多传感器数据融合在漏磁信号采集与处理中的应用
中心议题
多传感器数据融合技术能对缺陷信号作智能化处理
电磁感应式传感器和霍尔传感器的工作原理
采用小波去噪的方法，并利用RBF神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理并得出仿真结果
解决方案
采用漏磁传感器阵列，提高检测灵敏度，减小钢管表面接触噪声和温度影响
对信号预处理，保证测试准确性
选用RBF神经网络作为融合中心的特征层融合器
随着电子技术、神经网络和人工智能处理技术的发展，国内外都在开展新的漏磁信号处理方法的研究。由于传统方法受人为因素影响严重，容易产生漏检误检，大大影响了检测准确度，因此特别需要一种对缺陷信号的智能化处理方法。多传
多传感器数据融合技术能对缺陷信号作智能化处理
电磁感应式传感器和霍尔传感器的工作原理
采用小波去噪的方法，并利用RBF神经网络的数据融合技术对缺陷信号进行检测处理并得出仿真结果
解决方案
采用漏磁传感器阵列，提高检测灵敏度，减小钢管表面接触噪声和温度影响
对信号预处理，保证测试准确性
选用RBF神经网络作为融合中心的特征层融合器
随着电子技术、神经网络和人工智能处理技术的发展，国内外都在开展新的漏磁信号处理方法的研究。由于传统方法受人为因素影响严重，容易产生漏检误检，大大影响了检测准确度，因此特别需要一种对缺陷信号的智能化处理方法。多传
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