【摘 要】
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运用电弧声对熔滴过渡模式进行识别,获取不同熔滴过渡的电弧声信号,利用ARMA双谱对不同熔滴过渡的电弧声进行分析,并提取其特征向量,采用支持向量机(SVM)方法对所获得的特征
【机 构】
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兰州理工大学甘肃省有色金属新材料省部共建国家重点实验室,兰州理工大学有色金属合金省部共建教育部重点实验室,
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运用电弧声对熔滴过渡模式进行识别,获取不同熔滴过渡的电弧声信号,利用ARMA双谱对不同熔滴过渡的电弧声进行分析,并提取其特征向量,采用支持向量机(SVM)方法对所获得的特征向量进行模式识别,由此成功地识别了各种熔滴过渡类型.
The arc transitions of the droplet were identified by arc sound, and the arc sound signals of different droplet transitions were obtained. The arcs of different droplet transitions were analyzed by ARMA bispectrum and their eigenvectors were extracted. The support vector machine (SVM) Pattern recognition was performed on the obtained feature vectors, thereby successfully identifying various types of droplet transitions.
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