本發(fā)明公開了一種采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和耦合迭代對(duì)16MN鋼承力件進(jìn)行拉伸損傷狀態(tài)的識(shí)別系統(tǒng),該系統(tǒng)由多個(gè)聲發(fā)射換能器(4)、多路前置放大器(3)、一個(gè)聲發(fā)射儀(2)和一個(gè)16MN鋼承力件無損檢測(cè)單元(1)組成。16MN鋼承力件無損檢測(cè)單元(1)包括有過濾模塊(11)、數(shù)據(jù)融合模塊(12)。16MN鋼承力件無損檢測(cè)單元(1)內(nèi)嵌在聲發(fā)射儀(2)的存儲(chǔ)器中。本發(fā)明采用聲發(fā)射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)融合模型對(duì)16錳鋼拉伸損傷狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,建立了16MN鋼拉伸損傷狀態(tài)識(shí)別診斷系統(tǒng):首先采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建一個(gè)損傷度標(biāo)志模型,然后用該模型對(duì)每個(gè)聲發(fā)射換能器信息進(jìn)行局部診斷;進(jìn)而用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果構(gòu)造數(shù)據(jù)融合模塊的基本概率值;最后采用數(shù)據(jù)融合的組合公式對(duì)拉伸損傷狀態(tài)進(jìn)行診斷。利用該模型,可對(duì)16MN鋼拉伸過程中的損傷狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別、診斷,進(jìn)而對(duì)其可靠運(yùn)行提供依據(jù)。