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摘要:
针对紧密对接微间隙焊缝,分析基于磁光成像的神经网络补偿卡尔曼滤波(kalman filtering compensated byneural network,NN-KF)跟踪算法,建立焊缝位置测量模型并运用卡尔曼滤波对焊缝位置偏差进行最优预测.卡尔曼滤波进行最优估计需建立准确的系统模型和观测模型,而在焊缝跟踪过程中,系统噪声具有非先验性.对于针对测量模型误差、过程噪声和测量噪声对卡尔曼滤波结果的影响,运用反向传播(back propagation,BP)神经网络对卡尔曼滤波结果进行修正,补偿模型误差及噪声统计不确定性造成的滤波误差.结果表明,BP神经网络补偿卡尔曼滤波算法能有效抑制滤波发散,减小噪声干扰影响,提高焊缝跟踪精度.
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磁荷
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微间隙
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磁光图像
磁光成像焊缝跟踪卡尔曼滤波算法
焊缝跟踪
卡尔曼滤波
磁光成像
微间隙焊缝
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 微间隙焊缝磁光成像NN-KF跟踪算法
来源期刊 焊接学报 学科 工学
关键词 磁光成像 焊缝跟踪 卡尔曼滤波 神经网络
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 9-12
页数 4页 分类号 TG409
字数 2445字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高向东 广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室 160 1441 20.0 31.0
2 张驰 广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室 7 28 4.0 4.0
3 周晓虎 广东工业大学广东省计算机集成制造重点实验室 6 12 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
磁光成像
焊缝跟踪
卡尔曼滤波
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
焊接学报
月刊
0253-360X
23-1178/TG
大16开
哈尔滨市和兴路111号
14-17
1980
chi
出版文献量(篇)
6192
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12
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