基于PCA的管道缺陷导波信号特征优化方法

来源：电子测量技术杂志2016年第4期北京时间：

作者：许桢英

单位：江苏大学机械工程学院镇江212013

摘要：针对超声导波管道缺陷检测中存在的识别率低、鲁棒性差等问题，应用了主成分分析对管道缺陷回波信号进行特征优化。首先，通过对超声导波缺陷回波信号进行处理，提取了信号在时域和时频域内的特征参数，构成联合特征向量。然后使用主成分分析法(principal component analysis，PCA)对联合特征向量进行降维处理，通过提取累计贡献率达到89%的主成分得到融合特征。最后用BP神经网络对融合特征进行训练和识别。这种方法可以有效的识别管道缺陷，与联合特征向量相比具有更高的识别率。

关键词：超声导波;管道检测;缺陷识别;主成分分析;特征优化;BP神经网络