【摘 要】
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为了提高焊接过程中焊接电流控制精度,从众多干扰因素中得到高品质的电流信号,在保证滤波效果的同时,又能保证滤波后电流波形具有较好的跟踪和在线实时处理性能,提出了一种改
【机 构】
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黄河交通学院,河南工业贸易职业学院
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为了提高焊接过程中焊接电流控制精度,从众多干扰因素中得到高品质的电流信号,在保证滤波效果的同时,又能保证滤波后电流波形具有较好的跟踪和在线实时处理性能,提出了一种改进的神经网络加权卡尔曼焊接电源滤波算法。将神经网络引入到卡尔曼滤波器中,通过遗传算法对BP神经网络的初始值和阀值进行全局精度调节,通过神经网络在线实时调整自适应卡尔曼滤波器的加权因子,以提高滤波器整体性能。最后对提出的算法进行仿真,仿真结果表明：新型神经网络加权卡尔曼滤波方法能够有效滤除各种噪声,具有良好的适应性。
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