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基于粗糙集的旋转电弧窄间隙MAG焊偏差识别方法研究
作 者: 孙丹丹
导 师: 黎文航
学 校: 江苏科技大学
专 业: 材料加工工程
关键词: 窄间隙MAG焊 旋转电弧传感 焊缝跟踪 粗糙集 偏差识别
分类号: TG444.7
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
旋转电弧窄间隙MAG焊接作为一种高效的焊接技术,在中厚板焊接领域受到广泛的应用,为保证焊接质量,避免出现侧壁未熔合等缺陷,需要保证焊接过程中电弧处于坡口中心位置,即需要进行实时有效的跟踪控制,其关键是能实时可靠地提取焊缝偏差。文中采用旋转电弧传感器对窄间隙MAG焊进行焊缝跟踪。为了研究电弧信号的变化规律,首先设计加工工件模仿多层单道焊的坡口状态,并采集不同偏差下的电弧信号进行分析,得出偏差的大小和方向与一个旋转周期内电流极值的数目和分布有很好的对应性,并通过Matlab仿真进一步验证上述关系的合理性和可靠性。由此,提出了一种基于电流极值数目和分布的焊缝偏差提取算法。该算法仅与极值分布和大体位置有关,对坡口加工误差、装配误差等不利因素的敏感性较低,计算简单,实时性好。为了实现窄间隙MAG焊焊缝跟踪智能控制,文中进一步结合粗糙集理论对窄间隙MAG焊焊缝偏差进行建模。首先分析电弧长度变化的Matlab仿真结果和试验数据变化规律,将一个旋转周期内的电流划分为不同的区间,并提取各区间电流平均值和左右区间差值作为条件属性建立决策表。通过对决策表离散化、约简,去除冗余信息等步骤,最终获得“IF…THEN”形式的知识模型。对模型验证并与神经网络模型对比,二者预测能力相当,精度满足焊缝跟踪需要,然而粗糙集模型的可理解性大大提高,且能进一步从数据中发掘焊缝偏差与焊接电信号之间的潜在规律,为电弧控制器设计做准备。
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全文目录
摘要 6-7 Abstract 7-13 第1章 绪论 13-23 1.1 课题研究背景及意义 13 1.2 国内外研究现状 13-21 1.2.1 电弧传感器的应用现状 13-17 1.2.2 焊缝偏差识别方法研究现状 17-19 1.2.3 焊接智能建模方法研究现状 19-20 1.2.4 粗糙集理论应用现状 20-21 1.3 本课题研究目的及内容 21-23 1.3.1 研究目的 21 1.3.2 研究内容及方法 21-23 第2章 窄间隙 MAG 焊旋转电弧传感信号采集 23-38 2.1 试验装置及方案 23-25 2.1.1 试验装置 23-24 2.1.2 试验方案设计 24-25 2.2 电弧信号预处理 25-37 2.2.1 电弧信号滤波 25-33 2.2.2 电弧信号的旋转位置划分 33-37 2.3 本章小结 37-38 第3章 焊缝偏差提取算法的研究 38-48 3.1 电弧长度的 Matlab 仿真 38-42 3.1.1 电弧长度数学建模 38-41 3.1.2 电弧长度仿真结果 41-42 3.2 焊缝偏差与电流极值的关系 42-46 3.3 基于极值分布的偏差提取算法 46-47 3.3.1 偏差提取算法基本思想及流程 46 3.3.2 算法的优缺点 46-47 3.4 本章小结 47-48 第4章 基于粗糙集的焊缝偏差建模 48-82 4.1 粗糙集理论概述 48-53 4.1.1 粗糙集的相关概念 48-51 4.1.2 知识获取 51-53 4.2 粗糙集建模方法的步骤 53-54 4.3 建立决策表 54-55 4.4 决策表数据预处理 55-67 4.4.1 决策表补齐 55-56 4.4.2 条件属性相关性分析 56-59 4.4.3 常用离散化算法 59-62 4.4.4 决策表的离散结果 62-67 4.5 决策表约简 67-74 4.5.1 常用属性约简算法 67-70 4.5.2 决策表属性约简结果 70-71 4.5.3 规则约简 71-74 4.6 规则模型的推理 74-78 4.6.1 模型推理方法 74-76 4.6.2 模型预测结果 76-78 4.7 与 BP 神经网络建模方法的比较 78-81 4.8 本章小结 81-82 结论 82-83 参考文献 83-87 附录 87-91 攻读学位期间发表的学术论文 91-92 致谢 92-93 大摘要 93-98
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中图分类: > 工业技术 > 金属学与金属工艺 > 焊接、金属切割及金属粘接 > 焊接工艺 > 电弧焊 > 金属极电弧焊
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