[发明专利]一种高速漏磁检测信号的速度效应补偿方法

权利要求书

1.一种高速漏磁检测信号的速度效应补偿方法，通过建立并行的漏磁信号补偿系统，采用基于粒子群优化的最小二乘支持向量机算法来补偿漏磁信号速度效应影响，其特征在于该方法包括如下步骤：

(1)建立样本库，样本库包括实验检测数据与仿真数据，利用漏磁检测装置对缺陷检测，获取实验检测数据，利用三维有限元神经网络计算获得仿真数据；

(2)建立一个并行的漏磁信号补偿系统，采集不同速度下的漏磁信号，将速度影响下的漏磁信号作为向量机网络的输入，静态下的漏磁信号作为输出进行训练，对于n个不同速度影响下的信号x₁，x₂，…，x_n，设定x是不受速度影响的信号，为了分析简便，仅考虑显著影响x₁，x₂，…，x_n的四个参数：d，缺陷深度；w，缺陷宽度；σ，电导率；v，检测仪器移动速度，为获取速度影响不变信号x(d，w，σ)，上述并行漏磁信号补偿系统则需要找到一个函数f，形式如下

x(d，w，σ)＝f{x₁(d，w，σ，v)，x₂(d，w，σ，v)，…，x_n(d，w，σ，v)}

映射函数f由LS-SVM来定义，通过由不同速度影响下的漏磁信号x₁，x₂，…，x_n组成的数据集对支持向量机网络进行训练得到；x₁，x₂，…，x_n借助有限元法求解获得；

(3)采用粒子群算法对LS-SVM的参数进行优化，以改善补偿效果，具体步骤为：

a.读入准备好的漏磁缺陷重构的数据样本集；

b.对PSO进行初始化，将正规化参数γ和核参数λ组合为一个粒子，随机产生一组{γ，λ}作为粒子的初始位置，并设定粒子位置范围[X_min，X_max]和粒子速度变化范围[0，V_max]，同时初始化种群数量M，加速因子c₁、c₂，惯性因子w_max、w_min以及迭代次数T；

c.根据当前的{γ，λ}进行LS-SVM训练，计算测试样本的均方误差，并以此作为适应值，根据粒子的适应值来更新粒子本身和群体所对应的最佳适应值Pbest和Gbest，对粒子的速度和位置进行调整，得到新的粒子位置，即得到新的LS-SVM参数值{γ，λ}；

d.检查终止条件，若满足，则将全局最优粒子映射为正规化参数γ核参数λ，并以此为优化结果，得到一个建立好的LS-SVM模型，否则转入步骤c，终止条件为寻优达到最大迭代次数T或者评价值小于给定精度。