基于RBF神经网络的电阻点焊质量评估模型

摘要：

以接头质量在线监控为目的,对电阻点焊电极电压、焊接电流等信号进行了时域特征分析.利用周波参数时间序列构造RBF神经网络输入向量,进行了点焊接头熔核尺寸预测.结果表明,采用归一化处理后的电流和电压有效值周波序列联合构造输入向量,经样本训练能有效预测接头熔核尺寸,熔核直径、熔核高度的平均验证误差比单独采用动态电阻、加热功率等参数具有更好的精度,证明了RBF神经网络用于这类应用场合的可行性和有效性.

关键词： RBF神经网络 电阻点焊 熔核尺寸 焊接在线监控 焊接接头质量

作者: 史建涛 马跃洲 梁卫东 陈剑虹

作者单位: 兰州理工大学,材料科学与工程学院,甘肃,兰州,730050

会议类型: 国内会议

会议名称: 二十一世纪中国焊接技术研讨会、计算机在焊接中的应用技术交流会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 263-267

在线出版日期: 2004-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）