一種基于深度學(xué)習(xí)和Duffing系統(tǒng)結(jié)合的超聲導(dǎo)波無損檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111451572.8 申請日 -
公開（公告）號 CN114137079A 公開（公告）日 2022-03-04
申請公布號 CN114137079A 申請公布日 2022-03-04
分類號 G01N29/04（2006.01）I;G01N29/44（2006.01）I 分類 測量；測試;
發(fā)明人 武靜;馬宏偉;饒子玉;熊俊杰;張偉偉 申請（專利權(quán)）人 東莞市軌道交通有限公司
代理機(jī)構(gòu) 哈爾濱華夏松花江知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 高志光
地址 523808廣東省東莞市松山湖科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)大學(xué)路1號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 一種基于深度學(xué)習(xí)和Duffing系統(tǒng)結(jié)合的超聲導(dǎo)波無損檢測方法包含：獲取超聲導(dǎo)波的回波信號；提取小波系數(shù)能量值；提取時域信號中的時域特征值；構(gòu)造時移窗函數(shù)掃描待測信號并分段輸入Duffing系統(tǒng)，獲得Duffing系統(tǒng)的分維數(shù)隨待測信號中心時刻變化的曲線，計算分維數(shù)，提取曲線中混沌指標(biāo)特征值；將小波系數(shù)能量值、時域特征值和混沌指標(biāo)特征值組合得到多維向量；構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將多維向量與對應(yīng)的目標(biāo)向量輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練，完成缺陷的分類識別，輸出識別結(jié)果。本發(fā)明可實現(xiàn)多類缺陷識別，并能有效提高識別率，為實際工程中的鋼軌或管道缺陷檢測提供了高效、易行的方法，能提高鋼軌或管道缺陷檢測效率。