基于支持向量机的点焊质量分类

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1、基于支持向量机的点焊质量分类摘要：以点焊质量监控为目的，通过对点焊过程电极位移信号、动态电阻信号的同步采集和信号分析，从2种信号中提取12个有效的特征分量，构造点焊过程的监测数据集，以焊点的抗剪强度为指标，利用支持向量机(svm)和rbf神经网络对焊点质量进行分类。测试结果表明，2种信号特征向量作为svm的输入向量，在参数匹配的情况下，使用不同的核函数对喷溅和焊点质量分类均能取得较好的分类结果．分类器性能明显优于rbf神经网络模型。小样本情况tsvm具有较好的泛化能力，正确率仍保持在80％以上，据此认为提取电极位移和动态电阻的特征向量构筑输入向量．建立的svm动态模型对点焊接头进行质

2、量分类是可行的。关键宇：电阻点焊；svm；质量分类；泛化能力；特征提取中圄分类号：tg438．2文献标识码：a电阻点焊自产生以来，以其高效率、低成本、易于实现自动化的优点广泛应用于大量薄板焊接结构生产中，但点焊过程的非线性及多变量耦合使得焊接过程难以控制。现代信号处理、模式识别技术的发展，使得点焊过程质量监控技术有了长足的进步，javedt1]以焊接电流、时间、电极压力为输入参数，焊点质量为输出参数，利用bp网络建立输入与输出的映射；hao利用线性回归分析建立监控参量与铝合金焊点强度及熔核直径之间的映射模型【2]。基于概率统计模型得到的各类别特征向量分布的统计分类方法正逐渐在电阻点焊

3、领域中得到广泛应用。统计分类方法很多，如：决策树和决策表等。本文提供一种利用动态电阻和电极位移信号．提取特征向量构建数据集，建立基于svm的点焊质量分类模型。1支持向量机支持向量机(svm)是数据挖掘的一项新技术．是借助最优化方法解决机器学习问题的新工具：是克服“维数灾难”和“过学习”等困难的有力手段。其基本原理是通过定义适当的内积函数。将训练数据集从输入空间非线性的映射到一个高维特征空间(hilbert空间)，使样本在该空间线性可分．然后求取新空间中的最优线性分类面。假定训练数据可以被一个超平面正确地分开．则最优超平面将由离它最近的少数样本点决定．这些决定最优超平面的样本点就称为支

4、持向量。设线性可分样本集(毛，)，=1，⋯，／z,x∈rd,y∈{+1，一1)，d维空间中线性判别函数：收稿日期：2007—03—29·xr-b，(1)svm是通过对拉格朗日算子的最大化来确定最大分类间隔的解。构造拉格朗日函数为：l(axlσ啦一1σ嗍辑，(4)i=1-i。j=l优化d牛苷取决于变换后的特征向量之间的数乘，若用一个核函数k(x，y)来代替数乘，就可以避免计算变换，此时判别函数就可以写成σ()+6。使用核函数来代替数乘就不需要明确知道，这对于高维特征空间可以有效避免“维数灾难”的问题。核函数类型的选择，或者说一种变换的选择，对于支持向量机非常重要，

5、它决定对分类中相似性和相似程度标准的选择。由于分类问题可以看成一个相似问题。相似性又可以由向量的内积来描述，因此，选择映射或者说选择核函数将直接影响分类的结果。常用核函数有如下形式：线性核函数：k(x，置)·多项式核函数：k(x，鼍)=(·))prbf(radialbasisfunction)核函数：k(，xi)=exp(--tl一置i)sigmoid核函数：k(x，i)=tanh(s(·i)+g)50·焊接设备与材料·焊接技术第36卷第5期20o7年10月2试验数据集点焊试验系统由恒流控制交流点焊机唐山松下yf一0201z2、传感器、数据采集卡以及计算机组成，对焊接电流、焊接电压、

6、电极位移信号进行实时采集。利用rogowski流传感器测取电流、焊接电压取自电极头两端电压，da一5型直流差动位移传感器采集电极位移信号，数据采集系统由12位的ac6115a／12全文查看d转换卡以及基于该卡用vb开发的数据采集软件构成，同步采样率可达40khz。信号分析和特征提取建立在madab软件平台上，通过构筑特征向量建立svm点焊质量分类模型。图1为厚1．0mm低碳钢板标准试样搭接试验，给定焊接电流5．7ka。电极压力3．1kn，焊接时间20周波的信号采样图。之脚：i一0占———————1—————(b)周渡图1采集信号2．1检测信号选择影响熔核生长的主要因素有焊接电流和电极

7、压力[5]。动态电阻和电极位移信号能够较好地反映焊接电流、电极压力的变化．以及如表面状态、网压波动等因素对接头质量的影响。因此．选择动态电阻、电极位移为质量检测信号，其中动态电阻的计算采用峰值法，即半周波峰值电流时刻的电压除以峰值电流，峰值法计算的动态电阻能够消除电路中交流互感影响。2．2特征向量图2为厚1．0mm低碳钢板标准试样搭接试验，给定焊接时间20周波、电极压力3150n，不同焊接电流的动态电阻和电极位移信号图，可以看出：①点焊过程动态电阻初值不同