种玉宝[1]2004年在《基于信号特征分析的点焊质量在线监控方法的研究》文中进行了进一步梳理电阻点焊质量在线监控是汽车装配生产中亟待解决的问题。电阻焊过程中电流、电压信号既反映输入能量，又反映熔核形成过程接头阻抗的动态变化。影响焊接质量的各种随机因素，均直接或间接地体现在电流、电压等信号的变化中。但由于影响因素的不确定性、非线性和相互耦合，故不能直观地从波形中加以观测。因此，本课题以电阻点焊质量在线监控为目的，电流、电压等焊接动态信号为对象，用现代信号分析方法研究信号的时频特征，提取信号中隐含的信息。通过建立人工神经网络模型来预测点焊接头熔核尺寸。论文工作主要包括以下内容：研制了以KS2062型A／D卡为核心的数据采集系统，对点焊焊接过程中的电压、电流等信号进行同步采集，采集系统软件由C++语言编写，能够显示信号波形，并进行预处理。利用时域、频域、小波等多种方法对电流、电压等信号进行分析，研究信号特征及其与电阻点焊过程的相关性。从信号分析角度丰富对焊接过程的认识，为焊接缺陷在线识别和质量分类奠定基础。初步分析认为，电流、电压信号波形以及接头动态电阻、加热功率的变化与熔核形态密切相关，可用于电阻点焊接头质量的在线监控。电压、电流信号在频域里的变化特征不明显，因此信号特征重点放在时域中分析和提取。采用归一化处理后的周波参数时间序列构造网络输入向量，尝试两种不同的网络对点焊接头熔核尺寸进行预测。对普通BP算法运算速度慢等缺点提出分析并提出了相应的改善方法，大大提高了模型的运算速度和精度，较好的预测了熔核尺寸。RBF网络是一种通过改变神经元非线性变换函数的参数以实现非线性映射，从而大大加快学习速度并避免局部极小问题。另一方面，该网络运用了多变量插值的径向基函数方法，使网络能实现高维空间的分类。因此，RBF网络在焊接质量在线监控方面具有应用价值。
夏裕俊[2]2016年在《汽车车身中频电阻点焊过程稳定性在线评价》文中认为电阻点焊是汽车车身的主要连接工艺。由于受到生产现场众多因素的干扰,车身焊点质量参差不齐,质保措施必不可少。焊后探伤或破坏性抽检均无法保证焊点得到100%检测,因此点焊质量在线监控成为了业内公认的保证产品质量、提高生产效率的最有效方法,但至今仍未实现。本文以实现车身焊点100%在线监测为目标,开展了中频点焊过程监控与质量评价技术的研究,通过改进传统点焊过程信息测量技术,提出了兼顾测量准确性与安装实施性的监测方法,以此为基础研发了点焊监控装置并成功获取现场生产数据,建立了面向不同需求层次的过程稳定性评价算法,表征了焊点质量的一致性,并识别了现场不稳定因素,为点焊质量评价技术提供新的研究思路。首先,本文进行了中频点焊过程电学量的测量技术研究。利用建模、仿真、实验等多种研究手段,指出传统算法在计算中频点焊次级电阻时存在误差较大的问题:电压电流有效值比值算法无法抑制电阻中的感性分量,次级电阻的典型计算误差为35%;电压电流平均值算法可在电流恒定时抑制电阻中的感性分量,但是在通电初期电流变化阶段的典型计算误差高达300%。针对该问题,本文提出了求解次级电阻的迭代算法:根据电压平衡方程和能量平衡方程列出二元方程组,并使用雅克比迭代法进行求解。研究结果表明,无论在恒流模式还是变电流模式下,采用该算法的计算结果都更接近真实电阻值,理论计算误差不超过0.075%。随后研究了中频点焊过程机械量的测量技术。提出了在丝杠末端安装旋转编码器测量焊钳动电极位移的方法,有效消除了皮带轮传动误差,将测量精度提高至±4μm。