焊接質(zhì)量在線監(jiān)控方法探討

唐文慶 種玉寶

（大連市鍋爐壓力容器檢驗(yàn)研究院 遼寧大連）

焊接過(guò)程是焊接電流、電壓以及熱、力等各種影響因素綜合作用的結(jié)果，引起其物理狀態(tài)變化、電弧穩(wěn)定性、焊接缺陷的原因，必然隱含于各參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化之中。傳統(tǒng)的焊接質(zhì)量是通過(guò)穩(wěn)定焊接參數(shù)和焊后檢驗(yàn)來(lái)控制，最終質(zhì)量靠抽樣目測(cè)和剖切檢驗(yàn)等焊后檢驗(yàn)手段來(lái)保證。由于焊接過(guò)程中存在大量隨機(jī)影響因素，各影響因素之間相互耦合以及高度的非線性作用，僅通過(guò)穩(wěn)定工藝參數(shù)不可能完全保證焊接質(zhì)量，焊后檢驗(yàn)的質(zhì)量保證體系缺乏實(shí)時(shí)性，不能給焊接過(guò)程提供任何質(zhì)量反饋信息，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)焊接缺陷。因此，人們一直在積極尋求能直接傳感或監(jiān)測(cè)焊接質(zhì)量的方法。

一、焊接過(guò)程的動(dòng)態(tài)信號(hào)

1.利用電弧電壓、焊接電流作為信號(hào)源

在焊接質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，最被人們認(rèn)可的是基于電弧或視覺(jué)的傳感。電弧傳感主要是采集焊接過(guò)程中的電弧電壓和焊接電流，根據(jù)電弧理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)可知，短路過(guò)渡焊接過(guò)程中產(chǎn)生的飛濺、熄弧、跳弧等現(xiàn)象，都可以從電弧電壓和焊接電流信號(hào)中反映出來(lái)，即焊接過(guò)程的電信號(hào)包含了電弧燃燒情況的豐富信息，這些信息不但可以被方便地采集，而且具有周期短、頻率高、信號(hào)頻率幅值變化劇烈等特點(diǎn)。通過(guò)適當(dāng)?shù)男盘?hào)處理方法，提取表征焊接質(zhì)量的信息是有效的，故進(jìn)行焊接質(zhì)量檢測(cè)、焊接過(guò)程的波形控制等方面研究時(shí)，常用電流、電壓為信息源，并設(shè)計(jì)了多種處理算法。如華南理工大學(xué)在對(duì)GMAW過(guò)程以正常、焊穿、短時(shí)間斷弧為分類(lèi)形式的焊縫缺陷識(shí)別中，采用了電弧電壓與焊接電流為信息源。在北京石油化工學(xué)院、北京工業(yè)大學(xué)關(guān)于CO2焊特征參數(shù)的檢測(cè)分析研究、清華大學(xué)關(guān)于CO2焊接電弧信號(hào)分析與穩(wěn)定性研究和華中理工大學(xué)關(guān)于CO2焊溶滴過(guò)渡特征等研究中，也均以電弧電壓與焊接電流作為信息源。

2.利用電弧聲作為信號(hào)源

在實(shí)際生產(chǎn)中，熟練的焊工往往能根據(jù)電弧聲辨別焊接過(guò)程的穩(wěn)定性和飛濺大小，這說(shuō)明電弧聲與焊接過(guò)程具有相關(guān)性，通過(guò)電弧聲的研究應(yīng)能實(shí)現(xiàn)對(duì)焊接過(guò)程乃至焊接缺陷的檢測(cè)。雖然電弧聲波采集較難，且容易受到其他因素的影響，但隨著高速信號(hào)采集器與計(jì)算機(jī)對(duì)聲音信號(hào)的輔助分析等技術(shù)的發(fā)展，采集電弧聲信號(hào)仍然是可能的，而且從全息的角度看，電弧聲中也包含有反映焊接質(zhì)量的特征信號(hào)，因此近年來(lái)也有一些以電弧聲為信息源的相關(guān)研究。日本學(xué)者Arata Yoshiaki在1979年與1980年對(duì)電弧聲的特性、規(guī)范的影響方面進(jìn)行了研究。澳大利亞學(xué)者Saini和Floyd在1998年研究了電弧聲在GMAW焊接在線質(zhì)量檢測(cè)中的應(yīng)用。他們肯定了Manz提出的電弧聲產(chǎn)生于焊接電弧能量水平突變的觀點(diǎn)，并認(rèn)為電弧輸入能量、溶滴過(guò)渡方式和過(guò)渡速率是產(chǎn)生焊接能量突變的3個(gè)因素。他們贊同Kaskinen和Mueller關(guān)于等離子體體積變化導(dǎo)致能量突變從而引起電弧聲的觀點(diǎn)，并給出公式（1）。

