用电弧声信号监测GMAW焊丝干伸长的SVM模型

摘要：

为了探索电弧声在焊接质量监控中的应用途径,在对短路过渡GMAW电弧声信号频谱分析的基础上提出电弧声道概念,认为声道是受焊接参数、电弧形态等众多因素影响的分布参数系统.电弧声的LPC(线性预测)模型是声道传输特性的一个参数化估计.电弧声频谱与焊丝干伸长密切相关,但呈现出高度复杂性和非线性.利用电弧声LPC预测系数和反射系数构造输入向量,建立了支持向量机(SVM)的焊丝干伸长分类模型.训练和测试结果表明,采用不同形式核函数的SVM(支持向量机)分类器均能实现干伸长的正确分类,其性能明显优于相同条件下的RBF(径向基函数)神经网络分类模型,小样本情况下仍具有较好的推广能力.其中,用反射系数作为输入向量训练三次多项式核函数的SVM分类器性能最优,测试正确率在98%以上.据此认为,利用LPC分析提取电弧声的特征向量,建立SVM模型是一种焊接动态参数监控的可行方法.

关键词：电弧声、线性预测模型、支持向量机、熔化极气体保护焊、焊接参数监控

所属期刊栏目：27

分类号：TB535(声学工程)

资助基金：国家自然科学基金50275028

在线出版日期：2006-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-26