基于LSTM的ACFM在线缺陷判定方法

摘要：

交流电磁场检测(ACFM)技术在进行缺陷判定时,存在检测数据追溯、现场判定缺陷困难等问题.分析了ACFM检测信号特征,开发了一种部署在云服务器上的在线数据存储、检测信息显示以及缺陷智能判定的方法.该系统主要由检测仪与云端服务器组成,检测时仪器采集检测信号,将检测信息实时传输至云服务器,云服务器存储检测信息并通过网页显示,同时基于长短期记忆神经网络(LSTM)的缺陷判定算法分析检测信息并返回结果至检测仪.以铝板试件作为检测对象,对系统进行功能测试.试验结果表明,开发的在线缺陷判定算法实现了交流电磁场检测系统数据存储、信息查看、缺陷判定的目标.

关键词：交流电磁场、缺陷判定、云服务器、长短期记忆神经网络

所属期刊栏目：45

分类号：TP216;TG115.28(自动化技术及设备)

资助基金：国家科技重大专项2018ZX06002006

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：40-43,65