为了实现受操作空间限制和辐射环境下,高温气冷堆蒸汽发生器传热管道堵管钨极惰性气体保护电弧焊(tungsten inert gas welding, TIG)的质量监测,搭建了一套基于光纤光谱仪的TIG焊接过程实时监测系统,用于核电传热管道堵管TIG焊接熔深监...为了实现受操作空间限制和辐射环境下,高温气冷堆蒸汽发生器传热管道堵管钨极惰性气体保护电弧焊(tungsten inert gas welding, TIG)的质量监测,搭建了一套基于光纤光谱仪的TIG焊接过程实时监测系统,用于核电传热管道堵管TIG焊接熔深监测.试验研究采用该系统采集电弧光谱,利用主成分分析法获取不同焊缝熔深的光谱主成分特征,创新性提出了一种ATT-L2R-BiLSTM深度学习模型,实现了堵管TIG焊接过程中焊缝熔深的分类识别.结果表明,实验室条件下模型准确率可达92.61%,比Bi-LSTM网络准确率提高5.11%,该模型在核电蒸汽发生器堵管验证平台进行了测试和验证,准确率达到99.26%,最终,实现了光谱信息不完备下TIG焊接质量特征深度挖掘,以及TIG焊接熔深的精准评估.展开更多
文摘为了实现受操作空间限制和辐射环境下,高温气冷堆蒸汽发生器传热管道堵管钨极惰性气体保护电弧焊(tungsten inert gas welding, TIG)的质量监测,搭建了一套基于光纤光谱仪的TIG焊接过程实时监测系统,用于核电传热管道堵管TIG焊接熔深监测.试验研究采用该系统采集电弧光谱,利用主成分分析法获取不同焊缝熔深的光谱主成分特征,创新性提出了一种ATT-L2R-BiLSTM深度学习模型,实现了堵管TIG焊接过程中焊缝熔深的分类识别.结果表明,实验室条件下模型准确率可达92.61%,比Bi-LSTM网络准确率提高5.11%,该模型在核电蒸汽发生器堵管验证平台进行了测试和验证,准确率达到99.26%,最终,实现了光谱信息不完备下TIG焊接质量特征深度挖掘,以及TIG焊接熔深的精准评估.