【摘 要】
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针对自动焊接智能化程度相对较低的问题,提出一种基于在线视觉反馈的卡尔曼滤波-高斯过程回归(kalman filter gaussian process regression,KF-GPR)的建模方法,分析了建模方
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,UniversityofKentuckyDepartmentofElectricalandComputerEngineeringandInstituteforSustaina
【基金项目】
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辽宁省科技创新重大专项(2015106011)
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针对自动焊接智能化程度相对较低的问题,提出一种基于在线视觉反馈的卡尔曼滤波-高斯过程回归(kalman filter gaussian process regression,KF-GPR)的建模方法,分析了建模方法的理论可行性,建立了熔池关键动态特征与焊接参数的最优预测模型.相比于传统统计方法,KF-GRP可以更准确的估计动态焊接过程的分布形式与参数,具有高度的鲁棒性和容错性,并能得到更加合理的模型.设计了304不锈钢不填丝TIG焊试验,利用试验取得的8423组试验数据进行建模并验证.结果表明,KF-GP
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