基于电阻点焊过程信号的点焊质量监控方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-24页 |
| 1．1 问题的提出 | 第7页 |
| 1．2 可用于电阻点焊过程的质量监控信号 | 第7-16页 |
| 1．2．1 焊接电流 | 第9-10页 |
| 1．2．2 电极间电压 | 第10-11页 |
| 1．2．3 动态电阻 | 第11-13页 |
| 1．2．4 电极力 | 第13页 |
| 1．2．5 电极位移 | 第13-14页 |
| 1．2．6 声发射 | 第14-15页 |
| 1．2．7 超声波 | 第15页 |
| 1．2．8 外辐射和温度 | 第15-16页 |
| 1．3 点焊过程信号分析方法概述 | 第16-21页 |
| 1．3．1 时域分析方法 | 第16-18页 |
| 1．3．2 频域分析方法 | 第18-19页 |
| 1．3．3 时频分析方法 | 第19-20页 |
| 1．3．4 统计分析方法 | 第20页 |
| 1．3．5 基于回归分析理论的点焊质量监测方法 | 第20-21页 |
| 1．4 模式识别及故障诊断方法 | 第21-23页 |
| 1．4．1 统计识别法 | 第21页 |
| 1．4．2 函数识别法 | 第21页 |
| 1．4．3 逻辑识别法 | 第21页 |
| 1．4．4 模糊识别法 | 第21-22页 |
| 1．4．5 神经网络识别法 | 第22-23页 |
| 1．5 本文的研究内容 | 第23-24页 |
| 第二章 信号采集与分析 | 第24-36页 |
| 2．1 数据采集系统 | 第24-31页 |
| 2．1．1 数据采集系统硬件组成 | 第24-30页 |
| 2．1．2 数据采集软件 | 第30-31页 |
| 2．2 点焊过程中的典型信号 | 第31-32页 |
| 2．3 焊接规范参数与点焊质量 | 第32-35页 |
| 2．3．1 焊接电流 | 第33-34页 |
| 2．3．2 电极压力 | 第34页 |
| 2．3．3 焊接时间 | 第34页 |
| 2．3．4 板厚 | 第34-35页 |
| 2．4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于神经网络的电阻点焊质量预测 | 第36-53页 |
| 3．1 点焊过程信号的拟合 | 第36-39页 |
| 3．2 人工神经网络在信息处理中的基本特点 | 第39页 |
| 3．3 径向基函数网络 | 第39-46页 |
| 3．3．1 RBF网络 | 第39-41页 |
| 3．3．2 插值问题 | 第41-42页 |
| 3．3．3 正规化问题 | 第42-44页 |
| 3．3．4 RBF网络学习方法 | 第44-46页 |
| 3．4 RBF神经网络建模 | 第46-52页 |
| 3．4．1 输入输出参数的选择 | 第46-49页 |
| 3．4．2 数据归一化 | 第49页 |
| 3．4．3 训练及测试结果 | 第49-52页 |
| 3．5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于模糊推理的点焊质量评估模型 | 第53-69页 |
| 4．1 电阻点焊过程的模糊识别模型 | 第53-64页 |
| 4．1．1 点焊过程的分类比较 | 第54-56页 |
| 4．1．2 模糊聚类分析 | 第56-60页 |
| 4．1．3 喷溅识别的模糊推理模型 | 第60-64页 |
| 4．2 点焊质量评估的模糊推理系统 | 第64-67页 |
| 4．3 模糊推理系统与RBF神经网络预测模型对比 | 第67页 |
| 4．4 本章小结 | 第67-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
