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基于小波分析和BP神经网络的织物疵点识别的开题报告一、选题背景和研究意义在现代纺织工业中，织物品质的保证对生产过程至关重要。
其中，疵点是制造过程中最常见的问题之一。
疵点不仅降低织物的质量，也会导致织物的丢弃或者重制，这样不仅浪费资源，还会增加成本。
因此，对织物中疵点的快速识别和检测具有非常重要的意义。
现有的织物疵点检测方法主要包括视觉检测和图像处理技术。
但是这些方法在实际应用中还存在一些问题，如对光照和色彩偏差敏感、对织物缺陷类型不能完全识别等。
因此，寻找一种新的检测方法具有非常重要的研究价值。
本研究拟基于小波分析和BP神经网络，结合传统的图像处理技术，提出一种织物疵点识别方法，以实现对织物中疵点的快速、准确、自动识别。
二、研究内容与方法1. 研究内容本研究将通过对织物疵点的图像数据进行采集和处理，提取图像指标，并分析和比较实验数据，建立织物疵点检测和识别系统。
具体研究内容包括以下几点：（1）采集和处理织物疵点图像数据，提取织物质量指标，建立织物疵点识别数据集；（2）通过小波分析算法将织物疵点的时间信号变换到小波域，得到不同尺度的频率信息，同时去除噪声干扰，以提高信号的稳定性和准确性；（3）基于BP神经网络建立织物疵点检测模型，对织物疵点进行识别和分类；（4）对织物疵点识别模型进行优化，提高模型的准确性和鲁棒性，同时提高模型的反应速度和对光照和颜色偏差的容错能力。
2. 研究方法本研究将采用以下研究方法：（1）采集和处理织物疵点图像数据，提取织物质量指标，建立织物疵点识别数据集；（2）通过小波分析算法将织物疵点的时间信号变换到小波域，得到不同尺度的频率信息，同时去除噪声干扰，以提高信号的稳定性和准确性；（3）基于BP神经网络建立织物疵点检测模型，对织物疵点进行识别和分类；（4）对织物疵点识别模型进行优化，提高模型的准确性和鲁棒性，同时提高模型的反应速度和对光照和颜色偏差的容错能力。
三、预期成果及应用前景本研究预期达到以下成果：（1）建立基于小波分析和BP神经网络的织物疵点识别算法；（2）建立织物疵点识别数据集；（3）优化织物疵点识别模型，提高模型的准确性和鲁棒性。
基于小波和神经网络的故障诊断作者：谷金诚来源：《职业·下旬刊》 2011年第7期文/谷金诚如何把小波分析和神经网络两者的优点结合起来，一直是人们关注的问题。
小波分析与神经网络的结合有两种途径：一种是用小波分析对故障信号进行预处理，即以小波空间作为模式识别的特征空间，通过将小波基与信号的内积进行加权和来实现信号的特征提取，然后再利用常规神经网络作为分类器，对故障进行模式分类，这就是松散型小波神经网络。
另一种是把小波变换与神经网络直接融合，即用小波函数或尺度函数直接作为神经元的激励函数，充分继承两者的优点，这就是紧致型小波神经网络，通常简称为小波网络。
本文主要利用的是松散型小波神经网络，即通过小波变换提取刀具磨损声发射(AE)信号的特征向量(本文采用提取信号的均方根值作为特征向量)，然后作为误差反向传播(BP)网络的输入，从而达到把刀具的磨损状态进行分类的目的。
一、理论基础1.小波变换连续小波：若记基本小波函数为Ψ(t)，伸缩和平移分别为a和b，则由母函数Ψ生成的依赖于参数a，b的连续小波定义为则称Ψ（t）是基本小波。
2.神经网络简单地说，神经网络就是用物理上可以实现的器件系统或现有的计算机来模拟人脑的机构和功能的人工系统，它由大量简单神经元广泛互联构成一种计算结构，在某种程度上可以模拟人脑生物神经系统的工作过程。
本文采用的是BP神经网络。
BP网络主要用于：函数逼近、模式识别分类和数据压缩。
从结构上说，BP网络是典型的多层网络，分为输入层、中间层和输出层，层与层之间多采用全连接方式，同一层单元之间不存在互连。
BP模型实现了多层网络学习的设想，当给定网络的输入模式时，它由输入层传到隐层单元，经过隐层单元逐个处理后传送到输出层单元，由输出层单元处理产生一个输出模式，这是一个逐层状态更新过程，称为前向传播，如果输出响应与期望输出模式有误差不满足要求那么就转入误差反向传播，将误差值沿着连接通路反向逐层传送并修正各层连接权值，这两个过程反复交替直到收敛为止。
基于归一化小波能量系数的管道安全识别算法
赵伟;曾周末;靳世久;张宇
【期刊名称】《纳米技术与精密工程》
【年(卷),期】2012(010)002
【摘要】针对管道泄漏检测系统存在一定误报率的问题,提出一种基于归一化小波能量系数的油气管道安全识别算法.首先提出最佳母小波选择标准,以现场数据为基础选取最佳母小波,然后提取归一化小波能量系数的最大值作为特征量,最后利用Fisher分类器对压力数据进行识别,判断管道是否处于安全状况.利用现场数据对该方法进行验证分析,结果表明该算法识别正确率较高,实用性好,且可以降低误报率.【总页数】7页(P147-153)
