(jù)提供支持。2.在第四章中闡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展與基本原理,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建缺陷診斷系統(tǒng),探討了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)造,特征參數(shù)選取等問題,并從BP的不足和局限性出發(fā),應(yīng)用附加動量法改進(jìn)BP模型,避免網(wǎng)絡(luò)在修正權(quán)值時可能陷入局部極小值的問題,用實(shí)際測得數(shù)據(jù)訓(xùn)練測試,對比BP和附加動量BP兩種網(wǎng)絡(luò)模型性能。在單組激光超聲波缺陷信號數(shù)據(jù)的測試中,改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)模型,缺陷信號分類正確率達(dá)80%左右,診斷率可達(dá)100%。3.第五章討論前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其改進(jìn)方法,提出引進(jìn)NNRS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建超聲波表面缺陷信號診斷系統(tǒng),NNRS模型在網(wǎng)絡(luò)輸入層和輸出層間增加線性連接,并增加隱含層層數(shù),增強(qiáng)模型非線性映射能力和穩(wěn)定性能等,闡述模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),優(yōu)化參數(shù)。用五組激光超聲波缺陷檢測實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反復(fù)驗(yàn)證,NNRS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類正確率高達(dá)90%多,診斷率為100%。NNRS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性映射能力和穩(wěn)定性都較附加動量的BP網(wǎng)絡(luò)模型強(qiáng),且通過五組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反復(fù)驗(yàn)證,其泛化能力更好。4.第六章考慮NNRS模型的算法時間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度,為優(yōu)化模型時間復(fù)雜度,在數(shù)據(jù)層面做主成分分析(PCA)降維處理,壓縮數(shù)據(jù)。用PCA法處理反射波缺陷信號五組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),再應(yīng)用NNRS網(wǎng)絡(luò)模型分類缺陷信號,診斷系統(tǒng)分類準(zhǔn)確率高達(dá)97%,算法運(yùn)行時間也縮減為原來的50%。
【關(guān)鍵詞】：超聲波無損檢測 MFCC法 BP網(wǎng)絡(luò) NNRS網(wǎng)絡(luò) PCA法
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TB559
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 緒論11-21
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀12-19
• 1.2.1 缺陷識別特征提取的一般方法12-14
• 1.2.2 缺陷識別模型14-16
• 1.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理16-19
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)19-21
• 2 信號數(shù)據(jù)來源與波形分析21-24
• 2.1 激光超聲波缺陷檢測實(shí)驗(yàn)21-22
• 2.2 反射波和透射波信號波形分析22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 3 信號特征提取與預(yù)處理24-28
• 3.1 MFCC原理24-26
• 3.2 提取特征預(yù)處理26-27
• 3.3 本章小結(jié)27-28
• 4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其改進(jìn)28-36
• 4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理28-31
• 4.1.1 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)28-29
• 4.1.2 BP網(wǎng)絡(luò)的工作原理29-30
• 4.1.3 改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)30-31
• 4.2 表面波缺陷探測實(shí)驗(yàn)對比31-35
• 4.4 本章小結(jié)35-36
• 5 NNRS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在缺陷識別中的應(yīng)用36-44
• 5.1 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其改進(jìn)36-39
• 5.1.1 帶跳躍的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型37-38
• 5.1.2 多隱含層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型38-39
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)轉(zhuǎn)換模型39-40
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-42
• 5.4 本章小結(jié)42-44
• 6 基于PCA法對模型的進(jìn)一步改進(jìn)44-50
• 6.1 PCA原理44-48
• 6.1.1 主成分定義44-45
• 6.1.2 主成分的幾何意義45-46
• 6.1.3 貢獻(xiàn)率的定義46-47
• 6.1.4 主成分分析法算法步驟47-48
• 6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果48-49
• 6.3 本章小結(jié)49-50
• 7.總結(jié)與展望50-52
• 7.1 本文研究主要內(nèi)容和成果50-51
• 7.2 存在的問題及對以后工作的展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-57
• 讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文57-58
• 致謝58-60

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