基于声发射的钢桥面板焊接气孔缺陷在线识别

TU511.35; 为实现正交异性钢桥面板机器人智能化焊接过程中缺陷的在线监测,提出了一种基于快速傅里叶变换和支持向量机的气孔缺陷声发射识别方法.通过开展机器人焊接实验,揭示了钢桥面板焊接及缺陷产生过程的声发射特征.无损伤与气孔缺陷2种工况信号的幅值、振铃计数、峰值频率和中心频率等参数重叠交叉严重、相关性不显著,而气孔缺陷信号的傅里叶频谱存在更多高频能量分布,因此以频谱为输入建立2种工况的径向基核支持向量机模型.实验结果表明,与朴素贝叶斯、随机森林和线性核支持向量机模型相比,径向基核支持向量机模型拥有更高的正确率(95.4％)和召回率(94.3％),能够用于焊接过程气孔缺陷的在线识别,具有较强...

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Published in东南大学学报（自然科学版） Vol. 54; no. 2; pp. 285 - 293
Main Authors 李丹, 陈燕秋, 王浩, 聂佳豪, 刘洋, 王建国
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 东南大学土木工程学院,南京 211189%中铁山桥(南通)有限公司,南通 226532 01.03.2024
东南大学混凝土及预应力混凝土结构教育部重点实验室,南京 211189
Subjects
焊接缺陷
支持向量机
online detection
steel bridge decks
在线识别
welding defects
频谱分析
spectral analysis
钢桥面板
声发射
acoustic emission
sup-port vector machine(SVM)
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ISSN1001-0505
DOI10.3969/j.issn.1001-0505.2024.02.005

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Summary:TU511.35; 为实现正交异性钢桥面板机器人智能化焊接过程中缺陷的在线监测,提出了一种基于快速傅里叶变换和支持向量机的气孔缺陷声发射识别方法.通过开展机器人焊接实验,揭示了钢桥面板焊接及缺陷产生过程的声发射特征.无损伤与气孔缺陷2种工况信号的幅值、振铃计数、峰值频率和中心频率等参数重叠交叉严重、相关性不显著,而气孔缺陷信号的傅里叶频谱存在更多高频能量分布,因此以频谱为输入建立2种工况的径向基核支持向量机模型.实验结果表明,与朴素贝叶斯、随机森林和线性核支持向量机模型相比,径向基核支持向量机模型拥有更高的正确率(95.4％)和召回率(94.3％),能够用于焊接过程气孔缺陷的在线识别,具有较强的鲁棒性和实用性.
ISSN:1001-0505
DOI:10.3969/j.issn.1001-0505.2024.02.005