基于小波包和RBF神经网络的木材空洞诊断研究

摘要

采用小波包与径向基神经网络(RBF)松散结合的方法,对健康和空洞蒙古栎试件进行了研究,利用小波包变换对应力波检测信号进行5层小波包分析,构造8维特征向量,然后利用特征向量训练径向基神经网络和建立诊断模型。结果表明:所建模型的辨识正确率达到90.80%,能有效的评估木材的性质,为应力波无损检测仪器的设计提供了参考依据。