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[发明专利]基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法-CN202110306588.3有效
发明人：李松松;张宸宸;杨莹;李晨;何慧敏;张琦;董萍 -专利权人：大连海洋大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G01N29/44 文献下载
摘要：本发明涉及信息处理技术领域，提供一种基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法，包括：步骤1，利用电磁超声换能器产生激发信号探测铝板，在铝板另一侧接收换能器接收超声兰姆波的原始信号；步骤2，确定变分模态分解的输入参数，所述输入参数有包括分解层数、二次惩罚因子和终止条件；步骤3，进行变分模态分解；步骤4，确定最终分解层数，得到分离后处在中心频率的子信号；步骤5，采用粒子群算法对变分模态分解输入参数‑惩罚因子进行选取和优化；步骤6，利用最终分解层数及优化后的惩罚因子进行变分模态，保证完整提取缺陷信号，并通过得到中心频率的缺陷信号进行缺陷识别。本发明能够提高超声兰姆波缺陷信号检测的准确率与识别率。
基于变分模态分解超声兰姆波缺陷信号识别方法

[发明专利]基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法-CN201910597723.7有效
发明人：李松松;张宸宸;夏闻泽;郭中会;向宽;赵斯琪;李敏 -专利权人：大连海洋大学
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G01N29/00 文献下载
摘要：本发明涉及信号处理技术领域，提供一种基于变分模态分解的超声兰姆波缺陷信号识别方法，包括步骤1，利用激发信号激发待探测铝板，获取超声兰姆波的原始信号；步骤2，根据获得的超声兰姆波的原始信号，确定变分模态分解的输入参数；步骤3，根据确定变分模态分解的输入参数，进行变分模态分解；步骤4，计算K临界‑1个IMF分量与原始信号之间的互信息值，并将该互信息值与互信息值阈值进行比较，将互信息值小于互信息值阈值的IMF分量作为虚假分量，剔除虚假分量，确定最终的K值，进而确定最终分解层数；步骤5，确定最终分解层数后，利用得到中心频率的缺陷信号，进行缺陷识别。本发明能准确识别超声兰姆波缺陷信号。
基于变分模态分解超声兰姆波缺陷信号识别方法