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文档摘要

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基于机器学习的漏磁信号异常检测方法：原理、应用与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业生产中，确保设备和材料的安全性与可靠性至关重要。漏磁检测作为一种关键的无损检测技术，基于铁磁性材料的特性，在电力、石油、化工、航空航天等众多领域发挥着不可或缺的作用。其原理是利用铁磁性材料在磁化时，因表面或近表面存在缺陷而导致磁通泄漏，进而通过检测漏磁场来识别缺陷。这种检测方法具有非接触式测量、检测灵敏度高、速度快且可实现自动化和在线检测等显著优点，能够有效保障工业设备的安全运行，及时发现潜在的安全隐患，对于预防事故发生、降低经济损失具有重要意义。

传统的漏磁信号异常检测方法主要依赖于人工经验和简