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申请/专利权人：太原科技大学

摘要：本发明属于焊接加工领域，具体涉及一种基于电弧声音的GMAW焊接熔透状态的检测方法、系统及其设备。该方案首先采集同种工件在不同加工参数下的大量加工案例的电弧声音信号，并对声音信号进行降噪。然后将降噪后的声音信号转化一种可以反应焊接过程中的能量突变的焊接能量谱，并根据工件的加工质量为每个焊接能量谱的数据添加一个对应的熔透状态的标签。接着将带标签的焊接能量谱的样本数据训练机器学习的算法模型，进而学习电弧声音信号与焊接熔透状态之间的潜在特征的联系。最后利用训练完成的机器学习算法对焊接过程的电弧声音进行识别，得到焊缝熔透状态的检测结果。本发明解决现有的GMAW焊接质量人工检查效率低、成本高的问题。

主权项：1.一种基于电弧声音的GMAW焊接熔透状态的检测方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1：按照44kHz的采样频率采集同类焊件在不同焊接速率和焊接电流下的电弧声音，得到对应的原始声音信号；S2：对原始声音信号进行小波降噪，去除随机噪声和毛刺干扰，得到降噪后的电弧声音信号xt；S3：根据降噪后的电弧声音信号xt，生成对应的焊接能量谱，其过程如下：S31：通过傅里叶变换将电弧声音信号xt从时域转换到频域，得到对应的频域声波信号xn；S32：采用预设宽度的单位冲激响应um的FIR滤波器对所述频域声波信号xn进行处理，得到的分帧信号yn的表达式如下： 上式中，n表示分帧信号的长度；m分帧信号中的各个信号帧，m＝1…n；S33：采用滑窗方法通过下式计算原始周期内各分帧信号对应的短时平均能量En： 上式中，N表示计算短时平均能量所采用的汉明窗的长度，N＜n；S34：对各个分帧信号对应的短时平均能量进行拟合，得到所需的焊接能量谱；S4：人工检查每个焊件的熔透状态，并为每个焊件对应的焊接能量谱添加了一个表征熔透状态的样本标签，构成样本数据集；S5：构建一个基于SVM的焊接质量评估模型，所述焊接质量评估模型的输入为焊接能量谱，输出为焊接能量谱对应的焊件的熔透状态；并利用获取的所述样本数据集对所述焊接质量评估模型进行训练，保存满足精度要求的模型参数；S6：采集每个工件在GMAW焊接全过程的原始声音，将其转换为焊接能量谱，并输入到完成训练后的焊接质量评估模型中，由焊接质量评估模型输出对应的焊接件熔透状态的检测结果。

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百度查询： 太原科技大学 基于电弧声音的GMAW焊接熔透状态的检测方法、系统、设备