[发明专利]一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法、系统及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法，其特征在于：包括如下步骤：

1)收集训练数据库：收集焊接机器人的电弧电压和焊接电流数据，对焊缝中心偏移焊丝中心的情况和焊接质量打标签，将所有电参数数据和标签作为训练库；

2)提取数据有效窗口和特征：对收集到的电弧电压和焊接电流数据进行有效窗口提取，采用希尔伯特变换方法计算时变，分别对有效窗口内的参数进行特征提取；

3)训练焊缝偏移模型：对提取的特征和焊缝中心偏移焊丝中心标签进行梯度提升树分类模型进行训练；

4)训练焊接质量缺陷模型：统一量纲之后用L1正则和递归特征消除法筛选全量特征，最终得到无多重共线性的特征，根据焊接质量标签，使用决策树模型训练；

5)预测焊接质量缺陷：采集焊接机器人的电弧电压和焊接电流数据，进行窗口提取和相应的特征变换和提取，代入所述焊缝偏移模型进行预测，再将预测结果作为特征代入焊接质量预测模型，计算得到焊接质量缺陷的预测结果。

2.根据权利要求1所述的一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法，其特征在于：所述的2)提取数据有效窗口的步骤如下：

2.1)对一条焊缝电参数数据按时间序列从小到大排序，对于有缺失的采样点采用相邻点向后填充的方法，统计数据点数N，则初始有效窗口为[0,N-1]；

2.2)前窗选择：从有效窗口开始时刻开始，依次计算有效窗口中除当前采样点之外的其他采样点的均值和标准偏差σ，得到第一阈值，根据采样点在所述第一阈值内的分布情况开更新有效前窗；

2.3)后窗选择：依次计算有效窗口除当前采样点和该采样点之前的4个采样点之外的其他采样点的均值和标准偏差σ′，得到第二阈值，根据采样点在所述第二阈值内的分布情况开更新有效后窗；

2.4)重新更新前窗序号：根据步骤2.2)、步骤2.3)得有效窗口，计算有效窗口的均值和标准偏差σ^*，得有效阈值，根据当前窗删除样本数与数据点的预设占比的大小，以及判断采样点与所述有效阈值的大小关系，来重新更新有效前窗；

2.5)重新更新后窗序号：根据当前窗删除样本数与数据点的预设占比的大小，以及判断采样点与所述有效阈值的大小关系，重新更新有效后窗；

2.6)确定有效窗口：对电压和电流数据分别运用步骤2.1)-2.5)进行处理，令电压有效窗口为[v,V]，电流有效窗口为[i,I]，则最终有效窗口为[max(i,v),min(I,V)]。

3.根据权利要求2所述的一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法，其特征在于：所述步骤2.2的具体过程为：

从有效窗口开始时刻开始，依次计算有效窗口中除当前采样点i,N-4和采样点i+1,i+2,i+3之外的其他采样点的均值和标准偏差σ，得到第一阈值若采样点i不在第一阈值内，而i+1,i+2,i+3采样点都在第一阈值内，则有效窗口更新为[i+1,N-1]；若采样点i和i+1,i+2,i+3采样点都在第一阈值内且i点取值与均值范围不超过整个阈值范围的1/3，则有效窗口更新为[i,N-1]；否则继续选择有效窗口；令此时有效前窗序号为i^*。

4.根据权利要求2所述的一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法，其特征在于：所述步骤2.3的具体过程为：从有效窗口[i^*,N-1]结束时刻开始，依次计算有效窗口除当前采样点j,N-1,Λ,i+5和该采样点之前的4个采样点j-1,j-2,j-3,j-4之外的其他采样点的均值和标准偏差σ′，得到第二阈值若采样点j取值不在第二阈值内，而j-1,j-2,j-3,j-4值都在第二阈值内，则有效窗口更新为[i^*,j-1]；若采样点j和j-1,j-2,j-3,j-4采样点都在第二阈值内且采样点j值与均值范围不超过整个阈值范围的1/3，则有效窗口更新为[i^*,j]；否则继续选择；令此时有效后窗序号为j^*。