式中 VI——電弧能量

V——電弧電壓

I——電弧電流

k、K——常數(shù)

S——聲壓。

國(guó)內(nèi)關(guān)于電弧聲的研究中，指出在時(shí)域上利用統(tǒng)計(jì)法得到的短路前后1.44ms內(nèi)聲波能量Es與飛濺呈線性關(guān)系，見(jiàn)公式（2）。探討了電弧電壓與焊接電流對(duì)Es的影響，從頻域上利用經(jīng)典譜估計(jì)方法，給出了電弧聲的功率譜。

式中 a——線性變換系數(shù)

S——聲波采集信號(hào)的量值

3.利用焊接電弧光作為信號(hào)源

多年前，人們利用光電管將弧光總強(qiáng)度轉(zhuǎn)換為電壓，發(fā)現(xiàn)弧光總強(qiáng)度與電弧長(zhǎng)度之間的存在定量的線性關(guān)系，見(jiàn)公式（3）。通過(guò)測(cè)量弧光總強(qiáng)度B信號(hào)的大小，可得知電弧弧長(zhǎng)的大小。

式中 B——弧光總強(qiáng)度，V

I——電弧電流，A

L——弧長(zhǎng)，mm

M1、M2、M3——常數(shù)

此外弧光還可以傳感熔滴過(guò)渡，即在縮頸破斷脫離焊絲端頭瞬時(shí)，由于電流回路的突然斷路，弧光強(qiáng)度信號(hào)突然下降，根據(jù)電弧的物理規(guī)律，原來(lái)籠罩在熔滴下部端面的弧根（電弧的陽(yáng)極區(qū)），將自動(dòng)上跳至焊絲端頭縮頸破斷處，以維持電弧電流回路的繼續(xù)流動(dòng)?；」鈴?qiáng)度信號(hào)又逐漸上升，這個(gè)弧光強(qiáng)度下凹信號(hào)就是熔滴過(guò)渡的特征信號(hào)。

由此可見(jiàn)，電弧弧光信號(hào)中也包含了與焊接過(guò)程密切相關(guān)的信息，而且弧光信號(hào)的分散度小、穩(wěn)定性和精確度高，故可通過(guò)檢測(cè)電弧弧光信號(hào)的變化來(lái)對(duì)焊接質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)以及獲知焊接過(guò)程的穩(wěn)定性。

二、信號(hào)處理及信號(hào)分析方法

信號(hào)可以從幅值域、頻率域、時(shí)間域來(lái)描述。智能診斷中信號(hào)處理的目的是去除信號(hào)中的噪聲和提取診斷用的特征向量。要全面地描述一個(gè)焊接過(guò)程，需要從兩個(gè)方面來(lái)提取特征元素，即時(shí)域分析和頻域分析。

1.時(shí)域分析方法

在對(duì)信息源進(jìn)行時(shí)域處理時(shí)，主要采用概率統(tǒng)計(jì)特征法，即通過(guò)焊接電壓、電流時(shí)域內(nèi)的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征進(jìn)行焊接過(guò)程穩(wěn)定性或缺陷檢測(cè)。例如從二者直方圖分布、瞬時(shí)I-U圖、峰值及變化率、過(guò)渡周期和短路時(shí)間等方面進(jìn)行特征提取與分析。

