基于BP神经网络的漏磁定量化检测

兵器材料科学与工程 , 2007, 30(1): 8-11. doi: 10.3969/j.issn.1004-244X.2007.01.003

基于BP神经网络的漏磁定量化检测

王长龙 ^1, , 刘兵 ^2, , 纪凤珠 ^3, , 陈正阁 ^4,

1.西安交通大学,电信学院,陕西,西安,710049;军械工程学院,河北,石家庄,050003

2.军械工程学院,河北,石家庄,050003

3.军械工程学院,河北,石家庄,050003

4.军械工程学院,河北,石家庄,050003

基金项目: 国家自然科学基金(50175109) 军械工程学院校科研和教改项目(YJJXM05033)

关键词：漏磁定量检测 , 神经网络 , 有限元法 , 缺陷 , 梯度下降算法

Quantitative testing of magnetic flux leakage based on BP neural networks

漏磁检测是由铁磁材料制作的兵器部件的常用无损检测方法之一,检测中的难点是根据被测漏磁信号反演缺陷的几何参数.将BP神经网络应用于漏磁信号的反演中,对神经网络进行训练,建立了漏磁信号与缺陷几何参数之间的数学模型,利用测量漏磁信号和仿真数据对模型进行了检验.试验结果表明,BP神经网络能根据漏磁信号精确地预测缺陷的几何参数,为漏磁定量化检测提供了一种可行的方法.

参考文献

[1]	王长龙,陈鹏,刘美全,傅君眉,张飞龙.漏磁信号特征提取及检测研究[J].军械工程学院学报,2004(04):1-4.
[2]	Jens Haueisen;Ralf Unger;Thomas Beuker;Matthias E. Bellemann .Evaluation of inverse algorithms in the analysis of magnetic flux leakage data[J].IEEE Transactions on Magnetics,2002(3):1481-1488.
[3]	D. Minkov;T. Shoji .Method for sizing of 3-D surface breaking flaws by leakage flux[J].NDT & E international: Independent nondestructive testing and evaluation,1998(5):317-324.
[4]	闻新;周露;李翔.MATLAB神经网络仿真与应用[M].北京:科学出版社,2003:258-284.
[5]	李弼程;罗建书.小波分析及其应用[M].北京:电子工业出版社,2003:164-165.
[6]	高隽.人工神经网络原理及仿真实例[M].北京:机械工业出版社,2003:44-54.
[7]	Myers C;Rabiner L R;Rosenberg A E .Performance tradeoffs in dynamic time warping algorithms for isolated word recognition[J].IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS SPEECH AND SIGNAL P,1980,28(06):623-635.

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Quantitative testing of magnetic flux leakage based on BP neural networks

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