粗糙模糊软计算及其在焊接动态过程建模中的应用研究
发布时间：2021-03-24 19:30
焊接工艺的趋势是焊接智能化,焊接工艺的复杂性决定了难以获取焊接过程的精确知识模型,导致传统控制方法在焊接领域的应用受到了限制。智能知识建模因其对高度复杂的焊接工艺过程具有适应性,越发受到人们的重视。目前在焊接工艺过程建模的方法主要有粗糙集建模、模糊逻辑建模以及神经网络建模。粗糙集理论是一种数学工具,它可以对大量不完善的数据进行分析,并且可实现从大量数据中自动获取规则。与粗糙集相比,模糊逻辑模型是一个并不需要知道具体被控对象的数学模型,本身拥有良好的适应性及鲁棒性。针对粗糙集对焊接系统中连续、模糊数据的分析能力较弱的问题,将粗糙集建模与模糊逻辑建模相结合,发挥二者在知识规则类知识与模糊定量分析方面的各自优势,提出了基于粗糙-模糊软计算知识模型,其主要流程分为四个环节:原始数据获取、数据预处理、模糊规则获取以及近似推理与验证。本文将该知识模型应用于钨极惰性气体保护焊中,对焊缝背面熔宽进行预测,预测的合格率为93.75%,可满足焊接工艺的需求。对于实际焊接过程中系统参数具有时变性、模糊及随机不确定性的问题,提出一种相似修正关系推理方法,通过构造基于相似度量的扩张与缩减修正关系函数,选取合适的...
【文章来源】：广西科技大学广西壮族自治区
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊控制系统结构图
2-2 粗糙-模糊软计算建模方法的主要流程及框架low and framework of rough-fuzzy soft computing mod于粗糙-模糊软计算建模方法主要包括以下获取；①数据差缺补齐；②模型动态扩展；③数据：①属性约简；②属性值约简；③规则模糊证。获取息表达和处理系统是一个二维数据表 (U ,A)又可分为条件属性和决策属性。关于建模数据察法两种，对于焊接过程建模，是通过实验批题包括数据量和数据的有效性两个方面。从先系统输入变量、测量次数要有一定的数量作量结果尽可能精确，而且数据必须具备有代表
续数据的离散化分析际焊接系统中多数参量都是连续型数据，如焊接电流、电弧电压、熔深、余高等等，由于经典粗糙集只能处理离散型数据，因而散化为相应的符号值，方能进行后续的知识约简计算。离散化的算用何种算法都会带来信息损失的问题，从而导致模型精确性的下化是通过选取断点来对连续数据所构成的空间进行划分，将一维区间，使得每个区间中的对象的取值相同[52]。未经离散化处理的一种自然划分，因而从连续属性空间划分的角度上看，粗糙集连质是一个基于模糊划分的自动聚类过程，其基本思想是“类内相即被划分到同一类内数据的相似性最大，而不同类之间数据的相似的“类”就是指粗糙集中的离散化区间。这样，关于连续属性的转化为聚类问题，按照聚类分析中的评价标准来进行衡量。下面计算知识建模中所运用的一种基于自动聚类的离散化算法，其流程
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于正交试验-BP神经网络的GH4169膜片微束TIG焊接工艺优化[J]. 余果,尹玉环,高嘉爽,郭立杰. 焊接学报. 2018(11)
[2]基于神经网络模型的CMT脉冲焊接焊缝几何形状预测[J]. 郭艳平,陈剑虹,侯凤贞. 铸造技术. 2018(11)
[3]基于卷积神经网络的CO2焊接熔池图像状态识别方法[J]. 覃科,刘晓刚,丁立新. 焊接. 2017(06)
[4]焊接机器人焊缝模糊PID跟踪控制[J]. 李坤全,文睿. 控制工程. 2017(02)
[5]基于BP神经网络的钢轨闪光对焊接头灰斑面积预测[J]. 张爱华,高佛来,牛小革,罗欢. 焊接学报. 2016(11)
[6]基于模糊规则推理的船舶焊接工艺规划[J]. 裴大茗,任帅,景旭文,周宏根,李磊,汪浩. 电焊机. 2016(05)
[7]模糊粗糙知识建模及其在焊接变形预测中的应用[J]. 冯志强,柳存根. 模糊系统与数学. 2015(04)
[8]基于粗糙集的焊接类型关联规则提取[J]. 晁永生,孙文磊. 计算机工程与应用. 2015(15)
[9]基于变精度粗糙集的铝合金焊接接头疲劳寿命预测[J]. 邹丽,杨鑫华,孙屹博,邓武. 焊接学报. 2013(04)
[10]基于Rough集理论的模糊值属性信息表简化方法[J]. 王熙照,赵素云,王静红. 计算机研究与发展. 2004(11)
博士论文
[1]焊接接头疲劳寿命智能评价方法及其应用研究[D]. 邹丽.大连交通大学 2017
[2]船舶焊接智能系统知识建模与推理方法研究[D]. 冯志强.上海交通大学 2012
[3]基于粗糙集理论的不确定信息处理与知识获取方法研究[D]. 冯林.西南交通大学 2008
[4]基于粗糙集知识建模的焊缝成形质量专家系统预测研究[D]. 林涛.上海交通大学 2008
[5]基于变精度粗糙集理论的焊接动态过程知识建模方法研究[D]. 黎文航.上海交通大学 2007
[6]基于粗糙集的知识发现及在CRM中的应用研究[D]. 魏娟.哈尔滨工程大学 2006
硕士论文
