神经网络修正卡尔曼滤波磁光成像焊缝跟踪算法
焊缝跟踪是激光焊接重要的组成部分.以紧密对接平板激光焊为试验对象,研究一种用BP神经网络修正卡尔曼滤波最优状态估计对焊缝偏差进行预测的方法.使用磁光传感法检测微间隙焊缝,得到焊缝磁光图像并提取焊缝位置参数.建立焊缝位置测量模型,运用卡尔曼滤波对焊缝位置偏差进行最优预测.针对模型误差、过程噪声和测量噪声对滤波结果的影响,运用BP神经网络对卡尔曼滤波结果进行修正.试验结果表明,相比传统卡尔曼滤波算法,BP神经网络修正卡尔曼滤波算法能有效抑制滤波发散,减小噪声干扰,提高焊缝跟踪精度.
激光焊接 焊缝跟踪 磁光成像 卡尔曼滤波 BP神经网络
高向东 张驰 刘益
广东工业大学机电工程学院,广州510006
国内会议
武汉
中文
243-247
2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）