[发明专利]一种能够自动进行模式识别的漏磁检测器数据处理方法

摘要

本发明提出了一种漏磁无损检测中数据处理的方法，能够对漏磁检测器中生成的时序信号进行自动特征提取、进行模式识别和缺陷分类及缺陷量化，包括以下步骤：S1，对输入的原始传感器时序数据矩阵进行向量化；S2，生成t时刻的矩阵Yt；S3，对数据进行正则化；S4，进行迭代更新循环，优化矩阵参数。

主权项

1.一种能够自动进行模式识别的漏磁检测器数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包含如下步骤：S1：对输入的原始传感器时序数据矩阵进行向量化：其中，所述原始传感器在t时刻的时序数据格式为n_channels×n_steps的矩阵数据，所述n_channels为传感器的通道数，所述n_steps为记录点数；通过窗口不重叠的滑动窗口法将所述原始传感器时序数据转化为窗口大小为win_length的矩阵Xt，维度为batch_size×win_length×n_channels；所述batch_size和win_length为依赖经验而由人工设置的数值；S2：生成t时刻的矩阵Yt：使用在步骤S1中确定的数值，建立起一个batch_size×nchannels×5的矩阵，命名为矩阵Yt；S3：对数据进行正则化：对所述t时刻矩阵Xt和矩阵Yt进行如下运算变换：S4：进行迭代更新循环，优化矩阵参数：优化过程包含如下步骤：S41：为计算矩阵赋初值：分别设立(t‑1)时刻的实数矩阵i矩阵，f矩阵，o矩阵，g矩阵，h矩阵，c矩阵和名为Wii矩阵，Wig矩阵，Wif矩阵，Wio矩阵，Whi矩阵，Whg矩阵，Whf矩阵，Who矩阵，bii矩阵，big矩阵，bif矩阵，bio矩阵，bhi矩阵，bhg矩阵，bhf矩阵，bho矩阵的实数矩阵，并为上述矩阵做随机高斯分布赋值N(u＝0，sigma＝1)；S42：进行迭代：在t时刻，根据步骤S41中(t‑1)时刻上的所述各矩阵数值，进行如下计算：所述i矩阵，f矩阵，o矩阵，g矩阵，h矩阵，c矩阵为：it＝σ(Wiixt+bii+Whih(t‑1)+bhi)ft＝σ(Wifxt+bif+Whfh(t‑1)+bhf)gt＝tanh(Wigxt+big+Whgh(t‑1)+bhg)ot＝σ(Wioxt+bio+Whoh(t‑1)+bho)ct＝ftc(t‑1)+itgtht＝ottanh(ct)S43：更新参数并判断退出迭代条件：设定在缺陷分类任务中：在缺陷尺寸量化中：J(θ)＝||h(t)‑y(t)||2按照如下规则进行参数的更新：θnew＝θold+v循环直至J小于用户预定值时完成迭代并退出循环，否则重复进行步骤S42。