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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于声谱图特性分析的焊缝熔宽定量方法，包括如下步骤：根据焊接节律参数确定短时傅里叶变换的窗长与步长，通过短时傅里叶变换方法生成声谱图，并且通过焊接速度与熔池凝固速度等参数确定时间序列间隔，将所述声谱图转换为频谱图序列。而后构建焊接状态实时预测卷积神经网络模型，利用所述卷积神经网络与所述频谱图，对焊缝背面宽度进行实时定量预测。本发明使用短时傅里叶变换将一维数据转换为二维从而引入深度卷积网络架构，利用时间序列以捕获长程时变信息，从而使用声音数据实现了焊接状态实时定量预测的任务，同时具备了良好的精度与推广能力。
主权项：1.一种基于声谱图特性分析的焊缝熔宽定量方法，其特征在于，包括如下步骤：一、利用声音采集系统对焊接过程中产生的声信号进行采集，所述声音采集系统包括麦克风和数据采集卡，所述麦克风与焊枪固定连接，随焊枪同步运动；二、根据焊接节律参数确定短时傅里叶变换的窗长与步长，通过短时傅里叶变换方法生成声音信号的频谱图；三、通过焊接速度与熔池凝固速度确定时间序列间隔，将所述频谱图转换为频谱图序列；四：构建熔焊状态实时预测卷积神经网络模型，利用所述熔焊状态实时预测卷积神经网络模型和频谱图序列对焊缝背面熔宽进行预测，所述熔焊状态实时预测卷积神经网络模型由依次连接的输入降采样层、密集连接模块、传输模块、时域信息提取层和全连接输出模块组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于声谱图特性分析的焊缝熔宽定量方法
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