同时,提出了通过测量焊钳臂应变间接测量焊钳静电极位移的方法,测量精度可达±4.8μm。利用建模、实验等研究手段,指出静电极位移在总电极间位移中占有相当大的比例,通过同步测量动、静两个电极的位移并进行整合,弥补了传统方法忽略静电极位移的不足,显着提高了电极间位移的测量准确性,理论测量误差不超过±8.8μm。在测量技术的研究基础上,本文研发了具有数据记录与网络通讯功能的中频电阻点焊监控装置并成功应用于生产现场。在对现场车身点焊监测数据的分析中,发现不同工件上相同位置焊点的电学量存在统一的变化趋势,但又表现出一定的离散性,最大差异可达110%。针对该现象,本文提出以过程稳定性作为评价指标的点焊质量监控方法,用于评价质量的一致性。首先建立了针对相同位置焊点的焊接过程整体稳定性离线评价算法:统计电学量瞬时值的变异系数,将其加权平均值作为稳定性指标。研究结果表明,该方法既能够准确表征焊点质量的一致性,也能够用于识别现场不稳定因素。将该方法应用于生产现场,发现造成焊接过程稳定性不良的主要因素是不良接触状态,直接原因是装配间隙过大与焊钳姿态不佳。在此基础上,本文又提出了针对单次焊接过程稳定性的在线评价方法:计算相同位置焊点的电学量瞬时平均值并定义为“样板”曲线,将单次焊接过程的电学量曲线与“样板”曲线之间的差异作为稳定性指标。研究结果表明,具有良好稳定性焊点的评价指标服从对数正态分布,根据3σ原则可将合格门限值设定为20%(eμ+3ζ)。通过比较每个焊点的在线评价指标与合格门限值,实现了车身点焊过程100%在线监测。该方法的评价结果以可疑焊点比例的形式展现,能够直观地表征质量的一致性,有助于识别现场不稳定因素,具有很强的生产指导意义。
张大龙[3]2014年在《基于STM32的电阻点焊质量在线检测系统开发》文中提出电阻点焊技术广泛地应用于汽车、航天、航空等工业领域,具有能量集中、材料变形小、生产效率高、便于自动化生产及焊接过程中无需填加焊接材料等特点,特别适合于薄壁零件的焊接加工,但电阻点焊的质量容易受到多种外界因素的影响,在一定程度上限制了点焊技术的应用,因此开发一个在线的高可靠性、低成本的电阻点焊质量检测及高准确率的评估系统对于焊点质量的监控具有重要的应用价值。本文开发了一套以STM32单片机为开发平台的焊接参数检测和焊点质量评判系统,采用嵌入式开发技术,考虑到信号隔离等问题,通过采集点焊机工作过程中的焊接电流、电极压力、电极间电压、电极位移信号对数据进行处理后提取信号时域的特征量,将其输入到专家系统中,经过专家系统的推理,对焊点的质量进行在线评判。论文主要工作如下：1)以STM32F103VE 32位单片机为控制核心,开发了电阻点焊参数检测和焊接质量评价系统,其具有体积小巧,成本低,安装使用方便的特点,能实现对焊点质量的快速、实时的评判。2)通过对厚度0.8mm的10#钢板制作的标准试件进行点焊实验,得到了焊接电流、电极压力、电极间电压信号与焊点状态的对应关系；通过对点焊实验得到的试件进行拉伸破坏得到了焊接电流与焊点抗剪力的关系及喷溅对焊点抗剪力的影响。3)为了验证系统评判的准确性,对厚0.8mm 10#钢板的多种工艺参数的80个焊点进行拉伸破坏实验,通过系统给出的评判结果与焊点的抗剪力进行对比,其中有4个出现了误判,得到了本系统对厚度为0.8mm,材料为10#的试件点焊评判的准确率为95%。