【作者】赵伟;曾周末;靳世久;张宇
【作者单位】精密测试技术与仪器国家重点实验室(天津大学),天津300072;精密测试技术与仪器国家重点实验室(天津大学),天津300072;精密测试技术与仪器国家重点实验室(天津大学),天津300072;精密测试技术与仪器国家重点实验室(天津大学),天津300072
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7;TE88
【相关文献】
1.归一化小波能量熵的弹上伺服机构传动链动态可靠性评估 [J], 赵建华;袁静;周郁;魏颖
2.基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪[J], 李化;杨新春;李剑;陈娇;程昌奎
3.基于归一化小波分解能量比的雷达有源欺骗干扰识别 [J], 田晓;唐斌
4.基于小波能量矩的航空交流串联电弧故障识别算法研究 [J], 崔芮华; 李英男; 王传宇; 李锋锋
5.基于频谱特征和归一化互相关系数的3D视频格式自动识别算法 [J], 邵诗强;施立欣;吴美芬
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基于小波分析和神经网络的抽油杆缺陷识别的研究
的开题报告
一、研究背景
随着石油开采技术的不断发展，抽油杆作为一种重要的生产工具已
经被广泛应用于石油工业中。
然而，由于长期使用和低质量制造等原因，抽油杆表面往往会出现一些凹陷、龟裂、脱落等缺陷，这些缺陷会导致
抽油杆的性能下降，严重的甚至会导致井下事故。
因此，如何准确、快
速地检测抽油杆表面缺陷已经成为石油工业中的一个重要问题。
二、研究目的
本研究旨在基于小波分析和神经网络识别抽油杆表面缺陷，提高抽
油杆检测的效率和准确性。
三、研究方法
本研究将采用小波分析方法对抽油杆表面信号进行处理，以提取信
号的特征信息，然后将特征信息输入到神经网络之中进行判别。
具体研
究步骤如下：
1.采集抽油杆表面信号；
2.对信号进行小波分析处理，提取信号的特征信息；
3.将特征信息输入到训练好的神经网络中进行判别；
4.通过实验验证算法的性能。
四、研究意义
本研究可以快速、准确地识别抽油杆表面缺陷，有助于提高抽油杆
的使用寿命和安全性。
此外，该研究也有一定的科学意义，为利用小波
分析和神经网络技术解决实际问题提供了借鉴和参考。
五、研究预期成果
本研究将设计出一种基于小波分析和神经网络的抽油杆缺陷识别算法，能够对抽油杆表面的凹陷、龟裂、脱落等缺陷进行准确识别。
通过实验验证，该算法将证明在准确率和精度上均有所提高。
2019年28期众创空间科技创新与应用Technology Innovation and Application基于小波变换与RBF 神经网络的焊缝缺陷智能化检测*魏明惠，武慧林，何思铭（江苏大学机械工程学院，江苏镇江212013）1概述由于材料性能及制造工艺等影响，焊缝缺陷常见于船舶制造。
因此，对于船舶水下的关键部位进行焊缝缺陷检测显得很有必要。
国内外对于水下缺陷的无损检测方法有很多，例如水下射线检测、水下超声波探伤等。
而超声检测凭借其灵敏度高、不对构件产生破坏等优点，在缺陷检测方面被国内外广泛采用。
但是它的缺点也比较明显，受检测人员的影响程度较大，很难做出非常准确的检测。
因此，目前传统的人工超声检测技术存在检测精度与效率不高等诸多问题。
国内外对于智能化超声检测的研究取得了一些成果。
本文主要讨论的是在信号与数据采集后的处理问题。
采集回的大量信号与数据不可能依靠检测人员去一一分析，检测结果同时也受检测人员个人影响，误差较大。
因此，针对这一问题，国内外很多学者引入神经网络理论，以提高超声检测缺陷的识别率。
同时将神经网络与其他方法相结合，如小波变换、混沌、证据理论等[1]，在缺陷检测方面开辟了新的途径，取得了很好的实际效果。
本文介绍了一种基于小波变换与RBF 神经网络的对船舶水下关键部位焊缝缺陷进行智能化检测与识别的方法。
首先，利用小波变换对回波信号进行预处理，提取出所需要的焊缝缺陷的特征信息。
再经过RBF 神经网络对特征信息进行学习训练，然后得出焊缝缺陷类型的检测与识别结果。
2缺陷识别模型本文构建的焊缝缺陷识别模型如图1所示。
该模型包括两个方面：（1）小波变换：对回波信号进行预处理，提取出焊缝缺陷的特征信息；（2）RBF 神经网络：对处理得到的特征信息进行学习训练，得到焊缝缺陷识别结果。
3小波变换小波分析主要研究函数的表示。
相比于Fourier ，小波变换是一种时域与频域的局部变换，故能从信号中提取出所需信息。
