基于ELM的焊缝成型建模研究

作者：叶建雄; 李志刚; 程群; 周金兰; 郭波; 彭星玲

来源：热加工工艺, 2020, 49(17): 142-145.

DOI：10.14158/j.cnki.1001-3814.20190325

• 焊缝建模
• 极限学习机
• M-估计

焊缝形状对焊接质量有着重要的影响,但由于焊接是一个剧烈的、充满着干扰的不稳定过程,因而构建精确的焊缝成型模型比较困难。研究中首先将极限学习机(ELM, extreme learning machine)引入到建模中,ELM可以通过计算方式得到其输出矩阵,因而建模速度很快;其次引入M-估计以抑制焊接过程中粗大误差的影响,设计了整合二者的M-ELM算法,最后利用实际TIG焊接数据进行建模,并与多元非线性回归(multi-nonlinear regression,MNR),线性回归(linear regression,LR),BP神经网络所建的模型进行了性能比较。结果表明,M-ELM不但建模速度快,而且模型拟合精度好,达到了预期目标。

• 单位
  江西省精密驱动与控制重点实验室; 南昌工程学院; 华东交通大学机电与车辆工程学院