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J-GLOBAL ID：201502246140751896   整理番号：15A0387884

FNNとSVMを用いたWPD-PCAベースのレーザ溶接プロセスの監視と欠陥診断

WPD-PCA-Based Laser Welding Process Monitoring and Defects Diagnosis by Using FNN and SVM

著者 (3件)： YOU Deyong (Guangdong Univ. Technol., Guangzhou, CHN) ,  GAO Xiangdong (Guangdong Univ. Technol., Guangzhou, CHN) ,  KATAYAMA Seiji (Osaka Univ., Osaka, JPN)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Electronics  (IEEE Transactions on Industrial Electronics)
巻： 62  号： 1  ページ： 628-636  発行年： 2015年01月 
JST資料番号： C0234A  ISSN： 0278-0046  CODEN： ITIED6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,光学的特徴を使用して幾何学的パラメータを予測し,溶接欠陥を検出するための有効な方法を提案する。最初に,高周波ホトダイオード信号と低周波スペクトロメータ信号の両方を抽出するために,ウェーブレットパケット分解-主成分分析(WPD-PCA)を実施した。次に,幾何学的パラメータによって反射された溶接状態を定量化するために画像処理を適用した。溶接シーム欠陥を国際規格に従って定義した。さらに,光学的特徴と幾何学的パラメータに関する相関モデルをフィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)に基づいて確立した。また,光学的特徴と溶接欠陥に関する関係モデルをサポートベクトルマシン(SVM)により構築した。実験結果から,簡易構造の低コストセンサの使用とWPD-PCAに基づくFNNとSVMの統合により,溶接の状態と欠陥について効果的な推定と分類を実現できることがわかった。

シソーラス用語： *パラメータ ,  *レーザ溶接 ,  *故障診断 ,  溶接欠陥 ,  分離 ,  主成分分析 ,  画像処理 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン ,  フォトダイオード ,  スペクトロメータ ,  *監視
準シソーラス用語： ウェーブレットパケット分解 ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  *プロセス監視 ,  *幾何学的パラメータ ,  *欠陥診断

分類 (4件)： 溶接技術  (WC07030G) ,  溶接欠陥  (WC07130P) ,  非破壊試験  (HB02030F) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： SVM ,  PCA ,  レーザ溶接 ,  プロセス ,  欠陥診断