基于多源信息融合的焊接缺陷智能化诊断与模式识别

本课题针对常规超声检测中缺陷识别这一难题进行了深入的研究，研究结果表明，除时、频域外，其几何、统计特征等均有差异。研究发现自回归模型谱是识别缺隐性质的良好特征，其中裂纹的识别率最高可达100%。研究中提出了一种新的回波特征评价与选择方法，该方法为降低特征空间维数，减少计算量，提供了有效的手段。研究了多传感器检测中信息融合的方法，信息源的可信度评价、融合策略的选择等，建立了证据推理模型。为提高缺陷识别的可靠性，开辟了一个新途径。建立的智能化模式分类器具有良好的分类能力，总体平均识别率约为87%左右。本项研究结果对于提高常规超声检测的可靠性具有现实的意义，并且在其他无损检测领域也有广泛的应用前景。