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聲學(xué)傳感器近年來,基于聲學(xué)信號評價激光焊接質(zhì)量的嘗試很少。這主要是由于在一些工業(yè)場所(如汽車生產(chǎn))無法安裝接觸聲傳感器,而非接觸聲傳感器則受到周圍環(huán)境噪聲的干擾。因此,大多數(shù)研究都集中在如何通過智能識別算法來提高非接觸式傳感器的識別精度和魯棒性上。有學(xué)者采用小波時頻信號分析方法,發(fā)現(xiàn)當(dāng)焊縫缺陷(焊縫寬度變化或錯位)發(fā)生時,聲發(fā)射信號的低(781Hz)和頻率分量(781和1562Hz)振蕩幅度的強(qiáng)度顯著下降。 此外,當(dāng)聲信號頻率在10-20kHz范圍內(nèi)時,導(dǎo)熱焊接的聲信號與鎖孔焊接的聲信號存在較大差異。通過比較發(fā)現(xiàn),在此范圍內(nèi),聲學(xué)信號的特征與金屬蒸汽和匙孔形狀有關(guān)。因此,可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)對焊縫缺陷的準(zhǔn)確識別。
有學(xué)者研究分析了不銹鋼薄片在激光微焊接時,焊接質(zhì)量與采集的聲發(fā)射(AE)信號特征之間的相關(guān)性。利用已開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng),測試了選定的聲發(fā)射特征檢測低關(guān)節(jié)結(jié)合強(qiáng)度的性能。為了獲得用于分析的聲發(fā)射信號和開發(fā)監(jiān)測系統(tǒng),在帶有聲發(fā)射傳感器的激光微焊接平臺上進(jìn)行了搭焊實驗。用夾緊力、一根壓緊棒和一張薄紙模擬了兩層不銹鋼片之間的間隙。從聲發(fā)射傳感器采集原始信號后,將信號分割為10個1ms間隔,分析焊接質(zhì)量與聲發(fā)射信號時頻域特征的相關(guān)性。
基于散點指數(shù)選擇合適的AE信號特征后,采用隱馬爾可夫模型(HMM)分類器對所選特征的性能進(jìn)行評價。三個信號特征,即信號的均方根(RMS)、信號前1ms的梯度和300kHz頻率特征,與兩層不銹鋼片間隙引起的質(zhì)量變化密切相關(guān)。利用HMM分類器,利用前1ms區(qū)間的信號梯度,并將300kHz頻域信號與前1ms區(qū)間的信號的均方根值相結(jié)合,獲得了100%的分類精度。
聲發(fā)射實驗設(shè)備
不同焊縫間隙聲音信號對比
Huang使用光譜減法(SS)獲取原始聲信號,通過濾除感興趣信號中的噪聲(包括排氣風(fēng)扇和壓縮空氣、保護(hù)氣),有助于提高噪聲信號的信噪比(SNR)。此外,它還有助于降低背景噪聲信號的聲壓級。已經(jīng)觀察到完全滲透和部分滲透的聲信號頻率在0-20kHz范圍非常相似,而在900-1200Hz的范圍內(nèi),完全滲透的功率譜密度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于部分滲透。 據(jù)此,他們建立了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型來判斷焊縫穿透,并且所提出的模型已被證明在預(yù)測焊縫穿透方面是相當(dāng)有效的聲學(xué)監(jiān)測有利于判斷焊接結(jié)果,但由于聲音產(chǎn)生點與探測器之間的距離而延遲,因此認(rèn)為聲音傳感器對反饋或自適應(yīng)控制無效。