基于支持向量机的点焊质量分类

摘要：

以点焊质量监控为目的,通过对点焊过程电极位移信号、动态电阻信号的同步采集和信号分析,从2种信号中提取12个有效的特征分量,构造点焊过程的监测数据集,以焊点的抗剪强度为指标,利用支持向量机(SVM)和RBF神经网络对焊点质量进行分类.测试结果表明,2种信号特征向量作为SVM的输入向量,在参数匹配的情况下,使用不同的核函数对喷溅和焊点质量分类均能取得较好的分类结果,分类器性能明显优于RBF神经网络模型.小样本情况下SVM具有较好的泛化能力,正确率仍保持在80%以上,据此认为提取电极位移和动态电阻的特征向量构筑输入向量,建立的SVM动态模型对点焊接头进行质量分类是可行的.

关键词：电阻点焊、SVM、质量分类、泛化能力、特征提取

所属期刊栏目：36

分类号：TG438.2(焊接、金属切割及金属粘接)

在线出版日期：2008-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-52