基于支持向量机的车身焊点质量识别研究
发布时间：2021-02-18 09:20
在汽车白车身的制造工艺中,电阻点焊是最主要的连接工艺,因此为了使白车身的质量达到法律法规的要求,就要保障焊点的质量。破坏性检测方法只能抽取部分样本进行检测,无法保障每个焊点的质量。超声波检测技术是一种应用广泛的无损检测技术,具有检测成本低、操作简单等优势,可以全覆盖地对白车身焊点的质量进行检测。支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论和结构风险最小化的智能分类算法,可以对超声回波序列中包含的反映焊点质量的大量信息进行学习,然后对焊点的质量进行智能识别。而且在实际生产中,大部分的焊点都是合格的,只有少量的焊点是不合格的,因此焊点质量的识别问题是一个不平衡数据集的分类问题。本文针对焊点质量识别问题的特点进行了研究。首先,对超声波焊点检测基本理论、支持向量机的理论基础以及不平衡数据集的一般处理方法进行了介绍,为本文后面的研究内容提供了理论支持。其次,根据焊点质量类型的特点基于SVM建立了焊点分类模型,分析了影响SVM焊点分类模型性能的主要参数,采用了遗传算法对SVM焊点分类模型的参数进行优化选择（GA-SVM）:对SVM焊点分类模型的惩罚因子C和高斯核函数g进行二进制编码,随机产生初始化种...
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 焊点检测与识别技术研究现状
1.2.2 支持向量机研究现状
1.2.3 不平衡数据集研究现状
1.3 论文的主要研究内容
第2章 理论基础
2.1 超声波焊点检测理论
2.1.1 超声波的特征量
2.1.2 超声波的反射与透射
2.1.3 超声波的衰减
2.1.4 超声波焊点检测原理
2.2 支持向量机理论
2.2.1 最优分类超平面
2.2.2 线性支持向量机
2.2.3 非线性支持向量机
2.2.4 核函数
2.3 不平衡数据集理论
2.3.1 基于数据层面的处理方法
2.3.2 基于算法层面的处理方法
2.3.3 评价准则
2.4 本章小结
第3章 基于GA的SVM焊点分类模型的参数选择方法
3.1 SVM焊点分类模型的参数
3.1.1 惩罚因子
3.1.2 核函数参数
3.2 交叉验证
3.3 遗传算法
3.4 基于GA的SVM焊点分类模型的参数选择方案设计
3.5 UCI数据集基于GA-SVM的结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于K-Means的 SMOTE算法优化
4.1 K-Means算法
4.1.1 欧式距离
4.1.2 K-Means聚类算法
4.2 SMOTE算法
4.2.1 SMOTE算法原理
4.2.2 SMOTE算法分析
4.3 基于K-Means算法的SMOTE算法改进
4.3.1 算法提出
4.3.2 算法具体步骤
4.4 UCI数据集基于KM-SMOTE的结果分析
4.5 本章小结
第5章 焊点质量识别方法实现与分析
5.1 超声回波特征值分析
5.1.1 超声回波特征值的选择
5.1.2 超声回波特征值的计算
5.2 焊点超声回波特征值的提取
5.2.1 焊接样件制作
5.2.2 焊接样件超声回波信号采集
5.3 基于KM-SMOTE-GA-SVM的焊点质量评价结果分析
5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于空间自相关的支持向量机空间聚类研究[J]. 董承玮,芮小平,邓羽,关兴良,李峰. 地理与地理信息科学. 2014(04)
[2]基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用[J]. 唐奇,王红瑞,许新宜,王成. 系统工程理论与实践. 2014(02)
[3]基于RU-SMOTE-SVM的金融市场极端风险预警研究[J]. 林宇,黄迅,徐凯. 预测. 2013(04)
[4]基于混合核函数的支持向量机[J]. 邬啸,魏延,吴瑕. 重庆理工大学学报(自然科学). 2011(10)
[5]铝合金点焊焊点超声回波信号特征与熔核直径测量方法[J]. 刘凯,刚铁. 焊接学报. 2011(08)
[6]一种基于欠采样的不平衡数据分类算法[J]. 程险峰,李军,李雄飞. 计算机工程. 2011(13)
[7]支持向量机核函数的构造方法研究与分析[J]. 杨冬云,李数函. 高师理科学刊. 2010(02)
[8]浅谈车身点焊质量控制及超声波检测技术[J]. 李天奇,吴静臻. 上海汽车. 2009(05)
[9]不平衡数据集的分类方法研究[J]. 王和勇,樊泓坤,姚正安,李成安. 计算机应用研究. 2008(05)
[10]基于支持向量机的点焊质量分类[J]. 马文斌,马跃洲,陈剑虹. 焊接技术. 2007(05)
