基于稀疏化LS-SVM的漏磁缺陷三维轮廓重构

摘要

漏磁缺陷轮廓重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键.将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于漏磁缺陷的三维轮廓重构中,并对LS-SVM采取了稀疏化处理,将漏磁信号磁通密度法向分量Bx作为支持向量机网络的输入,缺陷的几何参数长度、宽度、深度作为输出,由实验测量数据和三维有限元仿真计算得到的仿真数据组建样本库.建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷三维轮廓图的映射关系,实现了缺陷三维轮廓的重构.实验结果表明:该方法具有很高的精度和很好的泛化能力,同时对噪声也有一定容忍能力.