张陈[4]2006年在《基于多信息融合的点焊质量在线监控方法研究》文中研究表明电阻焊是一种高效率的焊接方法，是焊接技术的一个重要分支，在航空航天、汽车和电子电器等工业生产中得到了广泛应用，并占有重要地位。电阻焊过程智能化的研究工作起步较晚，点焊质量控制也一直是焊接界工作者致力研究的课题，现阶段主要是采用模糊技术和神经网络方法预测和评估点焊质量、构造点焊过程控制模型等。目前这方面的研究尚未尽如意，这是因为点焊过程的复杂性、熔核形成过程的不确定性，尤其是点焊过程采用的质量监控方法的单一性决定了点焊质量控制是一项艰巨的任务。本文分析了国内外点焊质量控制的发展现状，认为点焊质量控制的主要问题在于检测参数少，控制方法单一。为此本文研究了在焊接电流、电极位移、动态电阻共同作用下的点焊控制系统，提出了一种多参数综合决策控制方法。采用加权平均算法对多传感器信息进行融合，并将材质，板厚及工艺参数存入专家知识库中，以便焊接时调用，这样可以获得较为全面的焊点形成信息。点焊试验表明，在分流、回路感抗变化、电极磨损等影响因素下，恒电流闭环控制的熔核尺寸波动在8％～22％，而采用多参数综合决策控制方法熔核尺寸波动在6％～12.5％。这说明，采取基于多传感器信息融合方式能够较好的补偿点焊过程中各种因素的影响，保证点焊质量稳定。
张宏杰[5]2005年在《电阻点焊质量在线监测方法的研究》文中提出电阻点焊质量的不稳定和难以控制,严重影响了点焊技术的广泛应用,因此发展一种在线的、非破坏性的、低成本、诊断可靠性高的焊点质量评判系统对于现实生产是非常有意义的.研究表明点焊过程动态信号蕴含大量直接或间接反映焊点质量的信息,其特征分析、并行处理、信息融合是建立焊点质量监测模型,实现在线无损评估的关键。试验以焊点质量在线监测为目的,针对点焊过程电极间电压、焊接电流、电极位移和动态电阻信号,利用现代信号分析方法提取信号时域统计型描述特征,构造多信息融合的特征向量集合表征点焊过程。通过利用统计分析、模式识别、数据挖掘等领域的分析方法,建立焊点接头强度的预测、分类模型。论文工作内容包括: 搭建以AC6115AD卡,Rogowski电流传感器,DA—5型直流差动变压器位移传感器,霍尔电流、电压传感器为核心的信号采集及信号条理硬件电路;基于Visual Basic 6.0设计开发信号采集软件,实现同步无相差采集点焊过程初、次级电流、电压,电极位移信号及各监测信号的波形显示、波形编辑、数据显示及数据文件存储功能。 从时域、频域、时频分析的角度研究点焊过程焊接电流、电极间电压、动态电阻、电极位移等信号的时域、频域特征,分析认为电极间电压、动态电阻、电极位移信号能够识别分流、板厚、边距等工艺因素的变化,能够监测点焊过程喷溅现象的发生;信号频域里的变化特征不明显,因此信号特征重点将在时域中分析和提取。针对电极位移、动态电阻信号,采用动态电阻峰值时刻,电极位移峰值时刻,划分熔核形成不同阶段,设计表征焊点形成不同阶段的特征参量提取算法,通过相关分析确定表征焊点形核过程的多信息融合特征向量集合。 基于电极位移信号特征向量集合建立多元线性回归、多元非线性回归、RBF神经网络焊点接头强度预测模型,采用交叉有效性检验方法,检验预测模型的有效性。检验结果表明所建立的回归模型、RBF神经网络模型都可以用于实现对焊点质量的在线评估,RBF神经网络预测模型体现出较强的容错性和聚类性,可作为进一步研究和实现在线质量监测的方法之一。 