本文關(guān)鍵詞： 激光焊接 雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聲信號 特征提取　出處：《電子技術(shù)應(yīng)用》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對高強低碳合金厚鋼板大功率激光焊接過程的非線性、多變量耦合性、不確定性等特點,通過構(gòu)建基于聲信號采集的監(jiān)測系統(tǒng),實現(xiàn)艦用鋼板焊接過程聲音的實時采集,并提出特征向量,構(gòu)建雙權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DWNN)模型,充分利用DWNN優(yōu)秀的非線性擬合能力,實現(xiàn)大功率激光焊接多參數(shù)與聲信號多特征之間非線性映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。在擬合精度和迭代次數(shù)上,DWNN比徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更優(yōu),為高強度低合金厚鋼板的大功率焊接參數(shù)的優(yōu)化和控制提供了良好的基礎(chǔ)。
[Abstract]:Aiming at the characteristics of nonlinear, multi-variable coupling and uncertainty in the process of high-strength and low-carbon alloy thick steel plate laser welding, a monitoring system based on acoustic signal acquisition is constructed. The real-time acquisition of the sound in the welding process of ship steel plate is realized, and the eigenvector is put forward, and the dual weight neural network (DWNN) model is constructed to make full use of the excellent nonlinear fitting ability of DWNN. The neural network modeling of nonlinear mapping between multi-parameter and acoustic signal in high-power laser welding is established. DWNN is better than traditional network such as radial basis function network in fitting accuracy and iteration times. It provides a good basis for the optimization and control of high power welding parameters of high strength and low alloy thick steel plate.
【作者單位】： 南通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273024,61305031) 江蘇省自然科學(xué)基金(BY2016053-11) 江蘇省“333”高層次人才培養(yǎng)工程(BRA2015366)
【分類號】：TG456.7
【正文快照】： 0引言 國內(nèi)外對艦用高強低合金鋼的主要焊接方式中間工序繁雜,能量消耗巨大,機器人難以勝任[1]。激光電弧復(fù)合焊接技術(shù)可以進一步地提升焊接速度,增加焊接材料的厚度,加強間隙橋接能力,極大地提高效率[2]。焊接過程由于焊條裂化和熔融金屬振動而伴隨著聲音,基于麥克風(fēng)的焊接

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本文編號：1453233