[发明专利]一种汽轮机叶轮缺陷分类方法

权利要求书

1.一种汽轮机叶轮缺陷分类方法，其特征在于，所述缺陷分类方法基于径向基函数神经网络，所述缺陷分类方法包括以下步骤：

从缺陷回波信号中提取由偏斜度指标、峭度指标、峰值指标、波形指标、脉冲指标、以及裕度指标表示的6个时域无量纲特征；

对缺陷回波信号进行小波包分解，选取前四个频带的能量作为4个小波包特征；

将小波包分解与分形理论相结合，采用盒维数来表征不同的缺陷信号，获取4个分形盒维数；

将6个时域无量纲特征、4个小波包特征以及4个分形盒维数共计14个特征，组成特征向量，输入到RBF神经网络中进行人工智能缺陷分类识别。

2.根据权利要求1所述的一种汽轮机叶轮缺陷分类方法，其特征在于，所述缺陷分类方法还包括：

搭建用于实验室分析的汽轮机叶轮超声相控阵缺陷检测系统，获取由被测试件缺陷位置反射的缺陷回波信号。

3.根据权利要求1所述的一种汽轮机叶轮缺陷分类方法，其特征在于，所述输入到RBF神经网络中进行人工智能缺陷分类识别的步骤具体为：

选择高斯函数为径向基函数，进行RBF神经网络训练和识别。