本文關(guān)鍵詞：微間隙焊縫路徑磁光成像卡爾曼濾波跟蹤方法研究

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【摘要】：隨著高精度焊接工藝(如激光焊接)的廣泛運(yùn)用,無坡口、緊密對接的微間隙焊縫檢測跟蹤問題日益突出。精確的焊縫檢測跟蹤是保證焊接質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)焊接自動化的關(guān)鍵。然而對于微間隙焊縫,傳統(tǒng)焊縫檢測方法難以有效地提取焊縫位置信息,識別焊縫偏離程度,為此論文研究了一種基于磁光成像的焊縫檢測新方法。磁光成像傳感是一種利用法拉第磁旋光效應(yīng)通過檢測偏振光的偏振狀態(tài)實(shí)現(xiàn)磁場可視化的新技術(shù)。針對緊密對接的低碳鋼板的微間隙焊縫,對試件施加激勵(lì)磁場,通過磁光傳感器獲取焊縫磁光圖像,由于施加在兩塊板材上的磁場分布存在明顯差異,因此在磁光圖像上焊縫位置存在明顯的過渡帶特征。研究磁光圖像中的焊縫區(qū)域灰度分布特點(diǎn),結(jié)合圖像處理方法得到焊縫過渡區(qū)域,提取過渡區(qū)域的中點(diǎn)作為焊縫位置特征點(diǎn)。建立焊縫特征參數(shù)與焊縫偏差數(shù)學(xué)模型,計(jì)算焊縫偏差的測量信息。通過不同條件的焊縫檢測試驗(yàn),驗(yàn)證磁光成像傳感技術(shù)能有效地檢測出焊縫位置。由于焊縫跟蹤過程中存在多種噪聲干擾,嚴(yán)重影響焊縫位置信息的準(zhǔn)確提取。因此,設(shè)計(jì)一種基于Kalman濾波的系統(tǒng)狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)方法,對焊接偏離狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。首先,建立基于焊縫位置參數(shù)的系統(tǒng)狀態(tài)方程和焊縫位置測量方程,構(gòu)建Kalman濾波算法得到最小均方差下焊縫偏差最優(yōu)估計(jì)值。其次,針對系統(tǒng)過程噪聲和測量噪聲可能為色噪聲的情況,分別通過狀態(tài)擴(kuò)增法和測量擴(kuò)增法,構(gòu)建色噪聲下擴(kuò)展卡爾曼濾波算法,實(shí)現(xiàn)對色噪聲狀態(tài)下的最優(yōu)估計(jì)。多種工藝試驗(yàn)結(jié)果表明Kalman濾波算法能有效消除噪聲干擾,提高焊縫跟蹤穩(wěn)定性。最后針對焊縫跟蹤過程中系統(tǒng)過程噪聲和測量噪聲統(tǒng)計(jì)特性難以在焊前精確獲取的情況,通過比較不同噪聲方差取值下的卡爾曼濾波結(jié)果,研究噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定性對卡爾曼濾波穩(wěn)定性的影響。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卡爾曼濾波算法結(jié)合,提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償卡爾曼濾波算法。建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以卡爾曼濾波狀態(tài)參量作為網(wǎng)絡(luò)輸入,濾波誤差作為網(wǎng)絡(luò)輸出。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)一步修正卡爾曼濾波值,補(bǔ)償由于噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定性引起的濾波誤差。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了這一方法可有效提高濾波精度。
【關(guān)鍵詞】：微間隙焊縫 焊縫跟蹤 磁光成像 卡爾曼濾波 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TG441.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-10
• Contents10-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 課題研究背景13
• 1.2 焊縫跟蹤技術(shù)13-19
• 1.2.1 電弧式傳感技術(shù)14-15
• 1.2.2 接觸式傳感技術(shù)15
• 1.2.3 視覺傳感技術(shù)15-18
• 1.2.4 其他常見傳感技術(shù)18-19
• 1.3 磁光成像傳感技術(shù)19-20
• 1.4 選題意義及主要研究內(nèi)容20-21
• 1.4.1 選題意義20
• 1.4.2 課題研究主要內(nèi)容20-21
• 1.5 本章小節(jié)21-22
• 第二章 激光焊接磁光成像焊縫跟蹤試驗(yàn)系統(tǒng)22-31
• 2.1 試驗(yàn)系統(tǒng)概述22
• 2.2 試驗(yàn)平臺硬件結(jié)構(gòu)22-30
• 2.2.1 激光焊接機(jī)22-25
• 2.2.2 運(yùn)動工作工作臺25-26
• 2.2.3 磁光成像傳感器26-30
• 2.2.4 其他硬件30
• 2.3 本章小節(jié)30-31
• 第三章 焊縫磁光圖像特征參數(shù)提取31-45
• 3.1 磁光成像焊縫位置檢測跟蹤原理32
• 3.2 焊縫區(qū)域磁感應(yīng)強(qiáng)度32-34
• 3.3 焊縫磁光圖像處理34-39
• 3.4 焊縫位置信息提取39-43
• 3.4.1 磁光圖像標(biāo)定39
• 3.4.2 焊縫位置信息提取39-43
• 3.5 折線型焊縫磁光圖像43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 卡爾曼濾波焊縫預(yù)測跟蹤45-59
• 4.1 卡爾曼濾波研究概況45-46
• 4.2 焊縫跟蹤卡爾曼濾波算法46-52
• 4.2.1 離散型卡爾曼濾波基本方程46-48
• 4.2.2 建立焊縫跟蹤系統(tǒng)的系統(tǒng)方程和狀態(tài)方程48-49
• 4.2.3 卡爾曼濾波焊縫跟蹤試驗(yàn)49-52
• 4.3 色噪聲下擴(kuò)展卡爾曼濾波算法52-58
• 4.3.1 過程色噪聲卡爾曼濾波方程建立52-53
• 4.3.2 測量色噪聲卡爾曼濾波算法建立53-56
• 4.3.3 色噪聲卡爾曼濾波試驗(yàn)結(jié)果56-58
• 4.4 本章小節(jié)58-59
• 第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償卡爾曼濾波算法59-72
• 5.1 噪聲統(tǒng)計(jì)不確定性對濾波算法的影響59-65
• 5.1.1 過程噪聲不確定性對濾波結(jié)果的影響59-62
• 5.1.2 測量噪聲不確定性對濾波結(jié)果的影響62-65
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償卡爾曼濾波算法65-71
• 5.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償卡爾曼濾波算法模型65-67
• 5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)67-68
• 5.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償卡爾曼濾波算法試驗(yàn)68-71
• 5.3 本章小節(jié)71-72
• 總結(jié)與展望72-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文78-80
• 致謝80-81
• 附錄81-8

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