基于PCA和SVM的铬层裂纹声发射识别方法

摘要

针对采用幅值、能量等统计特征参数分类识别声发射(AE)信号时存在的信息冗余问题,提出利用主成分分析(PCA)方法减少信息冗余,提取AE信号统计特征.设计了钢板表面铬层裂纹试验,对统计特征参数进行主成分分析,提取了两个主成分.设计了支持向量机(SVM)分类器,以主成分为输入向量,分类识别铬层裂纹AE信号.验证了主成分可以有效表征AE信号统计特征,减少了信息冗余,提高了分类效率及准确率.