基于小波包分解和支持向量机的石油套管缺陷智能识别
来源期刊:钢铁研究学报2012年第5期
论文作者:丁攀 吕福在 项占琴
文章页码:58 - 62
关键词:超声无损检测;小波包分解;支持向量机;缺陷智能识别;
摘 要:针对石油套管缺陷超声无损检测(NDT)中缺陷回波的特点,提出了一种基于小波包分解和支持向量机(SVM)的缺陷智能识别新方法。分析了Gabor、小波和小波包3种信号时频变换分解方法的特点,并进行了基于3种方法生成的特征数据可分性比较,确定了小波包分解方法效果最好。根据SVM解决分类问题的原理,采用SVM法对3种时频分解提取的缺陷信号特征数据进行识别。试验表明,基于小波包分解局部熵的特征提取结合SVM模式智能识别的组合方法,可应用于石油套管上的4种典型缺陷的识别。
丁攀1,2,吕福在1,项占琴1
1. 浙江大学现代制造工程研究所2. 河南农业大学机电工程学院
摘 要:针对石油套管缺陷超声无损检测(NDT)中缺陷回波的特点,提出了一种基于小波包分解和支持向量机(SVM)的缺陷智能识别新方法。分析了Gabor、小波和小波包3种信号时频变换分解方法的特点,并进行了基于3种方法生成的特征数据可分性比较,确定了小波包分解方法效果最好。根据SVM解决分类问题的原理,采用SVM法对3种时频分解提取的缺陷信号特征数据进行识别。试验表明,基于小波包分解局部熵的特征提取结合SVM模式智能识别的组合方法,可应用于石油套管上的4种典型缺陷的识别。
关键词:超声无损检测;小波包分解;支持向量机;缺陷智能识别;