焊接工藝的趨勢是焊接智能化,焊接工藝的復(fù)雜性決定了難以獲取焊接過程的精確知識模型,導(dǎo)致傳統(tǒng)控制方法在焊接領(lǐng)域的應(yīng)用受到了限制。智能知識建模因其對高度復(fù)雜的焊接工藝過程具有適應(yīng)性,越發(fā)受到人們的重視。目前在焊接工藝過程建模的方法主要有粗糙集建模、模糊邏輯建模以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模。粗糙集理論是一種數(shù)學(xué)工具,它可以對大量不完善的數(shù)據(jù)進行分析,并且可實現(xiàn)從大量數(shù)據(jù)中自動獲取規(guī)則。與粗糙集相比,模糊邏輯模型是一個并不需要知道具體被控對象的數(shù)學(xué)模型,本身擁有良好的適應(yīng)性及魯棒性。針對粗糙集對焊接系統(tǒng)中連續(xù)、模糊數(shù)據(jù)的分析能力較弱的問題,將粗糙集建模與模糊邏輯建模相結(jié)合,發(fā)揮二者在知識規(guī)則類知識與模糊定量分析方面的各自優(yōu)勢,提出了基于粗糙-模糊軟計算知識模型,其主要流程分為四個環(huán)節(jié):原始數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模糊規(guī)則獲取以及近似推理與驗證。本文將該知識模型應(yīng)用于鎢極惰性氣體保護焊中,對焊縫背面熔寬進行預(yù)測,預(yù)測的合格率為93.75%,可滿足焊接工藝的需求。對于實際焊接過程中系統(tǒng)參數(shù)具有時變性、模糊及隨機不確定性的問題,提出一種相似修正關(guān)系推理方法,通過構(gòu)造基于相似度量的擴張與縮減修正關(guān)系函數(shù),選取合適的... 

【文章來源】：廣西科技大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2-2 粗糙-模糊軟計算建模方法的主要流程及框架low and framework of rough-fuzzy soft computing mod于粗糙-模糊軟計算建模方法主要包括以下獲�。虎贁�(shù)據(jù)差缺補齊；②模型動態(tài)擴展；③數(shù)據(jù)：①屬性約簡；②屬性值約簡；③規(guī)則模糊證。獲取息表達和處理系統(tǒng)是一個二維數(shù)據(jù)表 (U ,A)又可分為條件屬性和決策屬性。關(guān)于建模數(shù)據(jù)察法兩種，對于焊接過程建模，是通過實驗批題包括數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的有效性兩個方面。從先系統(tǒng)輸入變量、測量次數(shù)要有一定的數(shù)量作量結(jié)果盡可能精確，而且數(shù)據(jù)必須具備有代表

續(xù)數(shù)據(jù)的離散化分析際焊接系統(tǒng)中多數(shù)參量都是連續(xù)型數(shù)據(jù)，如焊接電流、電弧電壓、熔深、余高等等，由于經(jīng)典粗糙集只能處理離散型數(shù)據(jù)，因而散化為相應(yīng)的符號值，方能進行后續(xù)的知識約簡計算。離散化的算用何種算法都會帶來信息損失的問題，從而導(dǎo)致模型精確性的下化是通過選取斷點來對連續(xù)數(shù)據(jù)所構(gòu)成的空間進行劃分，將一維區(qū)間，使得每個區(qū)間中的對象的取值相同[52]。未經(jīng)離散化處理的一種自然劃分，因而從連續(xù)屬性空間劃分的角度上看，粗糙集連質(zhì)是一個基于模糊劃分的自動聚類過程，其基本思想是“類內(nèi)相即被劃分到同一類內(nèi)數(shù)據(jù)的相似性最大，而不同類之間數(shù)據(jù)的相似的“類”就是指粗糙集中的離散化區(qū)間。這樣，關(guān)于連續(xù)屬性的轉(zhuǎn)化為聚類問題，按照聚類分析中的評價標(biāo)準(zhǔn)來進行衡量。下面計算知識建模中所運用的一種基于自動聚類的離散化算法，其流程

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于粗糙集理論的鈦合金焊接接頭疲勞性能分析[D]. 苑師銘.大連交通大學(xué) 2014
[2]基于粗糙集的旋轉(zhuǎn)電弧窄間隙MAG焊偏差識別方法研究[D]. 孫丹丹.江蘇科技大學(xué) 2012
[3]變精度粗糙集模型研究及其應(yīng)用[D]. 常鵬.華北電力大學(xué)（北京） 2009
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本文編號：3098266