一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测方法

本发明公开了一种基于相空间重构的厚大球墨铸铁缺陷预测方法，涉及无损检测技术，获取具有厚大球墨铸铁缺陷的测量数据，并将测量数据分成训练集和测试集；通过相空间重构将训练集中的测量数据由低维数据转换成高维数据，再通过预测算法将高维数据映射到一维实数域中得到下一个时间点的预测输出，以获取预测值；根据预测算法的预测值建立BP神经网络结构，并通过改进的HGAPSO算法寻求最优的BP神经网络权值和阈值的最佳初始值；将采集待测试的厚大球墨铸铁的实时数据输入到BP神经网络结构中，以得到厚大球墨铸铁的缺陷输出结果。本发明能够预测下一炉的厚大球墨铸铁缺陷，减少球墨铸铁缺陷以及异常的出现，有助于全面预测球墨铸铁的缺陷。