摘要
蒸汽发生器是保证核电厂正常运行的重要设备,通常使用涡流技术对传热管降质现象进行检测与跟踪。随着国内外核电产业快速发展,涡流检验数据分析有转向全自动化的趋势。然而,对涡流信号快速准确地自动定位(LANDMARK)作为自动数据分析的基础,在现有情况下由于信号噪声、设备更替等原因,效果并不理想。本文采用机器学习的方法,对涡流信号自动定位进行了研究。结果表明:在满足较高效率的基础上,使用本方法进行自动定位可达到较高的准确率。
出处
《无损探伤》
2021年第5期34-37,共4页
Nondestructive Testing Technology
