基于神经网络的声发射信号识别技术研究

摘要

声发射检测技术是一种新兴动态无损检测技术.本文针对声发射信号的多参数模式识别问题，采用多种类型的神经网络进行研究和对比.得出两个结论: 1.神经网络具有自组织、自适应及自学习功能的优越性，它可以很好地解决声发射检测技术的噪声干扰问题，准确地判断声发射源的活动情况，提高了声发射检测技术的准确性； 2.采用不同类型的神经网络模式识别技术可以对各种声发射信号特征参数进行采样和分析，达到更好地评价声发射源的目的.