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《青岛科技大学学报(自然科学版)》 2015年03期
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基于小波变换与BP神经网络的声发射信号识别

周俊  易良庭  王强  
【摘要】:针对现有声发射信号识别参数分析法的不足,提出利用小波变换特征提取与BP神经网络结合的声发射信号识别方法。利用db2小波对声发射信号进行6层分解,将细节特征空间的能量作为声发射信号特征向量;结合声发射信号特点设计和训练BP神经网络,通过实验确定隐层神经元数;用BP和RBF神经网络分别对腐蚀、裂纹和冷凝声发射信号进行分类测试。实验结果表明,提取的声发射信号特征具有较好的区分性能,BP网络在识别声发射信号方面优于RBF网络,这对储油罐安全状况的定量分析具有一定意义。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 崔岩,李小俚,彭华新,姚忠凯;基于声发射小波分析的非连续增强金属基复合材料界面表征[J];科学通报;1998年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 张新明;声发射技术在滚动轴承故障诊断中的应用[D];清华大学;2006年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 唐玥祺;王靖岱;廖祖维;阳永荣;谢在库;;基于声发射信号频率位移的催化剂积炭量检测[J];石油学报(石油加工);2010年06期
2 ;[J];;年期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 杨平;罐底腐蚀声发射机理研究[D];沈阳工业大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 周亮;罐底腐蚀声发射信号评价研究[D];沈阳工业大学;2013年
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