基于电极位移、动态电阻信号监测特征向量集合,采用数据离散化技术实现点焊过程特征向量集的数据削减与泛化,通过利用较高层次数据概念替换低层次概念,建立表征不同焊接过程的模式。将不同焊接电流规范下焊点模式存储于网络,利用Hopfield网络的联想记忆功能实现对未知焊点的模式识别。Hopfield网络分类模型测试结果表明该模型可以快速实现焊点质量的在线评判和分类。 利用CART数据挖掘方法建立焊点接头抗剪强度分类、预测决策树,将焊接过程监测参量与焊点强度之间复杂的映射模型以十分直观的二叉树形式给出,用一系列监测特征参量的逻辑表达式构成接头强度分类、预测规则。CART有效性检验结果表明CART焊点质量分类、预测模型识别过程速度快,分类、预测规则易于表达,准确率高,可以较满意地完成焊点接头抗剪强度分类、预测的任务。
刘建花[6]2006年在《电阻点焊熔核形成过程的数值模拟》文中研究说明从20世纪60年代起,电阻点焊的数值模拟研究方法一直在不断改进,但对于其中一些问题至今尚未得到满意的解决,比如电热力的耦合分析、接触电阻的处理方法以及焊接中接触面积变化明显的球形电极电阻点焊。本文就此展开工作,在对接触电阻进行分析的基础上,以有限元软件ANSYS为平台,建立球形电极电阻点焊的电热力耦合模型,并得到试验验证,较详细的研究和讨论了球形电极电阻点焊的形核机理及其影响规律。 所建模型包括电极头为球形的结构模型和电极—工件之间由小到大不同接触面积的多个电热模型,结构模型用于模拟电极和工件在整个焊接过程包括预压、焊接及冷却阶段的变形情况;电热模型用于模拟通电焊接过程的产热情况。 通过结构模型预压过程的数值分析,得到通电过程的初始接触条件。模拟结果表明:电极与工件之间接触面的径向应力较大,工件之间接触中心的轴向应力较大:一般情况下,各接触面的面积大小及接触压力分布的均匀程度与电极头球面半径、板厚及电极压力成正比例关系;在电极—工件接触面边缘处,锥形电极较球形电极更容易出现应力集中现象。 电热力耦合分析以较小的时间步循环进行:根据预压分析或各时间步结构模型分析得到的电极与工件之间接触面积调用电热模型,两工件之间的接触面积采用生死单元技术处理,将每时间步计算得到的各节点温度加载到结构模型中进行重启动分析,得到该时刻的接触情况继续循环。尝试利用实测信号对接触电阻值进行处理,并用于温度场的计算。通过试验验证证明整个电热力模型耦合的合理性以及结果的准确性,同时说明接触电阻值确定方法是可行的。模拟结果还表明:通电瞬间电极端面温度高于工件之间接触区温度,随后工件之间中心温度很快超过电极端面温度,当熔核长大到一定程度时,熔核中心温度升高不明显;在焊接过程中电极与工件之间的接触半径逐渐增加而工件之间的接触半径则在前期迅速减小后缓慢增加:熔核周围为高温塑性金属所包围,发生的轴向塑性变形由负值过渡到正值,工件之间接触区焊接到一起,形成封闭熔核的塑性金属环;电极压力对熔核形成过程的影响很明显,随着电极压力的增加,接触面积增大,动态电阻减小,温度上升速度下降,所达到的最高温度值也相应下降。 将实际采集的动态电极位移信号和焊接电流作为载荷加载到热力耦合模型中,通过计算得到相应的与焊接质量密切相关的熔核信息,作为一种在线检测系统的初步探讨。
