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声测管厂家对电弧信号特征分析应用的研究

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       声测管厂家管道焊接过程智能控制技术及其应用阶段的电弧信号时域波形,可以大致判断焊接状态稳定性、飞溅大小以及熔透程度等。频域分析中谱分析是基本方法,也最为常用,包括频谱分析、功率谱分析、倒谱分析以及頻谱包络分析等。
      通过对电弧信号进行频域分析,可利用特定滤波器去除夹杂在波形中的嗓声。熟练的焊工能听出电弧声中有关电弧稳定性、熔滴过渡方式、飞溅大小和熔透状态的信息,正是利用了人类听觉系统对声音信号的特殊处理能力和频率响应特性。换句话说,电弧声必然蕴藏着丰富的、与焊接物理状态密切相关的频域特征。然而,由于电弧声波信号高度的复杂性和非线性难以简单直接地加以利用单纯的时域分析和频域分析方法,仅仅在时域或频域对电弧信号进行分析析结果缺乏时域和頻域两个方面的联系,例如,某一频率信号在什么时刻出现,这就需要同时在时域和颗域观测信号,即时频分析。它在反映信号时域特征(STFT)、多分辨率分析(MRA)、小波变换(WT)等方法。其中小波分析是继傅里叶分析之后应用数学领域中的一种新的多分辨率时频分析方法。与傅里叶变换相比,它采用面积不变但形状可变(品质因数恒定)的时频窗,具有良好的信号时域局部分析和多尺度分析能力。
      声测管厂家近年来,小波变换在焊接电弧信号特征分析应用的研究备受关注。就降噪方面来说,在焊接电弧信号实际测试传输过程中,由于测试线路的布置、电缆走线、外界电磁干扰等因素,会在测试结果中叠加高频噪声,严重影响甚至淹没真实信号,传统的低通滤波虽然可以滤除信号中的高频噪声,但同时也造成了信号本身高成分损失,从而导致信号的失真。而通过小波变换将信号分解成不同的频率分量,声测管厂家根据信号与噪声的小波变换系数在不同分辨率下呈现的规律,合理设置阈值调整小波系数,从而达到降噪的目的。另外,小波变换在电弧信号奇异点分析以及带能量特征提取等方面都有着突出贡献和无法替代的优势。进行模式识别关键是从信号中提取与其物理本质相关的特征,并进行特征选择,使得分类判别问题能够更有效地进行。但对于特征值的选择目前主要依赖于经验和实验设计者对所处理问题的认识。在模式识别与分类研究中,信号特征参数的评价与降维始终是人们极感兴趣的问題。
      其原因有三个方面:①提取的特征参数之间难免存在一定的相关性;②在样本有限的情况下,用大量特征来设计分类器无论是从计算开销还是从分类器性能来看都不合时宜;③特征和分类器性能之间并不存在线性关系,当特征数量超过一定限度时,反而会导致分类器性能变坏。因此,进行正确有效的特征评价与选择成为模式识别中必须要解决的问题在海量数据条件下尤为重要。目前,国外有不少学者对此进行了研究,提出了许多方法;国内这方面研究还不很充分,声测管厂家多数情况下仍采用实验比较来选择特征。



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