鋁合金點(diǎn)焊質(zhì)量的逆過(guò)程檢測(cè)方法研究.pdf

1、電阻點(diǎn)焊作為一種常用的焊接方法，由于其高生產(chǎn)效率和易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的特點(diǎn)，而在汽車(chē)、航空、航天產(chǎn)品的生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用，尤其在現(xiàn)今汽車(chē)行業(yè)的高速發(fā)展中，點(diǎn)焊的應(yīng)用更加廣泛。隨著世界能源日益緊缺，汽車(chē)輕量化理念使得具有優(yōu)良性能的輕金屬-鋁合金成為了汽車(chē)生產(chǎn)的主要材料，但由于鋁合金點(diǎn)焊焊接性較差及影響點(diǎn)焊質(zhì)量的因素較多的緣故，使得對(duì)鋁合金點(diǎn)焊質(zhì)量的研究日益成為焊接工作者研究的重點(diǎn)。目前，點(diǎn)焊質(zhì)量檢測(cè)存在兩方面的不足，在特征提取上，點(diǎn)焊特征

2、提取主要集中在宏觀特征和奇異點(diǎn)特征上，而由于點(diǎn)焊過(guò)程的影響因素較多，使得點(diǎn)焊特征信號(hào)受噪聲的干擾而發(fā)生了部分特征變異，而傳統(tǒng)的提取方法不能很好的把握這種變化。在檢測(cè)方法上，目前，點(diǎn)焊質(zhì)量檢測(cè)模型主要集中在建立數(shù)學(xué)函數(shù)模型上，但由于點(diǎn)焊的缺陷受到多種因素的影響，其與點(diǎn)焊信號(hào)特征之間的函數(shù)關(guān)系不夠嚴(yán)格，導(dǎo)致目前的數(shù)學(xué)檢測(cè)模型的檢測(cè)精度較低。鑒于這種情況，目前已經(jīng)有部分學(xué)者開(kāi)始把模式識(shí)別的理論應(yīng)用到點(diǎn)焊質(zhì)量檢測(cè)上，但還需要進(jìn)行深入研究。本文對(duì)

3、點(diǎn)焊質(zhì)量檢測(cè)中存在的問(wèn)題進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容如下： ⑴構(gòu)建了多信息融合的智能信息采集系統(tǒng)，采集了電極電壓、焊接電流、焊接過(guò)程中的聲發(fā)射和電極位移四個(gè)參量數(shù)據(jù)。該多信息融合的智能信息采集系統(tǒng)可以迅速快捷的完成點(diǎn)焊數(shù)據(jù)的采集、轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)，各智能采集終端通過(guò)數(shù)字處理模塊實(shí)現(xiàn)與計(jì)算機(jī)的通信?；诙嘈畔⑷诤系狞c(diǎn)焊信息采集系統(tǒng)可以達(dá)到信號(hào)采集的快速、同步和高效。 ⑵結(jié)合信號(hào)分析理論和非線性動(dòng)力學(xué)理論，考慮到信號(hào)分形維數(shù)較強(qiáng)的抗噪能力

4、，及該指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)信號(hào)變化特征的總體反映能力，對(duì)點(diǎn)焊電極電壓、點(diǎn)焊電流、點(diǎn)焊過(guò)程中的聲發(fā)射信號(hào)和電極位移信號(hào)進(jìn)行分形維數(shù)特征提?。桓鶕?jù)電壓對(duì)點(diǎn)焊形核的能量輸入特征，對(duì)電壓信號(hào)進(jìn)行了雙譜分析，提取了其三階累積量的線譜最大5個(gè)譜線的均值作為電壓的第二特征；通過(guò)對(duì)點(diǎn)焊電流的非線性分析發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)焊電流信號(hào)具有混沌特征，而混沌特征能夠有效反映信號(hào)的微弱變化，數(shù)據(jù)序列的混沌特征用Lyapunov指數(shù)來(lái)表征量，鑒于電流信號(hào)的變化對(duì)熔核尺寸和飛濺產(chǎn)生的影響

5、極大，因此提取電流的Lyapunov指數(shù)作為電流的第二特征。點(diǎn)焊過(guò)程中的形核和飛濺都會(huì)造成聲音信號(hào)能量的變化，因此，提取聲音的能量變化率作為聲音信號(hào)的第二特征。點(diǎn)焊的形核和飛濺直接影響了電極位移的變化規(guī)律，故提取了表征點(diǎn)焊電極位移變化不確定程度的位移信號(hào)的Renyi熵作為電極位移信號(hào)的第二特征。對(duì)每個(gè)焊點(diǎn)共獲得了對(duì)應(yīng)的8個(gè)特征值。 ⑶應(yīng)用人工智能理論，模式識(shí)別理論及應(yīng)用數(shù)學(xué)方面的知識(shí)，把模糊灰色信息系統(tǒng)、支持向量機(jī)和隱形Mark

6、ov鏈引入點(diǎn)焊的質(zhì)量檢測(cè)中，并討論了各模型的檢測(cè)效果及本文提取的各數(shù)據(jù)特征對(duì)模型檢出準(zhǔn)確率的影響情況。構(gòu)建了點(diǎn)焊的模糊灰色信息系統(tǒng)檢測(cè)模型，并比較了各信號(hào)特征對(duì)模型檢出準(zhǔn)確率的影響，模糊灰色信息系統(tǒng)對(duì)點(diǎn)焊缺陷具有較好的的檢測(cè)效果。構(gòu)建了點(diǎn)焊信號(hào)的支持向量機(jī)檢測(cè)模型，并分析了個(gè)特征對(duì)模型檢測(cè)精度的影響。構(gòu)建了點(diǎn)焊的隱性Markov鏈檢測(cè)模型，并分析了各特征組合對(duì)該模型的影響。 ⑷構(gòu)建了模糊灰色信息系統(tǒng)檢測(cè)模型陣列，達(dá)到同時(shí)檢測(cè)熔核