波动工况下点焊质量在线预测及模型解释

摘要：

基于电阻点焊过程的多传感信号特征,面向多种板材组合建立焊点质量在线预测模型,研究了异常工况波动对四类机器学习回归模型的影响,分析了不同模型和输入变量对含异常工况试验数据集的适应性,并采用Shapley值、t-SNE等方法对波动工况下的模型性能进行解释.结果表明,高斯过程回归模型和电阻+力信号具有最佳的熔核直径预测性能,焊接电流、热输入能量和电极位移峰值特征对于波动工况具有良好普适性.此外,异常工况引起的信号特征分布差异会显著影响回归预测模型的泛化性能,应尽量减少训练集与数据集差异以提高焊点质量预测的准确性.

关键词：电阻点焊、波动工况、多传感器融合、质量在线检测、机器学习

所属期刊栏目：43

分类号：TG453.9(焊接、金属切割及金属粘接)

资助基金：国家自然科学基金;国防基础科研项目;工业和信息化部高技术船舶科研项目

在线出版日期：2023-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：91-100