作者：甘文成; 王雪梅; 张永敬; 侯大伟空气弹簧脱粘检测特征提取bp神经网络
摘要：为了实现动车组空气弹簧橡胶脱粘检测,建立了将超声脉冲回波检测方法与模式识别技术相结合的检测系统。传统的检测识别方法仅利用超声脉冲高次回波声压比,在此基础上,进一步分析提取了超声回波归一化幅频曲线的分布特征,使时域特征和频域特征的结合能够更全面地反映出金属-橡胶界面的粘接情况。通过对金属-橡胶试块和动车组空气弹簧样件进行实际超声C-扫描检测,并采用BP神经网络对提取的特征量进行训练与识别,结果显示,其对脱粘缺陷的识别率达到95%,表明所建立的检测系统能够准确地识别出金属-橡胶单层粘接界面的脱粘缺陷,能够满足动车组空气弹簧的检修要求。
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