[发明专利]一种基于改进的ESN车身焊缝检测方法

说明书

一种基于改进的ESN车身焊缝检测方法，1)搭建车身焊缝无损检测设备；2)在ESN网络的输入层后添加取样积分层；3)在ESN网络的取样积分层后添加特征提取层；4)将步骤2和步骤3的取样积分层和特征提取层嵌入到回声状态网络的输入层和储备池之间，并在储备池和输出层之间构建ESN网络输出权重的最优行为策略网络；5)使用样本集训练改进的ESN车身焊缝网络。针对车身焊缝探伤问题，本发明实现车身焊缝的无损探伤，同时在ESN网络的输入层和储备池之间针对声焊缝的电磁信号添加了取样积分层和特征提取层，提高检测模型的鲁棒性和精确度，利用最优行为策略网络对ESN网络的输出权重矩阵进行动态更新。

技术领域

本发明涉及无损检测领域，特别是涉及一种基于改进的ESN车身焊缝检测方法。

背景技术

车身作为车辆最基本的组成部分之一，可以称之为车辆的基本骨架，车辆上几乎所有的零部件都在此基础上进行安装，所以车身质量的好坏对整车性能会有一定的影响，车身就是将大量的冲压件或者金属构件，通过焊接、铆接以及机械方式来进行连接，从而形成一个复杂的壳体结构，焊接由于其较其他连接方式的优越性，成为车身连接的主要方式。车辆在服役期内最主要的失效形式是焊接结构的疲劳破坏，因而方便、快捷、准确地预测疲劳破坏成为车辆服役过程中的重要一环，针对焊缝检测问题，本发明提出了一种基于改进的ESN车身焊缝检测方法提取方法，设计了一种针对车身焊缝的电磁无损检测系统，实现对薄板表面电磁信号的快速采集，并通过改进的ESN实现焊缝宽度的定量检测。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出了一种基于改进的ESN车身焊缝检测方法，具体步骤如下，其特征在于：

步骤1，搭建车身焊缝无损检测设备：采用激励线圈以及霍尔传感器及运动机构采集车身的电磁信号，通过激励线圈对车身的表面金属材料进行激励，同时使用霍尔传感器采集电磁信号；

步骤2，在ESN网络的输入层后添加取样积分层：把电磁信号周期分成若干个时间间隔，并对这些时间间隔的信号进行取样，并将各周期中处于相同位置的取样进行积分和平均；

步骤3，在ESN网络的取样积分层后添加特征提取层：特征提取层将经取样积分层获得的电磁信号进行分解，获得多个信号的分量信号，并对不同分量信号提取能量特征；

步骤4，将步骤2和步骤3的取样积分层和特征提取层嵌入到回声状态网络的输入层和储备池之间，并在储备池和输出层之间构建ESN网络输出权重的最优行为策略网络，构建在线权重更新ESN的车身焊缝网络；

步骤5，使用样本集训练改进的ESN车身焊缝网络：将步骤1中采集的电磁信号作为输入，对应的焊缝参数作为输入，训练改进的ESN车身焊缝网络，并将训练完成的改进的ESN车身焊缝网络嵌入到软件中实际应用，计算待测的车身焊缝参数。

进一步，步骤2中在ESN网络的输入层后添加取样积分层的过程可以表示如下：

取样积分层的算法步骤包括取样、积分两个连续的过程：

（1）

式中，N是取样积分层的累积次数，s(t)是电磁信号的原始信号，T是s(t)信号的周期，t是信号采样时间，s’(t)是取样积分层的输出。

进一步，步骤3中在ESN网络的取样积分层后添加特征提取层的过程可以表示如下：

步骤3.1：找出取样积分层的输出信号所有的最大值点和最小值点；

步骤3.2：并将所有的最大值点和最小值点分别进行拟合，获得最大值点拟合线emax(t)和最小值点拟合线emin(t)；

步骤3.3：将取样积分层的输出信号分解成多个分量u_c(t)：