Lanzhou University of Technology Institutional Repository (LUT_IR)
题名 | 基于信号特征分析的点焊质量 在线监控方法的研究 |
作者 | 种玉宝 |
学位类型 | 硕士 |
导师 | 马跃洲 |
答辩日期 | 2001 |
学位授予单位 | 兰州理工大学 |
学位名称 | 工学硕士 |
学位专业 | 材料加工 |
关键词 | 电阻点焊 数据采集 时域分析 频域分析 小波分析 特征提取 BP网络 RBF网络 熔核尺寸 在线监控 |
摘要 | 电阻点焊质量在线监控是汽车装配生产中亟待解决的问题。电阻焊过程中电流、电压信号既反映输入能量,又反映熔核形成过程接头阻抗的动态变化。影响焊接质量的各种随机因素,均直接或间接地体现在电流、电压等信号的变化中。但由于影响因素的不确定性、非线性和相互耦合,故不能直观地从波形中加以观测。因此,本课题以电阻点焊质量在线监控为目的,电流、电压等焊接动态信号为对象,用现代信号分析方法研究信号的时频特征,提取信号中隐含的信息。通过建立人工神经网络模型来预测点焊接头熔核尺寸。 |
其他摘要 | The on-line quality monitoring of spot welding is desiderated in automobile assembly process. In the process of resistance welding, the signals of voltage and current reflect both the input energy and the dynamic variation for joint impedance of forming the nugget. The random influence factors of welding quality must be present in the variety of welding signals directly or indirectly, but can't be observed simply because of its indetermination, non-linearity and coupling with each other.Purposed on on-line monitoring and controlling of resistance spot welding quality,the modern analysis methods of signals were adopted to analyse the characteristcs of dynamic welding current and voltage, and picked up the informations in them. Artificial Neural Networks(ANN) were used to predict the nugget sizes of resistance spot welder. |
页数 | 80 |
语种 | 中文 |
学号 | P200108050339 |
文献类型 | 学位论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/101006 |
专题 | 兰州理工大学 |
作者单位 | 兰州理工大学 |
第一作者单位 | 兰州理工大学 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 种玉宝. 基于信号特征分析的点焊质量 在线监控方法的研究[D]. 兰州理工大学,2001. |
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