基于PSO-LS-SVM的储罐底板缺陷量化方法研究

摘要：

为能准确量化油气储罐底板上的缺陷,提出一种最小二乘支持向量机缺陷量化方法,并以该方法模型建立了缺陷的三维漏磁场信号与缺陷的长度、宽度、深度之间的映射关系.为提高该方法对储罐底板缺陷的量化精度,采用粒子群算法对模型参数进行了优化.仿真结果及分析表明,与BP神经网络方法相比,结合了粒子群优化的最小二乘支持向量机缺陷量化方法的网络训练时间短、缺陷量化精度高,具有较强的工程应用优势.

关键词：漏磁检测、粒子群算法、最小二乘支持向量机、缺陷量化

所属期刊栏目：55

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家重大科学仪器设备开发专项2013YQ140505

在线出版日期：2018-04-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：87-92