损伤声发射信号小波包神经网络特征识别方法

摘要：

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.

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

所属期刊栏目：44

分类号：TH87

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省自然科学基金;科技计划

在线出版日期：2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：124-130