魏雷[7]2009年在《镀锌板电阻点焊质量评判方法的研究》文中研究指明镀锌钢板由于具有良好的抗腐蚀性能,在汽车制造业中取代冷轧钢板而被大量使用。但是其电阻点焊可焊性较差,由于镀锌层导致电极头工作端面的接触面积:噌大,电流密度降低。同时,低熔点的锌致使电极头粘损严重,从而使镀锌板的点:焊接头质量不稳定和难以控制。针对汽车工业中镀锌板点焊接头质量控制的要求,以点焊接头表面图像和点焊过程实时采集的动态信息为信息源。为寻求一种在线的、无损的、低成本的点焊质量评判方法,开展了以下研究工作:1.搭建了焊接接头表面图像的实验采集平台,在同等的条件下,采用数字图像技术获取焊接接头的表面图像,通过对接头表面的数字图像初步分析表明,点焊接头表面图像可以作为质量检测的信息源。2.通过对大量点焊接头表面图像的特征分析,确定了不同特征环区的面积作为表征点焊质量的信息特征参数,根据特征区域面积与焊点抗剪强度的相关性分析结果,选择了相关性显着的特征参数作为输入向量,焊接接头的抗剪强度作为输出参量,建立了以剪切强度为质量评判指标的BP神经网络预测模型。网络模型测试结果表明,采用建立的BP网络模型进行焊点质量在线评判时,可获得满意的结果。3.搭建的点焊过程动态信号采集试验平台,实现了焊接电压,焊接电流、电极位移多路信号的无相差同步采集。通过对动态信号进行滤波、降噪、以及时域分析,确定了动态电阻、电极位移作为质量在线评判的信号源。4.通过分析点焊镀锌板过程中的动态电阻和电极位移的信号,提取了6个可表征接头质量和熔核形成过程的特征参量。依据特征参量与接头的抗剪强度间的相关分析结果,选取了与接头抗剪切强度密切相关的特征参量作为SOM网络的归类分析的输入向量,建立了点焊接头质量分类模型。实验验证表明,采用建立的SOM网络模型可以实现对镀锌板点焊接头质量的分类。
余海燕[8]2006年在《基于神经网络的低碳钢点焊质量在线监测的研究》文中研究表明本文回顾了电阻点焊质量监控的发展现状,指出了传统点焊质量监控方法存在的缺点,展望了点焊质量监控的未来发展方向,简单介绍了多监测参量综合监控法和人工智能法并着重介绍了人工智能中的神经网络监控法;介绍了人工神经网络的基本知识和其在焊接中的应用。论文的第一部分介绍了本课题研究的目的、意义及方法;第二部分介绍了本文所采取的实验系统和数据采集程序,采用空心线圈电流传感器进行电流的采集,用C语言软件编程实现数据的在线采集;第叁部分分析了点焊工艺参数(热量、电极压力、分流等)对动态电阻曲线的影响,分析了动态电阻的特征量对熔核直径影响,初步选出了神经网络输入信息参量;第四部分建立了基于神经元网络的点焊熔核尺寸预测系统。论文最后将训练好的神经网络的数据移植到C语言程序中,成功的建立了低碳钢电阻点焊质量在线监测系统,为实现低碳钢电阻点焊质量的在线控制打下了良好的基础。
史建涛[9]2005年在《基于电阻点焊过程信号的点焊质量监控方法研究》文中研究说明点焊以其高效率、低成本的突出优点已广泛应用于大批量薄板焊接结构生产中,如轿车车身、航空航天、家用电器和家具等。电阻点焊的形核处于封闭状态,使得焊点质量参数(熔核直径、强度等)无论在焊接期间还是在焊后都无法直接观测,从而给点焊质量监控和检测带来了极大的困难。但是由于电阻点焊在汽车、航空、航天制造工程和电器工业的应用越来越广泛,故针对电阻点焊的质量控制已经成为了相关行业关注的热点。原有的点焊质量控制方法绝大多数都是基于一定的假设条件建立数学模型,而实际焊接过程的复杂程度使得这些模型与实际对象间相离较远,难以达到满意的适应效果。本课题以电阻点焊质量在线监控为目的,电流、电压、电极位移等焊接信号为对象,尝试使用人工神经网络和模糊控制等人工智能方法建立点焊质量的过程模型。