双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术.pdf

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1、第33卷第6期兵工学报V01．33No．620l2年6月ACTAARMAMENTARIIJun．2012双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术徐超，王长龙，孙世宇，陈鹏，绳慧(1．军械3-程学院电气工程系，河北石家庄050003；2．军械3-程学院基础部，河北石家庄050003)摘要：在二维漏磁缺陷重构中，建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型，提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型，通过迭代使目标函数最小化，实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF进行训练。

2、为了提高径向基神经网络的适应性和精度，提出了一种新的训练算法。首先确定最优分解层数，然后利用梯度下降法修正网络的权值。对不同分辨率和不同信噪比下的漏磁信号进行了重构，并与其他方法进行了比较。结果表明，双小波神经网络迭代模型能够实现漏磁缺陷的精确逼近，具有良好的鲁棒性，是有效的二维轮廓重构方法。关键词：人工智能；双小波神经网络迭代模型；二维缺陷重构；多分辨率逼近；材料检测与分析技术中图分类号：TP391．4；TG115．28文献标志码：A文章编号：1000．1093(2012)06-0730-06MagneticFluxLe

3、akageDefectReconstructionMethodBasedonWaveletNeuralNetworkIterationXUChao，WANGChang．1ong，SUNShi．yu’CHENPeng。SHENGHui，，(1．DepartmentofElectricalEngineering，OrdnanceEngineeringCollege，Shijiazhuang050003，Hebei，China；2．DepartmentofBasicCourses，OrdnanceEngineeringColle

4、ge，Shijiazhuang050003，Hebei，China)Abstract：Toreconstruct2一Ddefectprofilefrommagneticfluxleakage(MFL)signals，adualwaveletneuralnetworkiterationmodel，includingaforwardmodelandaninversemodel，basedonradialwaveletbasisfunctionneuralnetworkwasproposed．Ititerativelyadjus

5、tstheweightsoftheinversenetworktominimizetheerrorbetweenthemeasuredandpredictedMFLsignals．Thenetworkcanbetrainedrespec—tivelybythesametrainingsamplesfrommeasurementandFEMcalculation．Toimprovethenetwork’Sa-daptabilityandaccuracy，anoveltrainingalgorithmwasproposed．F

6、irstly，confirmtheoptimalnumberoflayers，andthenupdatetheweightsbasedontheconjugategradientalgorithm．ThereconstructionresultsindifferentresolutionsandSNRsindicatethatthemethodisrapid，accurateandrobust，anditiseffec-．tiveandfeasibleforreconstructionof2一Ddefectscompari

7、ngwithotherapproaches．Keywords：artificialintelligence；dualwaveletneuralnetworkiterationmodel；2-Ddefectreconstruc-tion；multi-resolutionapproximation；materialexaminationandanalysis收稿日期：2011—08—02基金项目：军队科研计划项目(2010530)；总装科技创新工程项目(7130543)作者简介：徐超(1987一)，男，硕士研究生。E-mail

8、：dragonphenixdragon@126．com；王长龙(1965一)，男，硕士生导师。E-mail：wang—oec@126．com第6期双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术73l漏磁检测是对火炮、装甲车辆等铁磁材料机件值，则迭代结束。常用的无损检测方法¨，包括正演和反演问题。可以看到，正演