2.頻域分析方法

在對(duì)信息源進(jìn)行頻域處理時(shí)，主要采用基于FFT的譜分析技術(shù)信號(hào)處理方法?；贔FT的譜分析技術(shù)是現(xiàn)代數(shù)字信號(hào)處理中普遍采用的方法。公布的文獻(xiàn)中大量的研究表明，短路過(guò)渡形式的傅立葉變換曲線在較高頻率時(shí)有一個(gè)主峰值，在較低頻率時(shí)有次要峰值；大滴過(guò)渡電流信號(hào)的傅立葉變換曲線具有確定的、相對(duì)尖的主峰，峰值的寬窄表明信號(hào)一致性的程度，峰值代表了熔滴過(guò)渡的主頻率。由于最高的熔滴過(guò)渡頻率與最好的焊接質(zhì)量相一致，因此通過(guò)控制熔滴過(guò)渡頻率來(lái)調(diào)節(jié)焊接參數(shù)，保證主峰值盡可能的窄、頻率盡可能的高。通過(guò)對(duì)隨機(jī)信號(hào)經(jīng)典功率譜估計(jì)，提取焊接電壓、電流在不同頻率的功率譜密度變化，如幅值、對(duì)應(yīng)頻率等特征，進(jìn)行焊接過(guò)程穩(wěn)定性判別和焊接質(zhì)量的檢測(cè)。還有一些報(bào)道中提到的比較周期圖法、Welch平均法以及AR模型法對(duì)電弧聲波各頻段信號(hào)進(jìn)行功率譜估計(jì)的結(jié)果。采用功率譜估計(jì)的方法對(duì)電壓信號(hào)在焊接過(guò)程中的頻譜特性進(jìn)行分析，在電弧功率譜提取焊接過(guò)程中的特征頻率，為小波分析尺度的選取提供依據(jù)。

3.時(shí)頻分析方法

對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)分析和適時(shí)處理，傅立葉變換存在著很大局限性，一方面是因?yàn)樗菚r(shí)-頻域的全局轉(zhuǎn)換，沒(méi)有時(shí)域和頻域同時(shí)局部化的作用，信號(hào)在局部時(shí)域上的改變會(huì)影響其全部頻譜特性，在頻域中的局部改變也會(huì)影響其在全部時(shí)域中的特性，亦即頻域中某頻率或某頻帶內(nèi)的信息和時(shí)域中某時(shí)刻或時(shí)寬內(nèi)的信息沒(méi)有直接的對(duì)應(yīng)關(guān)系，這種對(duì)應(yīng)關(guān)系稱為時(shí)頻分析；另一方面，傅立葉變換得到的功率譜密度僅能給出信號(hào)的平均統(tǒng)計(jì)結(jié)果，這對(duì)于高度非線性復(fù)雜的焊接過(guò)程顯然是不夠的。

使傅里葉變換（譜）表示頻率分量的時(shí)間局域化方法之一，是對(duì)信號(hào)x（t）適當(dāng)預(yù)加窗，加窗后的傅里葉變換稱為短時(shí)傅里葉變換（STFT）。STFT分析和綜合（逆變換）式的定義見(jiàn)公式（4）。

分析窗 γ（t）和綜合窗 g（t）須滿足 ∫g（t）γ*（t）dt=1。x（t′）乘一個(gè)很短的分析窗 γ（t′-t）后，相當(dāng)于取出信號(hào)在分析點(diǎn)（t=t′）附近的一個(gè)切片，因此，STFT將得到在分析點(diǎn)t′附近的“局部頻譜”。

小波變換是在時(shí)頻平面不同位置具有不同的分辨率，是一種多分辨率的分析方法，而且由于其時(shí)頻窗面積不變但形狀可變，因此可對(duì)信號(hào)的局部特征進(jìn)行準(zhǔn)確分析。小波分析的基函數(shù)由小波伸縮而成，其時(shí)頻窗寬度隨信號(hào)自適應(yīng)變化，低頻處時(shí)窗變寬，高頻處時(shí)窗變窄。因此，具有時(shí)頻局部化功能的小波變換是適用于非平穩(wěn)信號(hào)處理的理想工具，主要進(jìn)行奇異信號(hào)檢測(cè)、信噪分離以及頻帶能量分析。

采用時(shí)頻窗可變的小波變換對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)進(jìn)行分析已經(jīng)有了廣泛的實(shí)際應(yīng)用。如利用小波分析摩擦焊接結(jié)點(diǎn)和擴(kuò)散焊接孔隙的微弱結(jié)點(diǎn)缺陷超聲信號(hào)，利用連續(xù)的和離散的小波變換分解轉(zhuǎn)軸和送絲伺服電機(jī)電流信號(hào)，提取信號(hào)特征成功監(jiān)測(cè)工具的損壞狀況。華南理工大學(xué)利用子波變換對(duì)CO2焊焊穿進(jìn)行了有效的特征提取。華中理工大學(xué)在對(duì)熔滴過(guò)渡特征的分析與研究中，采用小波包結(jié)合自回歸分析技術(shù)取得了一定進(jìn)展。

