| 摘要 | 第4-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 附录 | 第18-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-49页 |
| 1.1 引言 | 第20页 |
| 1.2 焊接动态过程多传感信息研究现状 | 第20-34页 |
| 1.2.1 电弧光谱信息 | 第21-25页 |
| 1.2.1.1 电弧光谱的信息处理方法 | 第21-24页 |
| 1.2.1.2 电弧光谱信息在焊接中的应用 | 第24-25页 |
| 1.2.2 电弧声音信息 | 第25-29页 |
| 1.2.2.1 电弧声音信息处理方法 | 第26-28页 |
| 1.2.2.2 电弧声压信息在焊接中的应用 | 第28-29页 |
| 1.2.3 电弧电压信息 | 第29-31页 |
| 1.2.4 视觉信息 | 第31-33页 |
| 1.2.5 其它焊接过程信息 | 第33-34页 |
| 1.3 多传感融合简介及应用现状 | 第34-40页 |
| 1.3.1 信息融合技术简介 | 第34-37页 |
| 1.3.1.1 层次结构 | 第35-36页 |
| 1.3.1.2 融合算法 | 第36-37页 |
| 1.3.2 多传感信息融合技术在焊接中的应用 | 第37-40页 |
| 1.4 特征选择技术的简介及应用现状 | 第40-46页 |
| 1.4.1 特征选择方法简介 | 第40-44页 |
| 1.4.1.1 根据搜索策略分类 | 第41-43页 |
| 1.4.1.2 根据评价策略分类 | 第43-44页 |
| 1.4.2 特征选择技术在焊接中的应用 | 第44-46页 |
| 1.4.2.1 在电弧光谱信息中的应用 | 第44-46页 |
| 1.4.2.2 在电弧声音信息中的应用 | 第46页 |
| 1.5 课题研究意义 | 第46-47页 |
| 1.6 课题研究内容 | 第47-49页 |
| 第二章 脉冲GTAW焊接过程多传感信息获取 | 第49-61页 |
| 2.1 引言 | 第49页 |
| 2.2 焊接实验系统 | 第49-52页 |
| 2.3 焊接过程多信息获取系统 | 第52-58页 |
| 2.3.1 电弧光谱信息获取 | 第53-54页 |
| 2.3.2 电弧声音信息获取 | 第54-56页 |
| 2.3.3 电弧电压信息获取 | 第56-57页 |
| 2.3.4 视觉信息获取 | 第57-58页 |
| 2.4 通讯与控制系统 | 第58-59页 |
| 2.4.1 中央通讯与控制系统硬件实现 | 第58页 |
| 2.4.2 中央通讯与控制系统标定 | 第58-59页 |
| 2.5 GTAW焊接过程多信息获取平台控制软件 | 第59-60页 |
| 2.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第三章 铝合金脉冲GTAW过程多传感信号特征提取 | 第61-109页 |
| 3.1 引言 | 第61页 |
| 3.2 电弧光谱信号特征提取 | 第61-79页 |
| 3.2.1 SOI统计特征提取 | 第63-73页 |
| 3.2.1.1 SOI选取 | 第63-66页 |
| 3.2.1.2 焊接缺陷下的SOI分析 | 第66-67页 |
| 3.2.1.3 统计特征提取 | 第67-68页 |
| 3.2.1.4 小波包法去除脉冲干扰 | 第68-70页 |
| 3.2.1.5 SNR对数法的特征敏感性度量 | 第70-73页 |
| 3.2.2 H氢谱线特征提取 | 第73-78页 |
| 3.2.2.1 H谱线的选择及其与焊接缺陷的关系 | 第74-75页 |
| 3.2.2.2 梯形法则谱峰面积 | 第75-76页 |
| 3.2.2.3 极大值谱峰强度 | 第76-77页 |
| 3.2.2.4 方差 | 第77-78页 |
| 3.2.3 基于光谱特征STD阈值线的缺陷检测 | 第78-79页 |
| 3.3 电弧声音信号特征提取 | 第79-97页 |
| 3.3.1 信号预处理 | 第81-83页 |
| 3.3.1.1 峰值信号去直流分量 | 第81-82页 |
| 3.3.1.2 滤波降噪预处理 | 第82-83页 |
| 3.3.2 声音与电压信号的相关性分析 | 第83-86页 |
| 3.3.3 时域特征提取 | 第86-89页 |
| 3.3.3.1 焊接动态缺陷的声压时域信号分析 | 第86-88页 |
