作者:杜健辉,石永华,王国荣,黄国兴 单位:中国机械工程学会 出版:《焊接学报》2011年第03期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHJXB2011030070 DOC编号:DOCHJXB2011030079 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于PCA_RVM的焊缝偏差识别》PDF+DOC2010年第12期 杜健辉,石永华,王国荣,黄国兴 《基于旋转电弧传感器的水下焊缝偏差识别算法(英文)》PDF+DOC2010年第18期 杜健辉,石永华,王国荣,黄国兴 《水下焊接高速旋转电弧传感器及焊枪偏差识别的研究》PDF+DOC2009年第17期 黄国兴,石永华 《旋转电弧传感器焊枪偏差信息识别方法》PDF+DOC2008年第04期 高延峰,张华,毛志伟,彭俊斐 《旋转电弧传感焊炬空间姿态与仿真分析》PDF+DOC2016年第05期 毛志伟,罗香彬,陈斌,吴训 《基于主成分分析和BP神经网络的气体识别方法研究》PDF+DOC2001年第04期 魏广芬,唐祯安,余隽 《焊缝偏差和熔深识别及其集成智能控制系统》PDF+DOC2003年第04期 张华,胡静,邹春华,彭绍彬 《基于旋转电弧传感器的TIG焊焊枪偏差信息识别研究》PDF+DOC2011年第36期 张向春 《旋转电弧传感器特征谐波法的改进》PDF+DOC2009年第05期 李志刚,张华,高延峰 《特征谐波法在焊枪姿态检测中的应用》PDF+DOC2009年第02期 高延峰,张华,李志刚,肖建华
  • 为了实现基于旋转电弧传感器的水下自动焊接,并获得良好的跟踪精度,必须研究水下的焊缝偏差识别算法.首先对采集到的焊接电流信号进行小波滤波和中值滤波,然后进行周期化和数据归一化处理.将主成分分析(PCA)线性降维方法与支持向量回归机(Nu-SVR)回归算法相结合,利用PCA对输入的样本数据进行主成分分析,消除输入波形数据间的自相关性,并作为支持向量回归机的输入.结果表明,基于PCA_Nu-SVR的焊缝偏差识别算法比区间积分法和神经网络法具有更好的识别效果,精度与支持向量机法相差不大;在运算速度上,比区间积分法慢,但比神经网络法和支持向量机法高。

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