Kohonen神经网络在熔化极气体保护焊接质量监测中的应用

摘要：

通过测得的熔化极气体保护焊(GMAW)过程中的电参数,利用Kohonen神经网络,直接依据不同焊接工艺条件下焊接电压和焊接电流的概率密度分布(PDD)曲线以及短路过渡时间和燃弧时间等的时间频数分布(CFD)曲线,可以自动识别焊接过程中的各种干扰信号,从而实现焊接质量监测.实验验证了该方法的可行性.

关键词：无损检测、过程监测、焊接质量、信号处理

所属期刊栏目：24

分类号：TG115.28(金属学与热处理)

资助基金：高校重点实验室基金20010502

在线出版日期：2004-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：159-161