一种基于背面小孔特征的熔透状态判定方法

摘要

本发明提供了一种基于背面小孔特征的熔透状态判定方法，包括：将变极性等离子弧焊划分为P个熔透状态，选取背面小孔图像作为数据源；采集各个熔透状态下的背面小孔图像数据，对小孔图像数据进行特征提取，确定多个特征变量；选取各个熔透状态下的样本数据，每组样本数据均包括特征变量和熔透状态；将样本数据随机分为训练样本数据和测试样本数据，确定待建立的极限学机模型的输入层、隐含层和输出层节点数，选取极限学机的激励函数；以训练样本数据作为极限学机的输入，进行学并建立极限学机模型；采用测试样本数据验证该极限学机模型的预测正确率。本发明建立极限学机模型对小孔的熔透状态进行判定，预测准确率高，收敛速度快。

主权项

一种基于背面小孔特征的熔透状态判定方法，其特征在于，包括：步骤1：将变极性等离子弧焊划分为P个熔透状态，P为大于或等于2的整数，并分别标定为第1标签、第2标签······第P标签，选取变极性等离子弧焊的背面小孔图像作为数据源；步骤2：采集各个熔透状态下的背面小孔图像数据，对小孔图像数据进行特征提取，确定多个特征变量；步骤3：选取变极性等离子弧焊在各个熔透状态下的样本数据，每组样本数据均包括特征变量和熔透状态；步骤4：将样本数据随机分为训练样本数据和测试样本数据，训练样本数据用于学习极限学习机模型，测试样本数据用于验证极限学习机模型，确定待建立的极限学习机模型的输入层、隐含层和输出层节点数，选取极限学习机的激励函数；步骤5：以训练样本数据作为极限学习机的输入，进行极限学习机熔透状态判定模型的学习，进而建立极限学习机模型，通过所述极限学习机模型根据输入的小孔特征变量判定小孔的熔透状态；步骤6：采用测试样本数据对建立的极限学习机模型进行验证，验证建立的该极限学习机模型的预测正确率。