| 3.3.3.2 阈值法时域特征提取 | 第88-89页 |
| 3.3.4 频域特征提取 | 第89-92页 |
| 3.3.4.1 焊接动态缺陷的声压频域信号分析 | 第89-90页 |
| 3.3.4.2 Weltch法功率谱密度频域分段特征提取 | 第90-92页 |
| 3.3.5 时频域特征提取 | 第92-96页 |
| 3.3.5.1 小波包相对能量特征提取 | 第92-93页 |
| 3.3.5.2 最大类间标准差准则的特征评价 | 第93-96页 |
| 3.3.6 时域信号与小波包重构信号的对应分析 | 第96-97页 |
| 3.4 电压信号特征提取 | 第97-101页 |
| 3.4.1 时域特征提取 | 第97-99页 |
| 3.4.2 频域特征提取 | 第99-100页 |
| 3.4.3 焊接缺陷的电压时频域特征分析 | 第100-101页 |
| 3.5 视觉信息特征提取 | 第101-108页 |
| 3.5.1 视觉注意区(ROI)选取及特征分析 | 第102-103页 |
| 3.5.2 ROI图像特征提取 | 第103-108页 |
| 3.5.2.1 ROI-1 特征提取 | 第104-105页 |
| 3.5.2.2 ROI-2 特征提取 | 第105-106页 |
| 3.5.2.3 ROI-3 特征提取 | 第106-108页 |
| 3.6 本章小结 | 第108-109页 |
| 第四章 铝合金脉冲GTAW焊接多传感特征评价与选择 | 第109-129页 |
| 4.1 引言 | 第109页 |
| 4.2 特征评价 | 第109-115页 |
| 4.2.1 Fisher准则 | 第110-111页 |
| 4.2.2 自适应权重投票制改进Fisher准则 | 第111-115页 |
| 4.3 混合改进Fisher与SVM-CV的HIFSCW特征选择法 | 第115-128页 |
| 4.3.1 SVM-CV分类模型的构建及优化 | 第116-121页 |
| 4.3.1.1 SVM算法原理 | 第116-119页 |
| 4.3.1.2 K-fold-CV交叉验证 | 第119-120页 |
| 4.3.1.3 SVM参数的网格搜索法寻优 | 第120-121页 |
| 4.3.2 最佳特征子集区间的HIFSCW法选择 | 第121-124页 |
| 4.3.3 基于特征选择软件的应用研究 | 第124-128页 |
| 4.3.3.1 软件功能介绍 | 第124-125页 |
| 4.3.3.2 不同特征选择方法结果分析 | 第125-128页 |
| 4.4 本章小结 | 第128-129页 |
| 第五章 基于特征层融合的铝合金熔透状态预测识别 | 第129-143页 |
| 5.1 引言 | 第129-130页 |
| 5.2 焊接动态过程的多信息特征融合表征 | 第130-135页 |
| 5.2.1 多传感信号获取及特征同步处理 | 第130-134页 |
| 5.2.2 焊缝缺陷的多传感特征同步表征 | 第134-135页 |
| 5.3 基于SVM-CV多信息融合模型的铝合金焊缝熔透状态分类预测 | 第135-142页 |
| 5.3.1 SVM-CV焊缝熔透分类预测模型的构建 | 第136-137页 |
| 5.3.2 多信息融合模型验证及对比分析 | 第137-140页 |
| 5.3.3 视觉监控信息验证 | 第140-142页 |
| 5.4 本章小结 | 第142-143页 |
| 第六章 基于特征层融合的铝合金焊接多缺陷预测识别 | 第143-170页 |
| 6.1 引言 | 第143-144页 |
| 6.2 铝合金焊接缺陷可控制造及对应信号特征分析 | 第144-148页 |
| 6.2.1 不同程度的焊缝缺陷可控制造 | 第144-147页 |
| 6.2.2 光谱特征对不同气孔缺陷的响应 | 第147-148页 |
| 6.3 焊缝瞬态缺陷的多传感融合表征 | 第148-154页 |
| 6.4 基于特征层融合的HIFSCW缺陷预测建模 | 第154-160页 |
| 6.4.1 视觉监控信息验证 | 第156-157页 |
| 6.4.2 与文献结果对比讨论 | 第157-160页 |
| 6.5 实验验证 | 第160-169页 |
| 6.6 本章小结 | 第169-170页 |
| 第七章 结论 | 第170-174页 |
| 博士学位论文创新点 | 第174-175页 |
| 参考文献 | 第175-188页 |
| 博士期间发表及待发表论文 | 第188-191页 |
| 致谢 | 第191-193页 |
