电焊机
電銲機
전한궤
ELECTRIC WELDING MACHINE
2010年
4期
67-70
,共4页
陈建%吕其兵%李敏%宣健
陳建%呂其兵%李敏%宣健
진건%려기병%리민%선건
RBF%焊接质量%预测
RBF%銲接質量%預測
RBF%한접질량%예측
为了实现钢轨闪光焊接接头质量的在线检测要求,低速采集了焊接过程中的焊接电流、焊接电压等焊接参数,从中提取出影响焊接接头质量的特征量作为焊接接头RBF神经网络质量预测模型的输入量,以试验所得的灰斑面积作为RBF神经网络的输出量,建立了基于RBF神经网络的钢轨闪光焊接接头质量预测模型,并采用训练后的模型进行预测,按铁道部TB/T1632-2005要求,预测准确率达到80%.由于采用低速采集,减少了数据量和处理量,采用RBF神经网络模型对灰斑面积进行预测基本能够满足钢轨焊接生产的实时性要求.
為瞭實現鋼軌閃光銲接接頭質量的在線檢測要求,低速採集瞭銲接過程中的銲接電流、銲接電壓等銲接參數,從中提取齣影響銲接接頭質量的特徵量作為銲接接頭RBF神經網絡質量預測模型的輸入量,以試驗所得的灰斑麵積作為RBF神經網絡的輸齣量,建立瞭基于RBF神經網絡的鋼軌閃光銲接接頭質量預測模型,併採用訓練後的模型進行預測,按鐵道部TB/T1632-2005要求,預測準確率達到80%.由于採用低速採集,減少瞭數據量和處理量,採用RBF神經網絡模型對灰斑麵積進行預測基本能夠滿足鋼軌銲接生產的實時性要求.
위료실현강궤섬광한접접두질량적재선검측요구,저속채집료한접과정중적한접전류、한접전압등한접삼수,종중제취출영향한접접두질량적특정량작위한접접두RBF신경망락질량예측모형적수입량,이시험소득적회반면적작위RBF신경망락적수출량,건립료기우RBF신경망락적강궤섬광한접접두질량예측모형,병채용훈련후적모형진행예측,안철도부TB/T1632-2005요구,예측준학솔체도80%.유우채용저속채집,감소료수거량화처리량,채용RBF신경망락모형대회반면적진행예측기본능구만족강궤한접생산적실시성요구.
