基于稀疏化LS-SVM的漏磁缺陷三维轮廓重构

？漏磁缺陷轮廓重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数，是实现漏磁反演的关键。将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于漏磁缺陷的三维轮廓重构中，并对LS-SVM采取了稀疏化处理，将漏磁信号磁通密度法向分量Bz作为支持向量机网络的输入，缺陷的几何参数长度、宽度、深度作为输出，由实验测量数据和三维有限元仿真计算得到的仿真数据组建样本库。建立了由缺陷的漏磁信号到缺陷三维轮廓图的映射关系，实现了缺陷三维轮廓的重构。实验结果表明：该方法具有很高的精度和很好的泛化能力，同时对噪声也有一定容忍能力。