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1、GMAW焊接过程监测模糊C均值聚类系统1胡庆贤武传松山东大学材料连接技术研究所济南250061RehfeldtD德国汉诺威大学摘要：将GMAW焊接电参数概率密度分布PDD和时间频数分布CFD数值信息进行进一步的处理，构造不同的矢量函数描述不同工艺条件下的GMAW的焊接过程，建立了模糊C均值聚类系统，对8种工艺条件下24个GMAW焊接试验进行识别，取得了良好的识别效果。关键词：过程监测模糊C均值聚类系统熔化极气体保护焊（GMAW）0前言焊接产品的质量取决于焊接过程的质量。在焊接生产中，如果稳定的焊接过程受到了干扰，就不会得到符合要求的焊接接头。因此，为了得到高质量的焊接接头，
2、保证重要焊接结构的安全可靠性，就必须利用各种传感器在焊接生产线上对焊接过程实行在线和实时的监测，并进一步可以实现焊接过程的自动化。到目前为止，国内外研究者利用各种传感器，如视觉传感器，声学传感器和远红外摄像机等，对焊接过程进行检测。但是，这些传感器结构复杂，造价昂贵，安装到焊接设备或焊接机器人上会对焊枪的灵活移动造成一定的障碍，并且这些传感器实际检测的精度和可靠性都还没有完全过关，仍然处于实验室研究阶段。弧焊过程中的电参数（焊接电压和焊接电流）包含了焊接过程的大量信息，实际上，每一种焊接过程都带有其独特的电参数特征（"指纹”）如果利用当代最先进的计算机检测技术，直接对焊接过
3、程中的电参数信号实施检测，既能检测到反映焊接过程质量的特殊信息，又不需要额外的传感器，而对焊接过程本身所固有的电参数实施检测，检测手段简单、可靠、准确性高。但是，要得出反映焊接过程质量的特殊信息，必须对检测到的大量原始数据（焊接电压和焊接电流的瞬时值）进行压缩和统计处理，给出焊接电压和焊接电流信号的概率密度分布曲线（PDD）和时间频数分布曲线（CFD）o对于不同条件下的焊接过程，具有不同的PDD和CFD曲线，通过分析和评估PDD和CFD曲线，就可以对焊接过程实施监测和评定。但是，这个任务要求丰富的专家知识和实践经验，这就限制了上述思路在实际工业生产中的推广应用3叫借助于模糊
4、C均值聚类方法，直接依据焊接过程的PDD和CFD曲线，在不需要专家知识的情况下，建立起焊接过程电参数特征与焊接过程质量之间的关系，可以识别出焊接过程干扰的类型，实现焊接过程的人工智能监测，以获得高质量的焊接接头，使得在干扰出现产生之前，就实时检测和识别出来，避免了焊件报废和焊后修复，1模糊G聚类均值算法模糊Q聚类均值算法（FCM:Fuzzyc・Means）是一种数据的模糊分类方法，可用于解决分类问题和找出数据中的结构，与硬分类最大不同之处在于对象不是仅仅和一个类相连，而是和所有的类相联系。其基本思想是：以当前的测试样本与历史上各次故障样本中的症状情况相对照，看看本次故障与过
5、去已确诊的各故障中哪一次最为相似（可聚为一类）⑷。建立系统的过程大致可分如下4步:①训练（分类）；②标识；③检验/验证模型；④回想（应用）。FCM计算方法的训练算法如下叫II*IIIITS=1fellIffSI1具有巨大的经济效益和社会效益。Hi假定：存在K个对象，分成c类。“加是对象&对聚类c的隶属度（后=1,…，K,片1,…Q,加是小于等于丄的整数,TrYA水德意志研究联合会（DFG）资助项目。S=1,…,CW=l,…K匕=K工(血)5(2)③用聚类中心值升计算新的隶属度值:(3)■A①初始化7类中第上的对象叫的隶属度值血（Al,…心U1,…Q如:工“仪=1Pk=、…
6、、K和“统e[0,1]/«!②用隶属度值他，计算聚类中心值X:④如果jLlneW一“A£,令“=“杠返第②步进行重新计算。•」II第三步*计算矢薑距时使用了Euclidean距离作为度量标准。当两个连续的隶属度矩阵“的矢量距降低到预先规定小的临界值£时，计算过程结束。«•加权指数加控制着模糊类间的分享程度，使用FCM算法分析数据就必须选取合适的加值。当卄1时，聚类结果的模糊程度接近于传统的等数据算法；当加〜8时，所有对象聚类的的隶属度倾向于C的倒数1/6在此过程，获得了类中心值，同时还获得了每个样本对不同聚类的隶属度值。在分类中，类的中心值代表不同聚类，隶属度值表示样本对
7、不同聚类的相似程度。标识是通过解释类中心特征给每个类中心起名称，可手工操作，也可通过指定的一系列示例样本自动进行。FCM自动标识算法如下⑷：①计算忑的隶属度函数血。m-l=1,…，cW=l,…K(4)(5)②令PClass{ki=^class(ki+“IHZ=1,…,C①返回第一步直到所有的丑被第①步和第②步处理过。②确定=max{7^J,Z=l,・・・,c。…,c'把A赋值给类中心值耳«K通过合适的检验数据验证模型的有效性后，就可以作为分类器开始使用。为检验所建立的FCM系统，在本文中使用下列质量标准进行判别
