基于神经网络的超声缺陷信号分类开题报告.doc

毕业设计(论文)开 题 报 告 题 目 _基于神经网络的超声缺陷信号分类 _学 院 _ _ 专业及班级 _ _ 姓 名 _ _ _ 学 号 _ _ _指 导 教 师 _ _ _日 期 _ _ _题 目基于神经网络的超声缺陷信号分类选题类型B一、选题依据(简述国内外研究现状、生产需求状况, 说明选题目的、意义，列出主要参考文献)：1.1选题的目的及意义随着现代工业的发展和人们物质生活水平的不断提高，大多人都越来越倾向于对质量优异和结构安全性能良好的产品，这也就对于产品的可靠性能提出了很高的要求，一旦产品发生任何故障或者失效不但造成重大经济损失，甚至还可能导致灾难性的人员伤亡事故，造成严重的社会影响，因此无论实在生产过程中、还是在出成品后，对于产品的质量、缺陷等检测工作都成为了生产过程中的重中之重，作为目前尖端技术中的超声波检测技术-由于它的适应环境能力强，检测灵敏度高、对人体无害、不破坏试件等优点，使其在各大行业中的应用日益广泛。随着超声检测技术的发展，它以其不介入被测工件，不影响设备正常工作的优点，广泛的应用于超声波探伤、测量等领域。例如：当被检测钢轨内部有一个雷文却西安，将超声波套头放在被测钢轨某一表面，探头发出信号进入钢轨内部，当遇到缺陷时会反射出信号，被探头接收后通过探伤仪把缺陷信号显示出来，通过超声波试块的定位就可以对缺陷部位进行定位和定量1。经过技术的不断改革和创新，人们逐渐意识到一般意义上的超声波检测在某些方面与预期的结果还相差很远。例如：视觉信息处理时，它只有逻辑思维，而缺乏形象思维。经过研究发现过去的技术只是善于解决结构性问题，而对于非结构性问题则束手无策2。神经网络是通过连接强度的调整表现出类似人脑的学习、归纳和分类特征。因此，研究其目的在于探索人脑加工、存储、搜索信息的机制，进而将此原理用于多种信号的处理问题上。例如：在为了实现对木材孔洞却显得定量检测中，用RSM-SY5非金属超声波检测仪对50个孔洞缺陷的色木试件进行透射检测分析得到32个小波包系数，提取七个频带呢信号的能量变化量，构造一个32维特征向量作为BP神经网络的输入参数，然后进行识别。结果表明：色木孔洞大小的总识别率达88%，经过仿真、分心后，得到的训练结果比较理想3。它可以提高我国无损检测技术的水平，跟上国际先进的工业检测步伐，使我国在这方面的成就上一个新台阶。虽然我国在这方面已经展开研究与发展，但是在技术应用上还是存在一定差距。因此，这项技术的开发和研究，是一项具有现实意义的课题。1.2 国内外研究现状及应用：1.2.1 超声波信号处理技术发展现状及应用: 超声波是频率大于20 k H z 以上的声波, 是一种机械振动在媒质中的传播过程,其方向性好、功率大、穿透能力强、能够引起空化作用，由于其有这这些特殊的物理性质，因此他的应用技术在现代生产中发挥这独特的作用。据了解，目前美国有600家电力公司下属1000多加电场主要用超声检测控制机组质量，超声检测可靠性达85%。统计显示，经过无损检测后的产品增值大致为：机械产品5%,国防等产品12%18%,德国奔驰公司的汽车零部件经过无损检测后，整车运行公里数提高了一倍，大大提高了产品在国际市场的竞争力4。美国前总统里根曾说：没有先进的无损检测技术，美国就不可能享有众多领域的领先地位。有关资料表明，国外每年出版的无损检测的文献资料中有关超声检测的内容占45%。这都说明了超声无损检测技术的重要以及世界各国都对超声无损检测技术的重视程度。目前的主要集中在：1) 工业中的应用：超声探伤可对管材、焊缝等进行无损检测，利用脉冲式超声波探伤仪器可探出零件的缺陷等。仪器有一探头，用于发射、接收超声波，利用反射脉冲与发射脉冲间能否出现另一缺陷脉冲，来判断缺陷的存在与性质，并可利用脉冲高度实现对缺陷的定量分析，确定其深度，评估缺陷大小,是否符合国标5。2) 在医学中的应用：由于超声波波长较短，因而可以研究微小的现象，通过人体各部分反射的波长去检查一些细微的病变等，在超声治疗方面也可以利用超声空化作用是病变组织产生破坏性发变化，以达到治疗的目的6。3) 农业中的应用：利用超声波处理生物最基本的细胞组织、染色体等使其发生可逆的质膜透性改变，使细胞内外发生物质交换，以提高种子的发芽率，缩短休眠期等7。 4) 在军事中的应用：利用超声波沿直线传播的特性，发明了声纳仪器8。5) 在纳米技术中的应用：利用声空化作用引起的特殊物理和化学环境为纳米材料的研制提供了心得途径。例如：王建等人以无水四氯化锡为原料, 在超声波的作用下, 用溶胶-凝胶法制得纳米SnO2,并运用TEM和XRD对其结构进行了表征9。随着超声无损检测技术的发展，超声无损检测仪器将向数字化、智能化、图象化、小型化和多功能化发展。其中最为出色的就是超声成像技术超声成象技术克服了传统超声检测不直观、判伤难，无记录的缺陷，减少了检测中人为干扰，有效地提高无损检测的可靠性。例如：超声多普勒检测技术。超声多普勒是近年来迅速发展的一种检测技术，对心脏疾病、周围血管疾患实质器官的血流灌注、小器官血流供应、占位性病变血供情况及胎儿血液循环的检查上具有重大的价值10。目前，我国超声无损检测事业与发达国家的差距主要体现在：1) 检测专业队伍中高级技术人员和高级操作人员所占比例较小，极大阻碍了超声无损检测技术自动化、智能化、图象化的进展。2) 专业无损检测人员相对较少，现有无损检测设备利用率低。3) 不重视对无损检测技术领域的信息技术应用。