首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
   检索      

基于径向基函数神经网络的漏磁信号反演
引用本文:纪凤珠,王长龙,陈正阁,刘兵.基于径向基函数神经网络的漏磁信号反演[J].军械工程学院学报,2006,18(6):21-23.
作者姓名:纪凤珠  王长龙  陈正阁  刘兵
作者单位:军械工程学院电气工程系 河北石家庄050003
基金项目:军械工程学院科学研究基金资助项目(YJJXM05033)
摘    要:采用径向基函数神经网络的方法对漏磁信号反演进行了研究,由实验数据和仿真数据获得样本,在网络训练的基础上,建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓图的网络映射,实现了缺陷二维轮廓图的漏磁反演,为漏磁定量化检测提供了一种可行的方法。

关 键 词:漏磁检测  反演  径向基函数  样本  二维轮廓图
文章编号:1008-2956(2006)06-0021-03
修稿时间:2006年9月7日

Inversion of Magnetic Flux Leakage Testing Signals Based on Radial Basis Function Neural Network
JI Feng-zhu,WANG Chang-long,CHEN Zheng-ge,LIU Bing.Inversion of Magnetic Flux Leakage Testing Signals Based on Radial Basis Function Neural Network[J].Journal of Ordnance Engineering College,2006,18(6):21-23.
Authors:JI Feng-zhu  WANG Chang-long  CHEN Zheng-ge  LIU Bing
Abstract:Inversion of Magnetic Flux Leakage(MFl) is studied by using radial basis function neural network in this paper.The sample is obtained from experiment data sets and emulational data sets,and a net mapping from MFL signals to 2D profiles of defects is established based on the training of the network.The inversion of 2D profiles of defects in the analysis of magnetic flux leakage testing signals is come true.It is a good way for the definite quantity of the MFL testing.
Keywords:magnetic flux leakage testing  inversion  radial basis function  sample  2D profiles
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号