金属裂纹声发射信号识别及报警的方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第9页 |
| ·声发射技术概述及国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·声发射技术的基本原理 | 第9-10页 |
| ·声发射信号的分类及特性参数 | 第10-12页 |
| ·声发射技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·声发射特征信号分析方法及应用现状 | 第13-14页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 神经网络模式识别理论及应用 | 第15-24页 |
| ·神经网络模式识别基本概念 | 第15-17页 |
| ·模式识别的基本概念 | 第15-17页 |
| ·神经网络模式识别 | 第17页 |
| ·BP神经网络 | 第17-19页 |
| ·BP神经网络理论 | 第17-19页 |
| ·BP网络设计 | 第19页 |
| ·特征提取器的实现 | 第19-24页 |
| ·特征提取和选择的概念 | 第19-20页 |
| ·特征提取方法 | 第20-21页 |
| ·特征提取器的设计 | 第21-24页 |
| 第三章 金属疲劳裂纹声发射信号的特征及提取 | 第24-42页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·各种声发射信号概述 | 第24-30页 |
| ·疲劳裂纹声发射 | 第25页 |
| ·空化效应 | 第25-29页 |
| ·摩擦声发射 | 第29页 |
| ·标准断铅信号 | 第29-30页 |
| ·试验方案和过程 | 第30-36页 |
| ·实验目的 | 第30页 |
| ·各实验装置的组成 | 第30-31页 |
| ·实验参数的设置 | 第31-32页 |
| ·各实验的实现 | 第32-36页 |
| ·声发射信号的特征参数表示方法 | 第36页 |
| ·用特征提取器提取金属声发射信号的特征 | 第36-40页 |
| ·用可分离性判据提取金属声发射信号的特征 | 第40-42页 |
| 第四章 多传感器数据融合理论 | 第42-47页 |
| ·数据融合的起源和发展简况 | 第42页 |
| ·数据融合概念及特点 | 第42-43页 |
| ·数据融合的层次 | 第43-45页 |
| ·数据层融合 | 第44页 |
| ·特征层融合 | 第44-45页 |
| ·决策层融合 | 第45页 |
| ·融合系统的模型结构 | 第45-46页 |
| ·数据融合技术的应用 | 第46-47页 |
| 第五章 声发射源多传感器数据融合识别方法 | 第47-61页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·多传感器检测系统简介 | 第47-48页 |
| ·基于盲信号处理的数据级融合 | 第48-53页 |
| ·盲信号处理 | 第48-50页 |
| ·独立分量分析算法 | 第50页 |
| ·独立分量分析的实验应用 | 第50-53页 |
| ·基于D-S证据理论的数据融合方法 | 第53-57页 |
| ·D-S证据理论的概念 | 第53-54页 |
| ·基本概率分配函数与信任函数 | 第54-56页 |
| ·D-S证据理论的组合法则 | 第56-57页 |
| ·D-S证据理论的合并规则 | 第57页 |
| ·D-S数据融合在声发射源识别中的应用 | 第57-58页 |
| ·实验结果的融合分析 | 第58-61页 |
| 第六章 报警系统的理论研究 | 第61-69页 |
| ·简单介绍各种报警方法 | 第61页 |
| ·系统检测率和系统虚警率 | 第61-65页 |
| ·系统检测结构概述 | 第61-62页 |
| ·系统检测率和虚警率的理论 | 第62-65页 |
| ·同类传感器情形下虚警率的研究 | 第65页 |
| ·报警的实现 | 第65-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录 | 第75-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第83页 |