[1]基于粗糙集理论的钛合金焊接接头疲劳性能分析[D]. 苑师铭.大连交通大学 2014
[2]基于粗糙集的旋转电弧窄间隙MAG焊偏差识别方法研究[D]. 孙丹丹.江苏科技大学 2012
[3]变精度粗糙集模型研究及其应用[D]. 常鹏.华北电力大学（北京） 2009
[4]连续属性离散化算法比较研究[D]. 焦宁.合肥工业大学 2007
[5]应用模糊控制技术改造热风炉温控系统[D]. 罗晓孟.西安理工大学 2005
[6]脉冲等离子弧焊接模糊控制系统的研制[D]. 韩俭.天津大学 2005
本文编号：3098266
【文章来源】：广西科技大学广西壮族自治区
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
模糊控制系统结构图
2-2 粗糙-模糊软计算建模方法的主要流程及框架low and framework of rough-fuzzy soft computing mod于粗糙-模糊软计算建模方法主要包括以下获取；①数据差缺补齐；②模型动态扩展；③数据：①属性约简；②属性值约简；③规则模糊证。获取息表达和处理系统是一个二维数据表 (U ,A)又可分为条件属性和决策属性。关于建模数据察法两种，对于焊接过程建模，是通过实验批题包括数据量和数据的有效性两个方面。从先系统输入变量、测量次数要有一定的数量作量结果尽可能精确，而且数据必须具备有代表
续数据的离散化分析际焊接系统中多数参量都是连续型数据，如焊接电流、电弧电压、熔深、余高等等，由于经典粗糙集只能处理离散型数据，因而散化为相应的符号值，方能进行后续的知识约简计算。离散化的算用何种算法都会带来信息损失的问题，从而导致模型精确性的下化是通过选取断点来对连续数据所构成的空间进行划分，将一维区间，使得每个区间中的对象的取值相同[52]。未经离散化处理的一种自然划分，因而从连续属性空间划分的角度上看，粗糙集连质是一个基于模糊划分的自动聚类过程，其基本思想是“类内相即被划分到同一类内数据的相似性最大，而不同类之间数据的相似的“类”就是指粗糙集中的离散化区间。这样，关于连续属性的转化为聚类问题，按照聚类分析中的评价标准来进行衡量。下面计算知识建模中所运用的一种基于自动聚类的离散化算法，其流程
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于正交试验-BP神经网络的GH4169膜片微束TIG焊接工艺优化[J]. 余果,尹玉环,高嘉爽,郭立杰. 焊接学报. 2018(11)
[2]基于神经网络模型的CMT脉冲焊接焊缝几何形状预测[J]. 郭艳平,陈剑虹,侯凤贞. 铸造技术. 2018(11)
[3]基于卷积神经网络的CO2焊接熔池图像状态识别方法[J]. 覃科,刘晓刚,丁立新. 焊接. 2017(06)
[4]焊接机器人焊缝模糊PID跟踪控制[J]. 李坤全,文睿. 控制工程. 2017(02)
[5]基于BP神经网络的钢轨闪光对焊接头灰斑面积预测[J]. 张爱华,高佛来,牛小革,罗欢. 焊接学报. 2016(11)
[6]基于模糊规则推理的船舶焊接工艺规划[J]. 裴大茗,任帅,景旭文,周宏根,李磊,汪浩. 电焊机. 2016(05)
[7]模糊粗糙知识建模及其在焊接变形预测中的应用[J]. 冯志强,柳存根. 模糊系统与数学. 2015(04)
[8]基于粗糙集的焊接类型关联规则提取[J]. 晁永生,孙文磊. 计算机工程与应用. 2015(15)
[9]基于变精度粗糙集的铝合金焊接接头疲劳寿命预测[J]. 邹丽,杨鑫华,孙屹博,邓武. 焊接学报. 2013(04)
[10]基于Rough集理论的模糊值属性信息表简化方法[J]. 王熙照,赵素云,王静红. 计算机研究与发展. 2004(11)
博士论文
[1]焊接接头疲劳寿命智能评价方法及其应用研究[D]. 邹丽.大连交通大学 2017
[2]船舶焊接智能系统知识建模与推理方法研究[D]. 冯志强.上海交通大学 2012
[3]基于粗糙集理论的不确定信息处理与知识获取方法研究[D]. 冯林.西南交通大学 2008
[4]基于粗糙集知识建模的焊缝成形质量专家系统预测研究[D]. 林涛.上海交通大学 2008
[5]基于变精度粗糙集理论的焊接动态过程知识建模方法研究[D]. 黎文航.上海交通大学 2007
[6]基于粗糙集的知识发现及在CRM中的应用研究[D]. 魏娟.哈尔滨工程大学 2006
硕士论文
[1]基于粗糙集理论的钛合金焊接接头疲劳性能分析[D]. 苑师铭.大连交通大学 2014
[2]基于粗糙集的旋转电弧窄间隙MAG焊偏差识别方法研究[D]. 孙丹丹.江苏科技大学 2012
[3]变精度粗糙集模型研究及其应用[D]. 常鹏.华北电力大学（北京） 2009
[4]连续属性离散化算法比较研究[D]. 焦宁.合肥工业大学 2007
[5]应用模糊控制技术改造热风炉温控系统[D]. 罗晓孟.西安理工大学 2005
[6]脉冲等离子弧焊接模糊控制系统的研制[D]. 韩俭.天津大学 2005
本文编号：3098266
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