發(fā)布時間：2018-08-25 16:04

【摘要】：針對緊密對接微間隙焊縫,分析基于磁光成像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償卡爾曼濾波(kalman filtering compensated by neural network,NN-KF)跟蹤算法,建立焊縫位置測量模型并運用卡爾曼濾波對焊縫位置偏差進行最優(yōu)預(yù)測.卡爾曼濾波進行最優(yōu)估計需建立準確的系統(tǒng)模型和觀測模型,而在焊縫跟蹤過程中,系統(tǒng)噪聲具有非先驗性.對于針對測量模型誤差、過程噪聲和測量噪聲對卡爾曼濾波結(jié)果的影響,運用反向傳播(back propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對卡爾曼濾波結(jié)果進行修正,補償模型誤差及噪聲統(tǒng)計不確定性造成的濾波誤差.結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償卡爾曼濾波算法能有效抑制濾波發(fā)散,減小噪聲干擾影響,提高焊縫跟蹤精度.
[Abstract]:The tracking algorithm of neural network compensated Kalman filter (kalman filtering compensated by neural network,NN-KF) based on magneto-optic imaging is analyzed for the tightly docked micro-gap weld seam. The weld position measurement model is established and the optimal prediction of weld position deviation is carried out by using Kalman filter. It is necessary to establish accurate system model and observation model for optimal estimation by Kalman filter, and the system noise is nonpriori in the process of weld seam tracking. Aiming at the effect of measurement model error, process noise and measurement noise on Kalman filter results, the back propagation,BP neural network is used to correct the Kalman filtering results. The filter error caused by model error and noise statistical uncertainty is compensated. The results show that the Kalman filtering algorithm compensated by BP neural network can effectively suppress the filter divergence, reduce the noise interference and improve the seam tracking accuracy.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)廣東省計算機集成制造重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51675104) 廣東省科技發(fā)展專項資金資助項目(2016A010102015) 廣州市科技計劃資助項目(201510010089) 廣東省計算機集成制造重點實驗室開放基金資助項目(CIMSOF2016008)
【分類號】：TG409

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本文編號：2203421