基于多传感器和支持向量机的GMAW焊接过程模式识别研究

GMAW(熔化极气体保护焊)是一个复杂的物理、化学过程,存在高度的复杂性和非线性性,有效的提高对其焊接过程模式识别的准确性一直是GMAW焊接过程监控的一个关键问题。文章提出一种基于多传感器和SVM(支持向量机)的焊接过程模式识别方法。通过多传感器对焊接过程中靶材力、振荡、电弧电流、电压和声压等信号同时进行采集,并进一步对其进行方差、小波以及希尔伯特黄变换;再综合焊接过程中各信号数据和训练样本的特点选取并建立多分类SVM和核函数模型,并利用对焊缝的CT断层扫描加以验证,实验结果表明该方法对焊接过程模式具有较高的准确率。