论文工作主要包括以下内容: 1)采集系统的研制。研制了以KS2062型A/D卡为核心的数据采集系统,完成对电阻点焊过程中的焊接电压、焊接电流和电极位移信号的采集。 2)过程信号的特征提取。尝试使用线性方程描述过程参量的变化趋势,并且确定过程信号的特征参量及其计算方法。 3)RBF神经网络预测模型。利用RBF神经网络工具,以点焊过程参量的周波序列作为输入,以对应焊点的拉剪力作为输出,建立点焊过程参数与焊点质量之间的映射模型,实现借助点焊过程信号来预测焊点的质量。 4)点焊过程喷溅识别系统。分别使用模糊聚类分析和模糊推理的方法对点焊过程中的喷溅现象进行识别。 5)点焊质量的模糊推理。根据喷溅识别系统的结果将点焊过程进行分类,当有喷溅时使用动态电阻参量建立的模糊推理系统对点焊质量进行推理;当无喷溅时使用电极位移参量建立的模糊推理系统对焊点质量进行推理。 6)对比RBF神经网络预测结果和模糊推理结果,表明模糊推理焊点强度有较高的精度。
王先锋[10]2011年在《基于电极振动的电阻点焊质量监测方法与机理研究》文中研究表明电阻点焊技术因其高效率、低成本、高自动化程度等优点,在金属板连接工艺中有着广泛的应用。在汽车制造工业中,一个典型的轿车车身大概由300～400个薄板件经4000～6000个焊点装配而成,而2010年我国汽车产销量均超过1800万辆。因此,保证电阻点焊质量的合格率对汽车安全和节约生产成本有着重要的社会和经济意义。然而,电阻点焊质量因熔核形成过程的不可观性和瞬时性而难以直接监测。为此,只能通过监测与焊接质量密切相关的各种电和物理参数来间接地监测焊接质量,其中电极位移被认为是电阻点焊质量的理想监测参数之一。然而,电极位移监测方法因位移传感器的安装干涉和经济性问题而不能工业化应用。在电阻点焊的研究中,电极振动一直被大多数研究者当作干扰或无用的信息而很少受到关注,并对监测到的电极位移信号进行滤波或跨周波采样来消除这些振动的影响。然而,有少数研究者注意到电焊机的机械振动以及监测到的电极位移曲线上的波动是由交流焊接电流引起的,并与熔核形成过程有关,但是没有进行系统的研究。为此,本文从电极振动的方向进行研究,采用加速度计进行电阻点焊质量的监测,旨在开发新的电阻点焊质量监测方法,同时解决传统的热膨胀位移监测方法的不足。本文首先开发了电极振动的监测系统,同时采集电阻点焊过程中的焊接电压、焊接电流、电极位移和加速度信号;其次,从电极位移的波动现象入手,分析电极位移波动的机理,并提取电极位移波动特征,研究其变化的机理;然后,从电极振动的方向入手,分别使用位移传感器和双加速度计监测电阻点焊过程中的电极振幅信号,并研究其在电阻点焊质量监测中的应用;最后,采用电极振幅更明显的下电极振幅监测电阻点焊质量,并用HMM来进行电阻点焊质量的分类评估。本文的主要研究工作如下:(1)电阻点焊中电极振动信号监测系统主要工作包括电阻点焊监测参数的传感与测量技术、监控系统的硬件配置和使用LabVIEW软件开发的基于工控机的电阻点焊监测与开环控制系统的程序及其测试。测试结果表明所开发的电阻点焊监控系统具有精确度高、性能可靠、操作性好等特点。(2)电阻点焊过程中电极位移波动特征的机理分析与试验研究通过采集焊接过程中的焊接电流和电极位移曲线分析电极位移波动的机理,并提取电极位移的脉冲膨胀增量,即位移波动峰值。