基于回归分析理论的点焊质量监测模型

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1、第$$卷第,期焊接学报GHI%$$;H%,$##!年9月*:-;<-=*>?;;-CBDE>;+>;<*>*F*>?;-JKJL7$##!"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于回归分析理论的点焊质量监测模型张忠典，李冬青，尹孝辉（哈尔滨工业大学现代焊接生产技术国家重点实验室，哈尔滨!"###!）摘要：以动态电阻与接头质量参数之间关系为例，用线性回归分析技术，系统地研究了点焊加热过程中的监测信息与点焊接头质量参数之间的一元和多元回归模型关系

2、。结果表明（：!）各种回归模型总体线性关系经统计检验均为高显著，可以用于点焊接头质量监测；（$）一元回归模型的决定系数仅为#%!"&#%’’，多元回归模型的决定系数则可以提高到#%"(&#%)(，说明发展多参量综合监测技术是提高点焊质量监控精度的有效途径（；’）点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性，用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加。关键词：点焊质量；监测模型；回归分析理论中图分类号：*+,"’%(文献标识码：-文章编号：#$"’.’/#0（$##!）#,.’!.#"张忠典#序言参量的个数将随焊接加热时间的增加而增加。

3、当焊接加热时间较长时，建立模型的困难程度及所建模分析点焊加热过程中的监测信息与点焊接头质型结构的复杂程度也较大。为此，本文根据低碳钢量参数之间的相互关系，建立它们之间的关系模型，点焊加热过程中焊点动态电阻的变化规律，采用若是实现点焊接头质量监测的基础。从数学角度讲，干个主要表征参量—特征量来表征低碳钢点焊加热点焊过程监测信息与点焊接头质量信息之间的相互过程，如图!所示。关系可以看作为数学变量之间的相互关系。回归分析方法是研究变量之间相关关系的一种有利的数学工具。它是建立在对客观事物进行大量试验和观察的基础上，用来寻找隐藏在那些看上去是不确定的现象

4、中的统计规律性的数理统计方法。在低碳钢点焊过程中，动态电阻对焊接热量波动、表面状态、压力波动、分流、电极直径磨损、铁磁性物质伸入等各影响因素的变化都有较灵敏的反映，可以较真实地反映点焊接头的形成过程，只要测图!动态电阻曲线的特征量出电阻曲线，可确定接头质量的优劣［!］。因此，本文!"#$!!%&’()%*+,-./&0"1)%*"*’&/1%1()2%将以动态电阻与接头质量参数之间关系为例，用回图中：!#———焊接区的初始电阻；!123———接触归分析方法来研究点焊加热过程中的监测信息与点电阻消失后的最小电阻；"123———到达最小电阻时的焊接头

5、质量参数之间的相互关系，并分析所遇到的加热时间；!145———开始形核时的最大电阻；问题。"145———到达最大电阻时的加热时间；!!———电阻的下降量；!!6!145———电阻的下降率；!!———加热!特征量的选取阶段动态电阻的总和；!781焊接加热最后一个周波的电阻。用点焊过程中的动态电阻曲线来表征低碳钢点焊的加热过程，虽然具有表征信息全、建立模型精度$获取样本数据的焊接规范的设计较高等优点，但需要的表征参量个数较多，并且表征监测信息与接头质量信息之间关系模型适用范收稿日期：$##!.#$.!,围的大小取决于建模时所提供样本数据覆盖范围的9!

6、焊接学报第!!卷大小。根据点焊的工艺特点，本文提出了数据空间的构成如表!所示。对于各部分空间的样本数据，则可通过改变点焊规范来获取。表"为模拟实际生产中各种干扰及波动范围所选取的点焊质量影响因素及其水平选取情况。试验材料为"!##$"!##的低碳钢，采用%&’"!(型点焊机、)*+’,---控制器进行焊接，功率档数为,级。按表!所确定的规范数进行焊接，每种规范焊.个接头，其中,个用于提取焊点熔核直径信息，另外,个用于提取接头的拉剪强度信息。表!点焊质量影响因素及水平表!"#$%!&"’()*+",-(.%/*$%0%$+/0102345678"!

7、9:02;<=>?04（6@）,-(-A-B205687;0C7850!D&"!(-"(--"E(-)=06<5<=H086IJ=0K275L)M7K275L&7图"焊件的质量参数<=>7CH60027CH6002&/78"92"$/(:;"*"5%(%*+)3<%$-5%,(+:02;HF450:02;HF450N?O=6<=>5O880=6&7

8、控NO8C45057=;<6<7=4K84H<105276?5204=0;技术减小各种干扰的影响，点焊质量参数将在很大&760：045?