基于神经网络的焊机参数预测方法

• 作者: 全惠敏 杨亚超 赵振兴 邓林峰
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 预测方法 一元化调节 脉冲焊
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TG444+.74
• 字数: 2297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12073/j.hjxb.2018390008

摘要

针对脉冲MIG焊参数众多,不易调节的特点,提出了一种基于神经网络的焊机参数预测方法.该方法采用LM(levenberg-marquarlt)算法建立了焊机参数的BP(back propagation)神经网络模型,充分利用已知的理想数据对网络进行训练,实现了焊接过程中任一给定焊接电流状态下焊机输出参数的预测;利用焊接参数的预测值分别对单、双脉冲MIG焊进行了试焊.结果表明,基于神经网络的焊机参数预测方法精度较高,焊接过程稳定,焊缝成形美观,能够实现良好的一元化调节.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	全惠敏	湖南大学电气与信息工程学院	38	364	11.0	18.0
2	杨亚超	湖南大学电气与信息工程学院	2	5	2.0	2.0
3	邓林峰	湖南大学电气与信息工程学院	3	6	2.0	2.0
4	赵振兴	湖南大学电气与信息工程学院	1	2	1.0	1.0