1.2.2 神经网络的研究现状及应用：它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成就11。1）模式识别方面。主要是对文字、语音、图像、波形等的识别。 2）信号处理方面。对通讯、语音、脑电等信号进行处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等方面得到应用。 3）自动控制方面。利用神经网络去执行传感器和图像的非线性关系的计算，把图像传感器运行到指定位置。 4）人工智能方面。通过训练和学习，模拟人的思维来实现的智能控制。 5) 通讯方面。自动滤波、优化环境等。 6) 另外在数据挖掘、电力系统、交通、军事、矿业、农业和气象等方面亦有应用。神经网络作为一种自适应的模式识别技术，可以通过自身的学习自动形成所需要的决策12。根据当前环境的情况自适应的进行调整13。由于神经网络自身的特征，在缺陷模式识别领域中的应用也越来越广泛。采用射线作为检测手段, 对木材进行无损检测。在无损检测信号处理和特征构造的基础上, 运用特征参数建立了缺陷识别的数学模型, 针时无损检侧信号的特征, 构造了人工神经网络。选用反向传播神经网络模型(BP 网络), 网络识别所需要的特征参数能够反映木材缺陷的全部特征14。神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面15。理论研究可分为以下两类：1) 利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。2) 利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。应用研究可分为以下两类：1） 神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。2） 神经网络在各个领域中应用的研究。经过近半个世纪的发展，神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功，但其理论分析方法和设计方法还有待于进一步发展16。相信随着神经网络的进一步发展，其将在工程应用中发挥越来越大的作用。参考文献1 胡金萍.超声波钢轨探伤仪的研制与开发D.太原：中北大学.2007.2 Simon Haykin.神经网络原理M.机械工业出版社.2004.3 王立海，杨慧敏.小波和神经网络在色木孔洞缺陷超声定量检测中的应用J.材料物理与化学博士论文，2000.4 冯若.超声手册.奶精大学出版社.440-4425 李道伯.工程类物理学M.北京：高等教育出版社.1993.6 唐延材. 物理与现代生物科学M.成都：成郡科技大学出版社,1998.7 李保国. 超声技术在农产品加工中的应用J.农机与食品机械, 1998,（2）.8 王炳和,李宏昌.声纳技术的应用及其最新进展J.国防预研.2001.9 Wang Jian, Li Dunfang, Guan Hongtao. Pr epar at ion ofnano tin diox ide powder with supersonic wave colgel processJ . Yunnan Metallurgy，2002( 8)：13- 16.10 孙家琦.实时四维超声成像产前诊断胎儿畸形的研究J.中国医药科学,2012,8(2).11 巫影，陈定方，唐小兵.神经网络综述J.科技进步与对策，2002（6）:133-134.12 W.S.McCullch and W.Pitts. Bull,Math. Biophys.1943,5:115-13313 D.O.Hebb. The Oranization of Behavior. Wiley,New York,1949.14 戚大伟，牟洪波. 人工神经网络在木材缺陷检测中的应用J.森林工程，2006，22（1）.15 神经网络OL，百度百科. /view/5348.htm.16 龙伟，张金，黄杰.人工神经网络发展前景J.机械.1998，25（1）. 二、主要研究(设计)内容、研究思路及工作方法或工作流程2.1 研究内容本课题是根据所测得的超声回波信号数据，经过处理后，采用神经网络自动识别工件的缺陷信号及缺陷类型。以往的超声波工件缺陷诊断技术缺乏对超声回波信号非线性特征的研究和对信号频谱的深入分析。人工神经网络是一种模范动物神经网络行为特征，可以模仿人脑进行信息处理，具有很强的非线性映射能力、自学习能力、自适应能力，本文借助于神经网络技术，以超声回波信号的始于特性参数和频域特性参数为神经网络的输入，对工件的缺陷类型进行自动识别。2.2 研究思路1.分析超声检测技术的基本原理和数字信号处理的基本方法等技术问题2.超声信号的时频特点及信号处理方法的比较3.归纳选取超声回波信号在时域和频域的特征参数4.构建基于神经网络的超声回波信号的缺陷诊断系5.编写相关的软件程序，对所构建的神经网络诊断系统进行仿真实验 2.3工作流程图搜集相关资料，学习神经网络与超声检测相关知识及原理确定超声缺陷检测系统的总体方案熟悉MATLAB工具，学习编写神经网络程序，并仿真构建实验平台，用真实信号测试神经网络故障诊断程序撰写论文，进行毕业答辩 三、毕业设计(论文)工作进度安排2013年3月第一周：查阅相关资料，了解相关产品的结构及工作原理；2013年3月第二三周：完成毕业设计开题报告初稿；201 2013年3月第四周