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基于PCA_RVM的焊缝偏差识别

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:1
摘 要:为提高基于旋转电弧传感器的焊缝跟踪系统的精度,提出了主成分分析(PCA)线性降维方法与关联向量机(RVM)相结合的焊缝偏差识别方法.首先,对采集到的焊接电流信号进行小波滤波,进行周期划分和数据标准化处
  • 【题 名】基于PCA_RVM的焊缝偏差识别
  • 【作 者】杜健辉 石永华 王国荣 黄国兴
  • 【机 构】华南理工大学机械与汽车工程学院 广东广州510640
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2010年 第12期 20-23页 共4页
  • 【关键词】旋转电弧传感器 焊接 主成分分析 关联向量机
  • 【文 摘】为提高基于旋转电弧传感器的焊缝跟踪系统的精度,提出了主成分分析(PCA)线性降维方法与关联向量机(RVM)相结合的焊缝偏差识别方法.首先,对采集到的焊接电流信号进行小波滤波,进行周期划分和数据标准化处理.然后,对采集到的焊缝偏差数据集进行主成分分析,映射到低维的PCA空间,作为关联向量机的训练样本集;最后,利用实验数据进行测试.实验结果表明:基于PCA_RVM的焊缝偏差识别方法的最大误差为0.54mm,平均误差为0.43mm;PCA_RVM的精度与普通的关联向量机法相差不大,比区间积分法、神经网络法和支持向量机法更高,其运行速度比区间积分法慢,但比神经网络法、支持向量机法和普通的关联向量机法快,所以PCA_RVM更适用于基于旋转电弧传感器的焊缝跟踪系统.
 
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