摘要
本发明涉及智能传感技术领域,具体公开了一种基于智能传感系统的电机转子磁片缺陷检测方法。该方法通过在电机转子磁片周围布置多个超声波阵列传感器,并利用自适应信号处理技术,对超声波回波信号进行滤波、特征提取及波束成像结合神经网络的应用,实现电机转子磁片裂纹检测;相较于现有技术中的传统视觉检测方法和X射线检测方法,尤其是在复杂工况和高负荷环境下,传统技术受到环境干扰和设备限制,难以实现高精度的裂纹检测的技术问题。通过本申请的智能传感系统和自适应信号处理方法,实现了对电机转子磁片裂纹的高精度检测,避免了传统方法导致的误判、漏判问题,提高了电机转子磁片缺陷检测的准确性和可靠性。
技术关键词
智能传感系统
阵列传感器
电机转子
缺陷检测方法
磁片
超声波特征
成像特征
超声回波
缺陷检测程序
裂纹特征
矩阵
叠加算法
时间差
多方位
频域特征
缺陷检测设备
误差
缺陷检测系统
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支持向量机分类
缺陷检测方法
样本
检测显示面板
图像
可见光图像
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机器学习算法
标定方法
计算机执行指令
风力发电机转子
平衡校正方法
叶片
指数
静态校正方法
电网电压故障
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储能电站
电流