博士论文
[1]风电机组运行状态评估与短期可靠性预测方法研究[D]. 颜永龙.重庆大学 2015
硕士论文
[1]白车身焊点质量超声检测评价方法研究及应用[D]. 于祥珍.湖南大学 2015
[2]SVM参数寻优及其在分类中的应用[D]. 徐晓明.大连海事大学 2014
[3]不平衡数据集分类算法的研究[D]. 孟军.南京理工大学 2014
[4]基于GA-SVM算法的细胞色素酶P450突变预测[D]. 姚玉.上海交通大学 2011
本文编号：3039363
【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：66 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 焊点检测与识别技术研究现状
1.2.2 支持向量机研究现状
1.2.3 不平衡数据集研究现状
1.3 论文的主要研究内容
第2章 理论基础
2.1 超声波焊点检测理论
2.1.1 超声波的特征量
2.1.2 超声波的反射与透射
2.1.3 超声波的衰减
2.1.4 超声波焊点检测原理
2.2 支持向量机理论
2.2.1 最优分类超平面
2.2.2 线性支持向量机
2.2.3 非线性支持向量机
2.2.4 核函数
2.3 不平衡数据集理论
2.3.1 基于数据层面的处理方法
2.3.2 基于算法层面的处理方法
2.3.3 评价准则
2.4 本章小结
第3章 基于GA的SVM焊点分类模型的参数选择方法
3.1 SVM焊点分类模型的参数
3.1.1 惩罚因子
3.1.2 核函数参数
3.2 交叉验证
3.3 遗传算法
3.4 基于GA的SVM焊点分类模型的参数选择方案设计
3.5 UCI数据集基于GA-SVM的结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于K-Means的 SMOTE算法优化
4.1 K-Means算法
4.1.1 欧式距离
4.1.2 K-Means聚类算法
4.2 SMOTE算法
4.2.1 SMOTE算法原理
4.2.2 SMOTE算法分析
4.3 基于K-Means算法的SMOTE算法改进
4.3.1 算法提出
4.3.2 算法具体步骤
4.4 UCI数据集基于KM-SMOTE的结果分析
4.5 本章小结
第5章 焊点质量识别方法实现与分析
5.1 超声回波特征值分析
5.1.1 超声回波特征值的选择
5.1.2 超声回波特征值的计算
5.2 焊点超声回波特征值的提取
5.2.1 焊接样件制作
5.2.2 焊接样件超声回波信号采集
5.3 基于KM-SMOTE-GA-SVM的焊点质量评价结果分析
5.4 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于空间自相关的支持向量机空间聚类研究[J]. 董承玮,芮小平,邓羽,关兴良,李峰. 地理与地理信息科学. 2014(04)
[2]基于混合核函数SVM水文时序模型及其应用[J]. 唐奇,王红瑞,许新宜,王成. 系统工程理论与实践. 2014(02)
[3]基于RU-SMOTE-SVM的金融市场极端风险预警研究[J]. 林宇,黄迅,徐凯. 预测. 2013(04)
[4]基于混合核函数的支持向量机[J]. 邬啸,魏延,吴瑕. 重庆理工大学学报(自然科学). 2011(10)
[5]铝合金点焊焊点超声回波信号特征与熔核直径测量方法[J]. 刘凯,刚铁. 焊接学报. 2011(08)
[6]一种基于欠采样的不平衡数据分类算法[J]. 程险峰,李军,李雄飞. 计算机工程. 2011(13)
[7]支持向量机核函数的构造方法研究与分析[J]. 杨冬云,李数函. 高师理科学刊. 2010(02)
[8]浅谈车身点焊质量控制及超声波检测技术[J]. 李天奇,吴静臻. 上海汽车. 2009(05)
[9]不平衡数据集的分类方法研究[J]. 王和勇,樊泓坤,姚正安,李成安. 计算机应用研究. 2008(05)
[10]基于支持向量机的点焊质量分类[J]. 马文斌,马跃洲,陈剑虹. 焊接技术. 2007(05)
博士论文
[1]风电机组运行状态评估与短期可靠性预测方法研究[D]. 颜永龙.重庆大学 2015
硕士论文
[1]白车身焊点质量超声检测评价方法研究及应用[D]. 于祥珍.湖南大学 2015
[2]SVM参数寻优及其在分类中的应用[D]. 徐晓明.大连海事大学 2014
[3]不平衡数据集分类算法的研究[D]. 孟军.南京理工大学 2014
[4]基于GA-SVM算法的细胞色素酶P450突变预测[D]. 姚玉.上海交通大学 2011
本文编号：3039363
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/3039363.html
