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基于神经网络的自适应滤波技术及其在超声检测中的应用
  • ISSN号:0254-3087
  • 期刊名称:《仪器仪表学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]浙江大学现代制造工程研究所,杭州310027
  • 相关基金:系国家自然科学基金项目(50375144),国家“863”高技术研究发展计划项目(2002AA421110)及浙江省自然科学基金项目(501129)资助.
作者: 杨克己[1]
中文摘要:

为满足超声无损检测和评价在新材料和新构件上应用的需求,提出了一种基于神经网络的自适应滤波器,使其兼具自适应滤波和非线性处理的能力。该滤波器是在线性自适应滤波器中引入一非线性隐含层而构成,在对该滤波器的结构和收敛性进行详细研究的基础上,实现了一种自适应噪声消除器并应用于超声检测中的材料噪声消除。实验结果证实:利用这种滤波器构成的材料噪声消除器比采用线性自适应滤波器具有更强的降噪能力。

英文摘要:

In order to meet the needs of the application of ultrasonic nondestructive testing and evaluation to new materials and structures ,an adaptive filter based on artificial neural net (ANN),that possesses both adaptively filtering and nonlinearly processing abilities,is put forward. This filter is constituted by introducing a nonlinear hidden layer into the conventional linear adaptive tilter,on the basis of studying on this adaptive filter's structure and its convergence property detailedly,an ANC (adaptive noise canceller) by means of this filter is successfully realized and used to cancel the material noise in the field of ultrasonic testing. The practical results testify that the ANC composed of this filter is able to cancel noise more effectively than using conventional linear adaptive filters.

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期刊信息
  • 《仪器仪表学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国仪器仪表学会
  • 主编:张钟华
  • 地址:北京东城区北河沿大街79号
  • 邮编:100009
  • 邮箱:yqyb@vip.163.com
  • 电话:010-84050563
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-3087
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2179/TH
  • 邮发代号:2-369
  • 获奖情况:
  • 1983年评为机械部科技进步三等奖,1997年评为中国科协优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:42481