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专利号: 201910730547X
申请人: 陕西师范大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于由以下步骤组成:(1)采集时域信号

将收发探头与脉冲接收/发射仪连接,加入耦合剂置于参考金属材料的表面,超声探头发射脉冲信号,通过与脉冲接收/发射仪连接的示波器对该收发探头接收的回波信号进行采样,经多次采样并取平均值,得到参考金属材料的时域波形;

(2)提取特征分量

利用经验模态分解法对步骤(1)所采集的参考金属材料的时域波形X(t)依次分解,再用广义相位排列熵算法计算得到参考金属材料的回波信号的特征分量熵值gq,δ;所述广义相位排列熵算法公式为:其中,v代表参考金属材料提取的特征信号中数据序列的位置,PV代表参考金属材料提取的特征信号数据序列中出现相同位置序列的概率;q代表放大金属材料特征信号中出现相同位置概率的值,δ代表指数倍的放大金属材料特征信号中出现相同位置概率的值,R代表放大提取的特征信号数据序列的相同位置概率可选取的实数值,R∈(0,1];

(3)提取待检测材料的特征分量

用步骤(1)和步骤(2)相同的方法提取出待检测材料的回波信号的特征分量熵值;

(4)参考金属材料聚点训练

重复步骤(1)和(2),得到多种参考金属材料的多个回波信号的特征分量熵值gq,δ,取平均值分别作为多种参考金属材料的聚点(5)待检金属材料分类

将步骤(3)待检测金属材料的特征分量熵值gk和步骤(4)所得的多种参考金属材料的聚点,利用KNN算法确定出待测金属材料与多种参考金属材料的欧几里德距离,根据聚类算法准则对多种待测金属材料分类,如此重复,直至完成所有待测金属材料的分类。

2.根据权利要求1所述的基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于,所述步骤(2)具体为:

2.1)识别步骤(1)所采集参考金属材料的时域波形信号X(t)的局部极值,连接极大值得到上包络线,连接极小值得到下包络线,根据上下包络线得到均值序列m1;

2.2)利用下述公式对原始信号进行经验模态分解,确定出IMF分量;X(t)-mi(t)=hi(t),i∈n

mi(t)代表第i个待分解信号上下包络线计算的均值序列;hi(t)代表分解的第i个特征分量;

当hi(t)满足以下两个条件:关于零均值线是局部对称的且零点和极值点数目相等;信号局部极大值和极小值定义的上下包络线均值为0时,则hi(t)为IMF分量;

2.3)利用广义相位排列熵算法确定步骤(2.2)分解的IMF分量的特征分量熵值,其中广义相位排列熵算法公式为:

3.根据权利要求2所述的基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于,所述步骤(2.3)具体为:

(2.3.1)利用希尔伯特变换法求取参考金属材料的各个IMF信号的瞬时相位序列θ(i),序列长度为N;

(2.3.2)对步骤(2.3.1)求得的瞬时相位序列θ(i)进行相空间重构,得到重构序列Zj,重构序列个数为N-(m-1)*t;

Zj=[θ(j),θ(j+t),…,θ(j+(m-1)t)],1≤j≤N-(m-1)t其中m为相空间重构维数,t为重构的时间延迟;

(2.3.3)将重构序列Zj按数值升序排列为k1,k2,…km,得到位置序列Sj,并确定位置序列相同的序列个数,记为NumvSj=(k1,k2,…km),1≤j≤N-(m-1)τ(2.3.4)将步骤(2.3.3)所的各种排列出现的频率作为其概率,则得到各种排列的概率为

(2.3.5)利用两参数熵Sq,δ的定义确当出参考金属材料的回波信号的特征分量熵值gq,δ,

4.根据权利要求1所述的基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于,步骤(5)具体为:

(5.1)将步骤(3)待检测金属材料的特征分量熵值和步骤(4)所得的多种参考金属材料的聚点分别导入KNN模型算法中,确定出待测金属材料gk分别与多种参考金属材料聚点之间的欧几里得距离;

(5.2)将步骤(5.1)的欧几里得距离分别与多种参考金属材料的聚点的阈值△进行比较,当|gk-g|≤△,则该待测金属材料与该参考金属材料同类别,将其分配给参考金属材料所对应的类别,完成多种待测金属材料的分类。

5.根据权利要求1~4任一项所述的基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于,所述脉冲接收/发射仪的脉冲电压为100~300V、脉冲重复频率为100~300Hz;示波器采样速率为100MHz~5GHz,采样次数为1000~5000次;收发探头的中心频率为1~

10MHz。

6.根据权利要求5所述的基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于,所述耦合剂为水或甘油。

7.根据权利要求5所述的基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于,所述参考金属材料为纯金属或合金、金属间化合物和特种金属材料。

8.根据权利要求7所述的基于EMD广义相位排列熵算法的金属分类方法,其特征在于,所述纯金属材料为铍、镁、铝、铟、锗、锡、铅、锑、钛、钒、铬、锰、铁、钴、镍、锌、钇、鋯、铌、钼、钌、铑、钯、银、镉、铪、钽、钨、铱、铂或金。