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融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法
融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法
摘要：
激光焊接是一种高精度、高效率的焊接方法，在工业生产中得到广泛应用。熔透状态是激光焊接过程中的重要参数之一，对焊缝的质量有直接影响。本文提出了一种融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法，该方法通过采集激光焊接过程中的时序信号，并结合机器学习算法来实现熔透状态的准确识别。实验结果表明，该方法能够有效地识别激光焊接熔透状态，对提高焊接质量具有重要意义。
关键词：激光焊接，熔透状态识别，时序信息，机器学习算法
1.引言
激光焊接是一种高能、高密度的焊接方式，具有高效率、高精度等优点，在汽车、航空、电子等行业有广泛应用。焊接质量的评估是激光焊接过程中的关键问题之一，而熔透状态是影响焊缝质量的重要参数之一。传统的熔透状态识别方法主要采用手动观察的方式，受主观因素影响较大，容易产生误判。为了提高焊接质量的准确性和效率，本文提出一种融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法。
2.相关工作
近年来，随着机器学习和深度学习的发展，研究者们开始探索利用机器学习算法来解决焊接质量评估的问题。例如，采用支持向量机（SVM）、决策树等算法进行焊缝缺陷识别和质量评估。然而，这些方法主要依赖于焊缝的外部特征，对于内部质量参数如熔透状态的识别效果并不理想。
3.方法
本文提出的融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法主要包括以下几个步骤：
（1）数据采集：通过传感器采集激光焊接过程中的时序信号，包括激光功率、熔池温度、熔池形态等。
（2）特征提取：对采集到的时序信号进行特征提取，例如使用小波变换、功率谱密度分析等方法得到时频特征。
（3）特征融合：将不同特征间的信息进行融合，以提取更加全面的特征表示。
（4）机器学习算法训练：将融合后的特征输入到机器学习算法中进行训练，得到熔透状态的模型。
（5）熔透状态识别：利用训练好的模型对新输入的时序信号进行预测，实现熔透状态的准确识别。
4.实验与结果
本文使用实验数据对提出的方法进行验证，采用C02激光焊接设备进行焊接实验，采集激光功率、熔池温度和熔池形态等时序信号。将采集到的信号按照前述方法进行特征提取和特征融合，然后使用支持向量机进行训练和识别。实验结果表明，通过融合时序信息进行熔透状态识别的方法具有很高的准确性和鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种融合时序信息的激光焊接熔透状态识别方法，通过采集激光焊接过程中的时序信号，并结合机器学习算法来实现熔透状态的准确识别。实验结果表明，该方法能够有效地识别激光焊接熔透状态，对提高焊接质量具有重要意义。未来的工作可以进一步优化特征提取和融合方法，探索更加高效的机器学习算法，提高熔透状态识别的准确性和实时性。
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