模式识别在压力容器声发射检测中的应用
3．结论
1）通过采用声发射信号的波形采集方法，并借助于现代信号的处理手段，使复杂条件下的压力容器声发射检测成为可能[9]；
2）通过小波变换可以看出，裂纹扩展信号和保温层摩擦信号，具有各自独特的频谱特性，借助于人工神经网络很容易将它们与其它信号区别开来。
3）不断建立和扩充各种缺陷信号的样本库，并不断地对网络进行训练，可以逐步得到一个较为完善并有一定抗噪能力的人工神经网络，可对不同的声发射信号进行识别，最终使声发射检测技术成为一门独立的检测手段,不需常规方法进行复检。
4）在传统参数基础上的声发射检测，通常会丢失许多有意义的信息，(如无法判定到达阈值的是柔性波，还有扩展波)，也就不可避免地造成定位误差，而全波形采集系统可以根据波形的具体特征选取到达时间的阈值，提高了定位精度。
5）对实际应用而言，典型信号样本的获取、声源的位置及传播衰减对波形的影响等问题，仍有待进一步的研究。
评论