[发明专利]基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法

权利要求书

1.基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取待检测焊接过程信号；

步骤2：对获取的焊接过程信号进行预处理；

步骤3：搭建用于异常检测的卷积自编码网络，包括编码网络和解码网络，使用正常焊接过程信号对网络进行训练；

步骤4：将步骤2中预处理后的焊接过程信号输入训练好的卷积自编码网络，以网络重构误差作为过程信号的异常分数；

步骤5：将所得的异常分数与设定的异常判断阈值进行比较，若大于等于该阈值证明焊接过程异常，需要报警以提醒现场操作人员注意，若小于该阈值证明焊接过程正常。

2.如权利要求1所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤1中的焊接过程信号包括：焊机焊接过程产生的焊接温度信号、焊接压力偏差信号、焊接电流信号中的至少二种信号。

3.如权利要求2所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤2中对过程信号进行预处理包括：

步骤2.1：对获得的焊接过程信号进行平稳区域截取；

步骤2.2：再对截取的焊接过程信号进行下采样处理；

步骤2.3：再对下采样处理后的焊接过程信号进行标准化处理；

步骤2.4：将标准化处理后的多种焊接过程信号堆叠成矩形形式。

4.如权利要求3所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤2.1中平稳区域截取为将焊接温度开始与结束阶段的异常凸起信号截去，只分析剩余的平稳焊接过程信号。

5.如权利要求3所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤2.2具体为：采用下采样的处理方法将不等长的焊接过程信号等长对齐。

6.如权利要求3所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤2.3中根根下式对焊接过程信号进行标准化处理：

式中，x_i代表某种焊接过程信号的第i个采样数值，μ为该种焊接过程信号的均值，σ为该种焊接过程信号的标准差。

7.如权利要求3所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤2.4具体为：将每种焊接过程信号构成行向量，将多个行向量进行堆叠构成数据矩形。

8.如权利要求1所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤4中训练好的卷积自编码网络的目标函数为重构误差：

式中，L_DCAE为重构误差，x_i代表某种焊接过程信号的第i个采样数值，x^r为经过卷积自编码网络后重构的焊接过程信号，n为总的采样个数。

9.如权利要求1所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，所述步骤5中的异常判断阈值通过对历史正常焊接过程数据的异常分数利用3西格玛原则来确定。

10.如权利要求1所述的基于卷积自编码网络的焊机焊接过程异常状态检测方法，其特征在于，根据下列公式确定异常判断阈值上下限：

异常判断阈值上限：L_up＝μ+3σ

异常判断阈值下限：L_low＝μ-3σ

其中，μ为历史异常分数的均值，σ为历史异常分数的标准差。