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％

2、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

3、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

4、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：XX—03—2

5、9 ·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(w，。，6)=1Iz_Σoei(伽+6)+Σa／， 厶i=1／=1 嘶≥0，i=1，2，⋯，n，(2) 其中，嘶是拉格朗日算子，并且满足下式： 1．1 0≤嘶≤c和n0，(3) i=1 　　则在上面2个条件下最大化上述构造拉格朗日函数的对偶形式， 就可得出由嘶所决定的支持向量。即： MaxLΣ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

6、　　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，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)=

7、(·))p 　　RBF(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、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

8、位移传感器采集电极位移信号，数据采集系统由12位的 　　AC6115A／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