大功率光纤激光焊熔透状态模糊聚类识别方法

发布时间：2018-09-19 09:10

【摘要】：熔透是评价激光焊接质量的重要因素,但在焊接过程中难以直接检测熔透状态.以大功率光纤激光焊接304不锈钢紧密对接焊缝为试验对象,研究一种基于熔池红外热像的熔透状态识别方法.采用红外摄像机摄取焊接区域熔池动态图像,提取熔池特征量,应用模糊聚类算法分析熔池特征量与熔透状态之间的关系,使用模糊C-均值(FCM)和Gustafson-Kessel(GK)两种模糊聚类法建立熔透状态识别模型.激光焊接试验结果表明,熔池表征与熔透状态之间存在密切关联,通过GK模糊聚类算法建立的模型对熔透状态能达到78%以上的识别率,为大功率光纤激光焊接过程熔透状态的识别和控制提供试验依据.
[Abstract]:Penetration is an important factor to evaluate the quality of laser welding, but it is difficult to detect the penetration state directly in the welding process. A method for identifying penetration state of 304 stainless steel welded by high-power fiber laser welding was studied based on infrared thermal image of molten pool. Infrared camera was used to capture the weld pool dynamic image and extract the weld pool characteristic quantity. The fuzzy clustering algorithm was used to analyze the relationship between the weld pool characteristic quantity and the penetration state. Two fuzzy clustering methods, fuzzy C-means (FCM) and Gustafson-Kessel (GK), are used to establish the state recognition model of penetration. The results of laser welding test show that there is a close relationship between molten pool characterization and penetration state. The model established by GK fuzzy clustering algorithm can identify the penetration state with a recognition rate of more than 78%. The experimental basis is provided for the identification and control of penetration state in the laser welding process of high power optical fiber.
【作者单位】： 广东工业大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51675104) 广东省科技发展专项资金资助项目(2016A010102015) 广州市科技计划资助项目(201510010089)
【分类号】：TG456.7

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