基于密度聚类算法的搅拌摩擦焊过程异常检测研究

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随着“工业4.0”与“制造2025”定位下的结构产业链日益发展,在各个传统制造业中实现智能制造是很重要的一个环节,而焊接是属于制造业十分重要的领域。搅拌摩擦焊相较于熔焊,有着独特的优势并且已经在车辆,航天等领域有着广泛的应用。随着大数据技术和人工智能的发展,如果可以在搅拌摩擦焊中适当运用计算机相关技术,使得搅拌摩擦焊技术更加信息化、智能化,对实现智能制造是一个重大的发展。在这样的大背景之下,本文设计了一套多种传感器耦合的搅拌摩擦焊过程工艺参数采集系统,对改进的密度聚类的机器学习算法进行了研究,基于采集到的数据建立了模型,并运用模型建立了一个搅拌摩擦焊工艺参数的异常检测系统。本文对搅拌摩擦焊工艺参数采集硬件平台进行了设计。针对搅拌头倾角,轴肩下压量和焊接温度的采集,选择了合适的传感设备。对车间现场的焊机进行勘察和测绘,设计了传感器与焊机的连接件,实现了采集平台设备一体化,使得系统在采集搅拌摩擦焊过程参数的同时不妨碍搅拌头工作。通过工控机作为上位机,传感器作为下位机,并通过通信协议的匹配将上下位机互联,由此设计了整个采集系统中的硬件集成架构。完成了搅拌摩擦焊工艺参数采集软件的设计。基于已经完成的硬件集成架构以及RS232和RS485通信协议,制定了软件设计要求,并且使用C++语言成功开发了串口通信软件软件。软件包括对初始化串口,上下位机交互,信号处理等一系列功能,可通过判断机床空闲或工作的状态、主轴带动的搅拌头旋入,退出,停留和正常进给状态,决定是否进行参数采集,无需人工操作。在串口通讯软件和关系型数据库管理系统My SQL之间建立了通道,使得将处理后的数据进行本地化存储。针对基于密度的聚类算法进行了深度研究。分析了有关于DBSCAN聚类算法的缺点,并且针对性地使用PCA降维来提升算法建模的效率,利用核密度估计的方法来自适应选择两个重要的输入参数:领域半径和密度阈值,减少了后续建模过程中的人工调参步骤。使用了一些人工数据集对改进后算法进行了性能测试,验证了改进后算法的性能有所提升。除此之外,基于LOF局部异常因子算法,建立了焊接工艺参数的异常检测机制,被检测样本通过模型获得的LOF值越大,则异常可能性越大,将异常检测二分类问题转化为异常程度的估计。基于改进后的DBSCAN算法和LOF建立了关于搅拌摩擦焊工艺参数的模型和异常检测系统。将系统应用实际生产车间中,验证了模型能够有效囊括同种工件的焊接工艺参数。通过采集到的飞边影响正常采集的数据组,验证了系统对搅拌摩擦焊过程的异常检测的能力。最后,通过系统检测出实际工况中出现的轴肩下压量的起伏所引起的焊接温度变化,验证了本文系统设计的可靠性。
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