【摘 要】
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目的 电阻点焊广泛应用于汽车、家电等领域，但目前少有准确的无损质量评价方法。为此，研究一种基于低碳钢板焊接功率信号的焊接质量在线评估方法，并探索利用该信号来评价电阻点焊焊点质量的可能性。方法 对焊接电流、电压信号进行测量和分析，研究功率信号表征焊接质量的可靠性，提出一种有效的模式特征提取方法，将动态功率信号转换为二值图像并用二值矩阵表征，该方法避免特征提取和选择，且尽可能保留焊点质量信息。通过拉剪
【基金项目】
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国家自然科学基金（52275317）； 广东省自然科学基金（2023A1515012172）～～；
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目的 电阻点焊广泛应用于汽车、家电等领域，但目前少有准确的无损质量评价方法。为此，研究一种基于低碳钢板焊接功率信号的焊接质量在线评估方法，并探索利用该信号来评价电阻点焊焊点质量的可能性。方法 对焊接电流、电压信号进行测量和分析，研究功率信号表征焊接质量的可靠性，提出一种有效的模式特征提取方法，将动态功率信号转换为二值图像并用二值矩阵表征，该方法避免特征提取和选择，且尽可能保留焊点质量信息。通过拉剪试验将焊接样本分为6种不同的焊接等级，利用Hopfield关联记忆神经网络建立焊接质量分类器，将具有不同焊接质量水平的焊接样本模式特征矩阵记忆为稳定状态。结果 将焊接样本的模式特征矩阵输入分类器，通过Hopfield网络关联记忆将其收敛到最相似的稳定状态，最终锁定了稳定状态对应的焊接质量。60个测试样本中59个样本都可以被正确分类，该分类器的分类准确率达到98%。结论 分类性能试验结果表明，所提出的模式特征提取方法快速、有效，并能可靠地在线评估低碳钢板的焊接质量。
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