论文题目: 基于电弧声信号的CO2焊质量监控方法研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 材料加工
作者: 马跃洲
导师: 陈剑虹
关键词: 电弧声,时域分析,频域分析,假设检验,声道,线性预测,特征提取,神经网络,统计学习理论,支持向量机
文献来源: 兰州理工大学
发表年度: 2005
论文摘要: GMAW焊接电弧声信号中蕴涵着丰富的焊接状态信息,并与焊接参数、电弧行为、熔滴过渡方式、过程稳定性等密切相关,是焊接质量监控重要的源信号。本文以焊接质量在线监控为目的,以短路过渡CO2焊接过程电弧声信号为主要研究对象,借助于现代信号分析方法,分析了电弧声信号的时频特征及其与焊接状态的相关性。在此基础上提出电弧声道的概念,并建立了声道的等效电气模型以及电弧声的参数化模型。采用小波包分解提取的电弧声频带能量和电弧声LPC模型参数构造特征向量,利用BP、RBF神经网络和支持向量机等机器学习模型,针对CO2焊接飞溅量、保护气流量和焊丝干伸长,分别建立了预测模型和分类模型。测试结果表明,利用电弧声信号进行焊接状态的模式识别是可行的。论文工作主要包括以下内容: 针对GMAW特点设计了以AC6115采集卡为核心的CO2焊接同步信号数据采集系统。基于Visual Basic语言开发了信号采集、波形显示、数据处理以及与Matlab接口的应用软件。 利用相关性分析、傅立叶谱、短时傅立叶、功率密度谱、小波分析等多种信号分析方法对焊接信号的时域、频域及时频域特征进行了研究,试图从信号分析角度丰富对焊接过程的认识。分析表明,短路过渡CO2焊电弧声信号呈现周期性的“振铃”形信号,主要发生在短路过渡结束电弧再引燃阶段,并且与电弧功率的一阶差分高度相关,电弧能量的变化表现为声音产生的动因:电弧声的幅频谱主要分布在12kHz以下范围内并呈现出的一系列共振峰,其频谱特征与焊接参数密切相关:小波分析可在保证信号不失真的前提下有效地消除原信号上的高频噪声,并能提取电弧频带特征信息,其中电弧电压信号不同小波分解层高频部分的奇异点,可用来界定短路过渡过程的不同阶段。 分别利用傅立叶变换及小波分解技术提取不同频率范围内的电弧声能量作为表征焊接过程状态变化的特征集合。利用统计学中的假设检验方法对集合内元素与CO2飞溅量的相关性进行评价,从而实现特征集合的降维处理。以电弧声频带能量集合作
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
第1章 绪论
1．2 GMAW质量监控的研究现状
1．2．1 质量监控的电弧信号
1．2．2 质量监控的建模方法
1．3 本文的研究内容
第2章 电弧信号数据采集系统
2．1 采集系统硬件
2．1．1 实验系统构成
2．1．2 信号适配电路
2．2 采集系统软件
2．3 本章小结
第3章 CO_2焊电弧信号特征分析
3．1 时域分析
3．1．1 同步信号波形
3．1．2 时域相关性分析
3．2 频域分析
3．2．1 傅里叶谱分析
3．2．2 傅里叶语谱图
3．2．3 功率谱估计
3．2．4 频域相关性分析
3．3 时频分析
3．3．1 短时傅里叶分析
3．3．2 小波分析基础
3．3．3 小波降噪处理
3．3．4 小波分析结果
3．4 本章小结
第4章 基于电弧声频带能量的飞溅预测
4．1 电弧声的频带能量
4．1．1 基于傅立叶变换的频带能量
4．1．2 基于小波包分解的频带能量
4．2 频带能量与飞溅率的相关性
4．2．1 假设检验方法
4．2．2 频带能量的统计检验
4．3 神经网络飞溅率预测模型
4．3．1 BP网络的结构和算法
4．3．2 基于 BP网络的飞溅率预测
4．4 本章小结
第5章 电弧声道的参数化模型
5．1 电弧声道模型
5．1．1 电弧声的产生机理
5．1．2 电弧声道及其等效模型
5．2 线性预测模型
5．2．1 模型结构
5．2．2 线性预测方程组
5．3 线性预测求解
5．3．1 自相关法
5．3．2 协方差法
5．3．3 格型法
5．4 电弧声信号 LPC分析
5．4．1 电弧声 LPC模型
5．4．2 电弧声 LPC分析
5．5 本章小结
第6章 基于电弧声 LPC系数的焊接模式识别
6．1 径向基函数网络
6．1．1 RBF网络的结构
6．1．2 RBF网络的训练
6．2 基于 RBF网络的焊接模式识别
6．2．1 保护气流量的识别
6．2．2 焊丝干伸长的识别
6．3 支持向量机
6．3．1 机器学习问题的表示
6．3．2 风险最小化问题
6．3．3 支持向量机基本理论
6．3．4 支持向量机算法
6．4 基于 SVM的焊接模式识别
6．4．1 焊接气流量识别
6．4．2 焊丝干伸长识别
6．5 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的相关论文
致谢
发布时间: 2006-08-10
参考文献
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