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基于KPCA的脉冲涡流缺陷分类识别技术的研究: 收藏
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引用; 《物联网技术》2017年第2期7卷 66-69页; 作者：南玉龙杨龙兴阚仁峰庄立东江苏理工学院机械工程学院江苏常州213000; 脉冲涡流检测技术是一种发展迅速的无损检测方法,而缺陷分类识别是缺陷检测和评估中的关键步骤。文中设计了一套脉冲涡流检测系统,通过实验得到表面、亚表面及腐蚀缺陷的瞬时差分信号,再对瞬时差分信号做时域和频域分析,从中提取多个特...; 脉冲涡流检测技术是一种发展迅速的无损检测方法,而缺陷分类识别是缺陷检测和评估中的关键步骤。文中设计了一套脉冲涡流检测系统,通过实验得到表面、亚表面及腐蚀缺陷的瞬时差分信号,再对瞬时差分信号做时域和频域分析,从中提取多个特征量,然后将这些特征量进行不同的组合,用于缺陷的分类识别。最后提出核主成分分析法(KPCA)对表面、亚表面及腐蚀缺陷进行分类识别。通过对比两种识别方法,发现核主成分分析法具有更好的分类性能,从而为判定缺陷提供了一种有效的方法。; 来源：详细信息评论

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