1. 广东电网有限责任公司江门供电局
2. 合肥工业大学电气与自动化工程学院
纸质出版:2025
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叶炎锋, 吴艺鹏, 李鑫, 等. 基于SSA-RFR的涡流检测方法研究[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(9):33-39.
叶炎锋, 吴艺鹏, 李鑫, et al. 基于SSA-RFR的涡流检测方法研究[J]. 2025, (9): 33-39.
叶炎锋, 吴艺鹏, 李鑫, 等. 基于SSA-RFR的涡流检测方法研究[J]. 电器与能效管理技术, 2025,(9):33-39. DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.09.004.
叶炎锋, 吴艺鹏, 李鑫, et al. 基于SSA-RFR的涡流检测方法研究[J]. 2025, (9): 33-39. DOI: 10.16628/j.cnki.2095-8188.2025.09.004.
针对锈蚀引起的结构构件直径减小问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化的随机森林回归(SSA-RFR)的无损检测方法。首先,在1 kHz脉冲激励下采集不同直径试件的涡流响应信号,采用卡尔曼滤波对原始信号进行去噪处理,以提高信号质量。随后,通过指数函数拟合提取关键特征参数,为后续建模提供有效输入。最终,构建SSA-RFR预测模型对构件直径进行回归分析与预测。实验结果表明,所提方法的均方误差(MSE)为0.310 6
较传统随机森林回归模型降低约97.9%
显著提升了预测精度,同时也验证了所提方法在无损检测中的有效性与工程应用价值。
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