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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明属于计算机辅助设计、增材制造和减材制造交叉技术领域，特别是一种基于数据融合的电弧增减材成形缺陷诊断与智能调控方法及系统；获取电弧增减材制造中的多模态的数据信号；从获取的多模态信号中，实时进行提取特征参数；构建SVM分类模型，即通过对特征参数进行数据融合，得到综合特征向量；训练SVM分类模型；将训练后的SVM分类模型结合缺陷分类识别集，识别成形缺陷分类识别并得到识别结果；根据缺陷分类识别结果，对产品的缺陷部分进行实时减材，并调整制造相关加工参数，重新增减材。与现有技术相比，实时监测增材过程中产生的缺陷，并对影响产品质量的缺陷进行实时减材；进而保证加工零件的质量，提高材料的利用率。
主权项：1.一种基于数据融合的电弧增减材成形缺陷诊断与智能调控方法，其特征在于，S1、利用红外热像仪、霍尔传感器、声传感器、光谱仪、振动传感器，实时获取电弧增减材制造中的多模态的数据信号；S2、从获取的熔池信号、可听声音信号、电弧电压信号、振动信号和电弧光谱信号中，实时进行提取特征参数；S3、构建SVM分类模型，即通过对特征参数进行数据融合，得到综合特征向量；S4、根据实时提取的特征参数，划分训练集和验证集，将训练集输入SVM分类模型中进行训练，根据产品成形缺陷验证SVM分类模型的有效性；S5、将训练后的SVM分类模型结合缺陷分类识别集，用于电弧增减材成形缺陷分类识别，得到电弧增减材成形过程中缺陷分类识别结果；S6、根据SVM分类模型的缺陷分类识别结果，通过削铣系统对产品的缺陷部分进行实时减材，并利用无模型自适应迭代学习控制算法及时调整电弧增减材制造相关加工参数，重新增减材。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于数据融合的电弧增减材成形缺陷诊断与智能调控方法及系统
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