损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

齐添添; 陈尧; 何才厚; 龙盛蓉; 李秋锋

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损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

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在材料损伤的检测和评价时,为了在大量接收信号中识别有效声发射信号,提出了一种基于小波包特征提取的损伤声信号神经网络识别方法,首先利用小波包全局分解的优势,准确提取非平稳信号的特征信息,建立相应特征向量,对有效声发射信号和干扰噪声信号进行表征;然后根据特征向量和识别输出要求,建立了3层结构的反向传播神经网络对信号进行分析和识别,滤除噪声信号,保留有效声发射信号;最后,在玻璃钢复合材料的声发射实验中,采集了400组信号对该方法进行验证,准确性达到97.5%,能够满足工程需要.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2021年第1期|124-130|共7页
作者
齐添添; 陈尧; 何才厚; 龙盛蓉; 李秋锋;
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作者单位

无损检测技术教育部重点实验室南昌航空大学;

南昌330063;

江西省特种设备检验检测研究院鹰潭分院;

鹰潭335000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类材料试验机与试验仪器;
关键词
声发射检测; 小波包分解; 特征向量; BP神经网络; 信号识别;

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