电阻点焊缺陷超声信号多特征优化试验研究

摘要：

针对铝合金点焊接头常见的气孔、未熔合、无缺陷等超声回波信号,首先采用经验模态分析进行降噪与重构,利用统计学方法分别提取时域、频域中多尺度特征值,分析不同缺陷的特征值变化规律.其次采用主成分分析法与线性判别分析法对特征值进行优化,获得缺陷回波信号的主元特征.最后以主元特征做BP神经网络的输入,对缺陷信号进行识别.试验结果表明,两种降维方法构造后的特征量与未经过降维的特征量相比具有更好的分类结果,其中PCA作用更优,有效提高了BP神经网络的缺陷识别准确率.

关键词：电阻点焊;超声检测;特征提取;经验模态分解;主成分分析

所属期刊栏目：64

资助基金：重庆理工大学研究生科研创新项目clgycx 20202003

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：43-50