热加工工艺
熱加工工藝
열가공공예
HOT WORKING TECHNOLOGY
2012年
17期
130-133
,共4页
电极位移曲线%压痕深度%支持向量机%回归预测
電極位移麯線%壓痕深度%支持嚮量機%迴歸預測
전겁위이곡선%압흔심도%지지향량궤%회귀예측
针对电阻点焊压痕深度的检测存在离线、滞后等问题,提出了一种基于电极位移信号特征提取的人工智能在线预测压痕深度的实现方法.首先,采用搭建的计算机激光测量系统探索了焊点压痕深度测量方法,确定了以多次测量的平均值hT作为压痕深度的实际评定值.其次,通过对熔核形成过程、电极位移信号与焊点压痕深度的相关性研究,确定了焊接电流I、电极压力F、以及从电极位移信号中提取的特征参量h作为压痕深度的表征参量.最后,采用压痕深度的表征参量作为输入向量,以测定的焊点实际压痕深度hT作为目标向量,建立了SVM(support vectormachine)回归预测模型.实际测试表明,模型输出的压痕深度预测值和实际测定值间的线性相关度达到了91.18％,通过实时监测熔核形成过程,可以实现焊点压痕深度的预测.
針對電阻點銲壓痕深度的檢測存在離線、滯後等問題,提齣瞭一種基于電極位移信號特徵提取的人工智能在線預測壓痕深度的實現方法.首先,採用搭建的計算機激光測量繫統探索瞭銲點壓痕深度測量方法,確定瞭以多次測量的平均值hT作為壓痕深度的實際評定值.其次,通過對鎔覈形成過程、電極位移信號與銲點壓痕深度的相關性研究,確定瞭銲接電流I、電極壓力F、以及從電極位移信號中提取的特徵參量h作為壓痕深度的錶徵參量.最後,採用壓痕深度的錶徵參量作為輸入嚮量,以測定的銲點實際壓痕深度hT作為目標嚮量,建立瞭SVM(support vectormachine)迴歸預測模型.實際測試錶明,模型輸齣的壓痕深度預測值和實際測定值間的線性相關度達到瞭91.18％,通過實時鑑測鎔覈形成過程,可以實現銲點壓痕深度的預測.
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