【摘 要】
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为提高声发射信号检测诊断的自动化程度,直接从声发射波形出发,提出了一种基于深度神经网络与聚类分析的声发射信号分类方法。针对声发射信号标签数据难以获取的问题,采用无
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51469016),江西省自然科学基金项目(20202BAB204029),江西省研究生教改项目(JXYJG-2019-018),江西省研究生创新专项资金项目(CX2018057)
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为提高声发射信号检测诊断的自动化程度,直接从声发射波形出发,提出了一种基于深度神经网络与聚类分析的声发射信号分类方法。针对声发射信号标签数据难以获取的问题,采用无监督学习方式,根据大量声发射实测波形进行深度一维卷积自编码器训练,实现了声发射信号特征的自动提取,进而结合K均值聚类算法准确区分不同类型的声发射信号。铅芯在复合材料板上突然断裂和摩擦的声发射试验表明,提出的方法能自动识别不同类别的声发射信号,识别效果优于基于人为设定声发射信号特征的聚类方法。
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