科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
搅拌摩擦焊(friction stir welding,FSW)是一个多物理场耦合过程，焊接过程中声发射信号与焊接缺陷具有关联性.基于声发射检测与多特征融合研究FSW缺陷监测方法，实时检测固态介质中的声发射信号，利用短时傅里叶变换、小波变换、梅尔频谱对声发射信号进行分析，确定焊接缺陷与声发射信号之间的相关性，最后通过concat融合方法构建多特征向量.结果表明，FSW在预制缺陷处具有不同的声发射信号特征.短时傅里叶、小波变换的主要频段集中在20 kHz，出现缺陷时功率分别达到-40,0.8 dB以上，梅尔频谱的主要频段集中在3.5 kHz出现缺陷时功率达到-40 dB以上.应用多层神经网络分别建立基于单特征、多特征向量的焊接缺陷识别模型，多特征向量的焊接缺陷识别模型在数据集中的平均识别率达到97%，比基于单一特征缺陷识别模型提高18%.研究的多特征缺陷识别模型能更准确地对焊接状态进行识别与监测.
- 单位
