基于概率支持向量机原理的超声缺陷识别模型研究

摘要：

为了提高大型零件超声波探伤过程中的缺陷辨识能力,提出一种基于概率支持向量机原理,结合经验模式分解和DS证据理论,采用多探头检测的一种超声缺陷识别模型.首先,对每个探头检测的含有缺陷的信号运用经验模式分解法提取信号特征;其次,利用支持向量机来进行缺陷识别,并采用最大后验概率策略来处理传统支持向量机的输出,得到每个探头检测到的缺陷的概率支持度;最后,采用DS证据理论得出最终的缺陷类型.结果表明,该模型克服了传统的支持向量机在处理多类问题时其硬判决输出限制后续数据处理的缺陷,同时避免了主观判断,提高了识别精度和准确率.与神经网络结合DS证据理论模型和单探头多级二类支持向量机模型进行了对比分析,论证了本模型的优越性.

关键词：概率支持向量机、缺陷辨识、DS证据理论、经验模式分解

所属期刊栏目：42

分类号：TP235;TP301.6(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51075287;四川省国际科技合作与交流研究计划资助项目2007H12-017

在线出版日期：2017-01-18（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：232-238