结合焊接过程中初级动态电阻的变化和各周波时焊点熔核的金相照片,分析了电阻点焊过程中位移波动峰值与熔核长大之间的关系。根据位移波动峰值的变化规律,可用5个特征点将位移波动峰值曲线分为4个阶段,并研究不同焊接电流和电极力条件下位移波动峰值曲线及其特征点的变化,结果显示位移波动特征可以用来有效地监测焊接质量。(3)使用双加速度计的电阻点焊质量监测方法虽然位移传感器能够监测电极位移波动,但由于其安装干涉和价格昂贵而不能工业化应用。本文采用双加速度计测量上下电极的加速度信号,通过数据处理获得电极振动幅值曲线,并与位移传感器监测的电极振动幅值曲线进行对比,结果表明两者是一致的。其次,研究了不同焊接电流条件下使用双加速度计监测的电极振幅曲线的变化,结果表明电极振动能够用来监测焊接质量,如“无焊点”、“粘连焊点”、“小焊点”、“合格焊点”和“飞溅”。最后,研究了异常焊接条件下,如分流、边缘焊、油污表面和配合不佳,使用电极振动信号对电阻点焊质量的监测。(4)使用单加速度计和HMM的电阻点焊质量的在线分类评估由于点焊过程中,上下电极均发生振动,且下电极振幅更明显。因此,通过改善加速度信号的带通滤波参数,获得与总电极振幅线性相关的下电极振幅来监测电阻点焊的质量。通过试验获得不同焊接电流条件下使用单加速度计监测的下电极振幅曲线,其值随着焊接电流的增加而增加,且依次出现“无焊点”、“粘连焊点”、“小焊点”、“合格焊点”和“飞溅”。当飞溅发生时下电极振幅发生较大跳变,因此通过设定阈值来监测飞溅的发生。而对于“虚焊”(包括“无焊点”和“粘连焊点”)、“小焊点”和“合格焊点”采用HMM进行在线分类评估,即采用下电极振幅为观测值和熔核直径为状态值分别进行HMM建模,再利用HMMs对待检测样本进行模式识别,经试验验证该分类方法是有效和可靠的。本文在充分吸收和借鉴前人研究成果的基础上,对电极位移波动的机理进行了分析,并提取了位移波动峰值,通过试验研究了位移波动峰值在熔核长大过程中的变化机理。在此基础上,为了克服位移传感器测量的不足,从电极振动的角度入手,采用加速度传感器进行电极振幅的监测,并研究该方法在电阻点焊质量监测中的应用。该研究为基于电极振动的电阻点焊质量监测方法提供了重要参考。
参考文献：
[1]. 基于信号特征分析的点焊质量在线监控方法的研究[D]. 种玉宝. 兰州理工大学. 2004
[2]. 汽车车身中频电阻点焊过程稳定性在线评价[D]. 夏裕俊. 哈尔滨工业大学. 2016
[3]. 基于STM32的电阻点焊质量在线检测系统开发[D]. 张大龙. 东北大学. 2014
[4]. 基于多信息融合的点焊质量在线监控方法研究[D]. 张陈. 沈阳工业大学. 2006
[5]. 电阻点焊质量在线监测方法的研究[D]. 张宏杰. 兰州理工大学. 2005
[6]. 电阻点焊熔核形成过程的数值模拟[D]. 刘建花. 兰州理工大学. 2006
[7]. 镀锌板电阻点焊质量评判方法的研究[D]. 魏雷. 兰州理工大学. 2009
[8]. 基于神经网络的低碳钢点焊质量在线监测的研究[D]. 余海燕. 吉林大学. 2006
[9]. 基于电阻点焊过程信号的点焊质量监控方法研究[D]. 史建涛. 兰州理工大学. 2005
[10]. 基于电极振动的电阻点焊质量监测方法与机理研究[D]. 王先锋. 上海交通大学. 2011
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