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基于小波包分解和支持向量机的石油套管缺陷智能识别

丁攀 , ，吕福在，项占琴

钢铁研究学报

针对石油套管缺陷超声无损检测(NDT)中缺陷回波的特点，提出了一种基于小波包分解和支持向量机(SVM)的缺陷智能识别新方法。分析了Gabor、小波和小波包3种信号时频变换分解方法的特点，并进行了基于3种方法生成的特征数据可分性比较，确定了小波包分解方法效果最好。根据SVM解决分类问题的原理，采用SVM法对3种时频分解提取的缺陷信号特征数据进行识别。试验表明，基于小波包分解局部熵的特征提取结合SVM模式智能识别的组合方法，可应用于石油套管上的4种典型缺陷的识别。

关键词: 超声无损检测 , wavelet packet decomposition , support vector machine(SVM) , intelligent flaw identification