一种基于磁记忆检测原理的电梯裂纹检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811227073.9
IPC分类号：G01N27/85;G06K9/62
申请日期：
2018-10-22
申请人：
金陵科技学院

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著录项信息

专利名称	一种基于磁记忆检测原理的电梯裂纹检测方法
申请号	CN201811227073.9	申请日期	2018-10-22
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-12	公开/公告号	CN109459489A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01N27/85 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01N （除免疫测定法以外包括酶或微生物的测量或试验入C12M，C12Q） G01N27/00 用电、电化学或磁的方法测试或分析材料（G01N 3/00至G01N 25/00优先；电或磁变量的测量或试验，材料的电磁性能的测试或试验入G01R） G01N27/72 通过测试磁变量 G01N27/82 用于测试缺陷的存在 G01N27/83 通过测试杂散磁场〔3〕 G01N27/85 利用磁强记录仪方法〔3〕	IPC分类号	G;0;1;N;2;7;/;8;5;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	金陵科技学院	申请人地址	江苏省南京市江宁区弘景大道99号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	金陵科技学院	当前权利人	金陵科技学院
发明人	李永琳;姜玉东
代理机构	南京众联专利代理有限公司	代理人	暂无

摘要

一种基于磁记忆检测原理的电梯裂纹检测方法，具体步骤如下，步骤1将电梯不同裂纹的磁记忆信号经过信号预处理后，提取磁记忆信号；步骤2针对电梯的不用裂纹，在磁记忆信号的基础上提取特征值；步骤3建立电梯铁磁性材料样本数据库；步骤4构造SVM分类器模型，将训练样本与标签作为输入，求解优化方程，输出SVM分类器；步骤5利用霍尔传感器实时采集相关信息并进行处理，将提取的特征值作为输入，用SVM做分类裂纹类别，输出电梯铁磁性材料的实时裂纹标签。本发明通过支持向量机在有限的样本下产生支持向量机模型，该模型用以判别电梯的表面是否有裂纹和焊缝，判别裂纹的种类，其判别的相对误差最高可以达到3%以内。

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