[发明专利]焊点标准曲线带拟合系统及方法

权利要求书

1.一种焊点标准曲线带拟合系统，其特征在于：它包括数据预处理模块(1)、拟合前处理模块(2)、拟合处理模块(3)和拟合后处理模块(4)；

数据预处理模块(1)用于对焊接机器人针对相同板材结构、相同工位、同一焊点号形成的若干个焊点基础数据列进行清洗，清洗掉焊接失败形成的基础数据列、焊枪断电形成的基础数据列和焊接结束后形成的基础数据列；

拟合前处理模块(2)用于通过大数据分析软件将需要分析的若干个焊点在不同焊接时间点对应的动态电阻数据列分别进行大小排序，提取到最大和最小动态电阻，并对最大和最小动态电阻分别进行异常数据过滤，获得拟合前数据；

拟合处理模块(3)用于对需要分析的若干个焊点在不同焊接时间点对应的拟合前数据再取其最大和最小电阻值，并将该最大电阻值作为构建焊点电阻曲线带上边界的拟合数据，将该最小电阻值作为构建焊点电阻曲线带下边界的拟合数据；采用基于决策树的线性回归对焊接时间段所有离散的焊点电阻曲线带上边界和下边界的拟合数据分别进行线性迭代拟合，获得需要分析的若干个焊点在焊接时间段的电阻曲线带上边界和下边界；

拟合后处理模块(4)用于采用动态可调的滑动平均滤波处理方法对需要分析的若干个焊点在焊接时间段的电阻曲线带上边界和下边界分别进行曲线除噪，过滤曲线中的毛刺，得到焊点标准曲线带上边界和下边界；

焊点标准曲线带上边界和下边界之间围成的区域，即为最终拟合的焊点标准曲线带。

2.根据权利要求1所述的焊点标准曲线带拟合系统，其特征在于：所述拟合前处理模块(2)通过Python软件提供的DataFrame下的sort_index()函数，将不同焊接时间点对应的若干个动态电阻数据列进行大小排序；

通过Python软件提供的DataFrame下的max()和min()函数，提取不同焊接时间点对应的最大动态电阻和最小动态电阻；

通过Python软件提供的DataFrame下的quititle()函数，获得不同焊接时间点对应的最大和最小动态电阻的2.5％和97.5％的分界点，并将0～2.5％和97.5％～1的动态电阻作为异常数据；

通过Python软件提供的DataFrame下的drop()函数，分别过滤掉最大和最小动态电阻中的异常数据，将2.5％～97.5％的动态电阻，作为拟合前数据。

3.根据权利要求2所述的焊点标准曲线带拟合系统，其特征在于：所述拟合处理模块(3)对不同焊接时间点对应的2.5％～97.5％的动态电阻，再取其最大和最小电阻值，并将该最大电阻值作为构建焊点电阻曲线带上边界的拟合数据，将该最小电阻值作为构建焊点电阻曲线带下边界的拟合数据；

对焊点电阻曲线带上边界和下边界离散的拟合数据，分别进行基于决策树的线性回归，此时回归系数很小；通过回归得到对应的最大电阻超平面和最小电阻超平面，计算超平面外的电阻点到该超平面的距离，将超平面外的电阻点分为超平面上、下两侧的电阻点，并对超平面上、下两侧的电阻点再进行基于决策树的线性回归，重复上述两步骤，直到分出的电阻点满足回归系数大于给定阈值或者拟合出来的电阻点小于给定阈值，结束迭代过程，得到需要分析的若干个焊点在焊接时间段的电阻曲线带上边界和下边界。

4.根据权利要求3所述的焊点标准曲线带拟合系统，其特征在于：所述拟合后处理模块(4)采用的动态可调的滑动平均滤波处理方法具体为：

设置可调节的变量作为滑动块大小阈值，将焊点电阻曲线带上边界和下边界离散的拟合数据按滑动块阈值进行分块，得到滑块内电阻点和滑块外电阻点；计算滑块内电阻点的平均值，将该平均值作为对应的新动态最大电阻点和新动态最小电阻点，并过滤掉用于计算平均值的滑块内电阻点；调整滑块阈值再组建新的滑块数据组，重复上述步骤，直到将要过滤的电阻点均分组过滤完成，最终得到对应的电阻标准曲线带上边界和下边界。

5.根据权利要求4所述的焊点标准曲线带拟合系统，其特征在于：所述滑动块大小阈值取值3，分别将曲线带上边界和下边界的拟合数据按滑动块阈值进行分块，得到滑块内3个电阻点和滑块外电阻点；计算滑块内3个电阻点的平均值，将该平均值分别作为对应的新动态最大电阻点和新动态最小电阻点，并过滤掉用于计算平均值的滑块内电阻点。