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J-GLOBAL ID：201702235034543438   整理番号：17A1279753

マイクロギャップ溶接のための磁気光学イメージング(NN)のための新しいアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

著者 (3件)： Gao Xiangdong (广東工業大学广東省計算机集成制造重点実験室,广州,510006) ,  Zhang Chi (广東工業大学广東省計算机集成制造重点実験室,广州,510006) ,  Zhou Xiaohu (广東工業大学广東省計算机集成制造重点実験室,广州,510006)
資料名： Hanjie Xuebao  (Hanjie Xuebao)
巻： 38  号： 1  ページ： 9-12  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2489A  ISSN： 0253-360X  CODEN： HHPAD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 磁気光学イメージング(ANN)に基づくニューラルネットワーク補償Kalmanフィルタ(NN-KF)の追跡アルゴリズムを,緊密に突合せ溶接したマイクロギャップの溶接のために解析した,そして,それらの性能を改善するために,新しい方法を提案した。溶接位置の測定モデルを確立し,そして,溶接位置の偏差を,Kalmanフィルタを用いて,最適に予測することができた。Kalmanフィルタによる最適推定は正確なシステムモデルと観測モデルを確立する必要があり,一方,システムの雑音は非線形性を持っているので,溶接プロセスの追跡過程において非線形性を持っていることが示された。Kalmanフィルタの結果に及ぼす測定モデル誤差,プロセスノイズ,および測定ノイズの影響を研究するために,逆伝搬(BP)ニューラルネットワークを用いて,Kalmanフィルタの結果を修正し,モデル誤差と雑音統計の不確実性によって引き起こされるフィルタリング誤差を補償した。結果により,BPニューラルネットワーク補償Kalmanフィルタは,効果的にフィルタ発散を抑制することができ,そして,ノイズ干渉を減少させ,そして,追跡精度を改善することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *溶接 ,  フィルタ ,  雑音 ,  ニューラルネットワーク ,  不確実性 ,  非線形性 ,  Kalmanフィルタ ,  フィルタリング ,  システムモデル
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  モデル誤差 ,  観測モデル ,  最適推定 ,  測定モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  蒸気タービン  (PB01040R) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  フィルタ一般  (NC04021I)

タイトルに関連する用語 (5件)： マイクロギャップ ,  溶接 ,  磁気光学イメージング ,  アルゴリズム ,  提案