【摘 要】
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该研究论文以汽车工业板材激光焊接过程为监测研究对象,重点研究了激光焊接过程监测中信号采集、信号处理以及模式识别问题.论文系统地分析了激光焊接过程中发射信号的物理基
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该研究论文以汽车工业板材激光焊接过程为监测研究对象,重点研究了激光焊接过程监测中信号采集、信号处理以及模式识别问题.论文系统地分析了激光焊接过程中发射信号的物理基础.首次提出在激光焊接过程监测中采用时频分析,利用小波变换良好的时频定位能力,在检测特征信息的同时,定位特征信息发生时刻,,为实时检测,进而实进控制打下良好的基础.研究了小波分析的基本原理及大声波信号分析中的应用.研究了激光焊接工作区、熔池的光信号特点以及熔池图像采集中的干扰因素,提出了利用CCD摄像机采集熔池图像抗干扰的措施和保证实时采集的补偿措施.对利用LaserStrobe技术采集GTA烛接熔池图像进行了研究.系统研究了GTA熔池图像处理以及熔池几何特征参数提取.在上述研究的基础上,研究了BP神经网络在焊接状态识别中的应用.给出了包含历史信息的声波信号特征输入向量生成算法并实现了基于声波信号的焊接状态识别.设计了熔池BP神经网络,成功地识别了焊接状态,并进一步通过网络的输出值改变焊接速度,对焊接的过程控制进行了初步探讨.
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