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基于电弧声信号的CO_2焊质量监控方法研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on the Methods for Quality Monitoring Based on Arc Sound Signal in CO_2 Arc Welding
【作者】 马跃洲;
【导师】 陈剑虹;
【学位授予单位】 兰州理工大学;
【学科专业名称】 材料加工
【学位年度】 2005
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 兰州理工大学
【网络出版投稿时间】 2006-08-10
【基金】 国家自然科学基金
【关键词】 GMAW; 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; RBF神经网络; 统计学习理论; 支持向量机;
【英文关键词】 GMAW; arc sound; time domain analysis; frequency domain analysis; statistic test; tone channel; LPC; characteristic extracting; RBF neural network; SVM;
【中文摘要】 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CO_2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CO_2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CO_2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...
【英文摘要】 The arc sound signal in the GMAW contains plenty of welding information, which is relevant closely to arc behavior, melting metal transition mode, arc stability, and it is an important signal source of welding quality control. Aiming at on-line monitoring of welding quality, the modern signals analysis methods were adopted to analyze the time and frequency characteristics of the arc sound signal in short circuit GMAW, and the relationship between arc sound and welding states. Then the concept of tone channe...
【更新日期】 2006-09-13

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