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Pattern recognition by wavelet transforms using macro fibre composites transducers

机译：使用宏纤维复合材料换能器的小波变换进行模式识别

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This paper presents a novel pattern recognition approach for a non-destructive test based on macro fibre composite transducers applied in pipes. A fault detection and diagnosis (FDD) method is employed to extract relevant information from ultrasound signals by wavelet decomposition technique. The wavelet transform is a powerful tool that reveals particular characteristics as trends or breakdown points. The FDD developed for the case study provides information about the temperatures on the surfaces of the pipe, leading to monitor faults associated with cracks, leaks or corrosion. This issue may not be noticeable when temperatures are not subject to sudden changes, but it can cause structural problems in the medium and long-term. Furthermore, the case study is completed by a statistical method based on the coefficient of determination. The main purpose will be to predict future behaviours in order to set alarm levels as a part of a structural health monitoring system.
机译：本文提出了一种新的模式识别方法，该方法基于管道中使用的宏纤维复合换能器进行无损检测。故障检测与诊断（FDD）方法是通过小波分解技术从超声信号中提取相关信息。小波变换是一种强大的工具，可以揭示特定特征，如趋势或故障点。为案例研究开发的FDD提供了有关管道表面温度的信息，从而可以监控与裂纹，泄漏或腐蚀有关的故障。当温度不受突然变化的影响时，此问题可能并不明显，但可能会在中长期内引起结构问题。此外，通过基于确定系数的统计方法完成案例研究。主要目的是预测未来的行为，以便将警报级别设置为结构健康监控系统的一部分。

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