【摘 要】
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为了实现基于旋转电弧传感器的水下自动焊接,并获得良好的跟踪精度,必须研究水下的焊缝偏差识别算法.首先对采集到的焊接电流信号进行小波滤波和中值滤波,然后进行周期化和数
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为了实现基于旋转电弧传感器的水下自动焊接,并获得良好的跟踪精度,必须研究水下的焊缝偏差识别算法.首先对采集到的焊接电流信号进行小波滤波和中值滤波,然后进行周期化和数据归一化处理.将主成分分析（PCA）线性降维方法与支持向量回归机（Nu-SVR）回归算法相结合,利用PCA对输入的样本数据进行主成分分析,消除输入波形数据间的自相关性,并作为支持向量回归机的输入.结果表明,基于PCA_Nu-SVR的焊缝偏差识别算法比区间积分法和神经网络法具有更好的识别效果,精度与支持向量机法相差不大;在运算速度上,比区间积分法
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