4.統(tǒng)計(jì)分析方法

不論是在時(shí)域和頻域中，都存在大量的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，這些參數(shù)全面地反映了焊接過(guò)程。時(shí)域中應(yīng)用較多的無(wú)量綱統(tǒng)計(jì)參數(shù)有：均值、峰值、均方幅值、波形指標(biāo)、峰值因子、脈沖指標(biāo)、峭度系數(shù)、自相關(guān)函數(shù)、互相關(guān)函數(shù)等。頻域中常用參數(shù)有：頻率和頻率下降率、幅值譜、功率譜、自功率譜密度函數(shù)、互功率譜密度函數(shù)、頻響函數(shù)等。

在幅值域內(nèi)分析電弧電壓和焊接電流，繪制電弧電壓概率密度分布圖和焊接電流概率密度分布圖，在頻域內(nèi)分析短路時(shí)間和燃弧時(shí)間，繪制短路時(shí)間頻數(shù)分布圖和燃弧時(shí)間分布圖，超值電壓參數(shù)、低值電流參數(shù)、超值電流參數(shù)、瞬時(shí)短路參數(shù)、超時(shí)短路參數(shù)、超時(shí)燃弧參數(shù)等六個(gè)參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)，輸出參數(shù)為飛濺量大小。華南理工大學(xué)利用焊接電壓與電流在整條焊縫上以時(shí)間、取值范圍和出現(xiàn)幾率為軸的三維圖，根據(jù)立體的電參數(shù)概率分布進(jìn)行焊接質(zhì)量識(shí)別。北京石油化工學(xué)院與北京工業(yè)大學(xué)以特征參數(shù)概率分布直方圖為主，即以短路時(shí)間、燃弧時(shí)間、峰值、最大電流變化率、短路周期等的概率分布為主要研究對(duì)象，分析焊接過(guò)程特征參數(shù)與焊接過(guò)程穩(wěn)定性之間的關(guān)系。清華大學(xué)利用了電弧電壓、電流波形的平均值M、標(biāo)準(zhǔn)差S、變異系數(shù)及動(dòng)態(tài)I-U圖等進(jìn)行信號(hào)分析及穩(wěn)定性評(píng)價(jià)等。

三、缺陷識(shí)別方法

缺陷識(shí)別就是對(duì)被識(shí)別的對(duì)象（主要是針對(duì)焊縫質(zhì)量）當(dāng)前狀態(tài)的識(shí)別和未來(lái)狀態(tài)的估計(jì)（趨勢(shì)分析），識(shí)別它是正常還是異常，若是異常，則是屬于哪種異常情況。焊縫質(zhì)量的變化必然會(huì)由焊接過(guò)程自身的狀態(tài)特性的變化來(lái)反映，實(shí)質(zhì)上缺陷診斷是在時(shí)域內(nèi)識(shí)別被診斷對(duì)象的實(shí)時(shí)狀態(tài)。抽象到理論上來(lái)看，缺陷識(shí)別就是故障診斷，缺陷識(shí)別的理論也就是故障診斷的機(jī)理。識(shí)別的方法很多。常用的識(shí)別方法有：統(tǒng)計(jì)識(shí)別法、函數(shù)識(shí)別法、邏輯識(shí)別法、模糊識(shí)別法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法，這些方法均有其各自的特點(diǎn)。

統(tǒng)計(jì)識(shí)別法是用統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法從大量信號(hào)數(shù)據(jù)中提取出對(duì)待識(shí)別缺陷敏感的特征元素。根據(jù)工程中的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果及理論分析結(jié)果，提供標(biāo)準(zhǔn)的正常狀態(tài)模式集和待識(shí)別缺陷模式集。然后將被識(shí)別對(duì)象的實(shí)時(shí)信號(hào)中提取出來(lái)的特征元素與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的正常狀態(tài)模式集和待識(shí)別缺陷模式集的相應(yīng)特征元素進(jìn)行比較，根據(jù)相應(yīng)集合接近的程度給出識(shí)別的結(jié)果。

函數(shù)識(shí)別法是根據(jù)特征元素與故障狀態(tài)之間存在某種函數(shù)關(guān)系，在獲得特征元素值后算出相應(yīng)的故障狀態(tài)的識(shí)別方法，但是反映特征元素和故障之間的函數(shù)必須經(jīng)過(guò)大量實(shí)測(cè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證和修改后才可能真實(shí)地反映工程實(shí)際中被診斷對(duì)象的特點(diǎn)，所以從工程角度上，函數(shù)識(shí)別也必須建立在統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上。由于焊接過(guò)程本身的復(fù)雜性，焊接缺陷與特征元素之間很難用精確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述，因此很難找到合適的函數(shù)關(guān)系式來(lái)表達(dá)焊接缺陷與特征元素之間的關(guān)系。

邏輯識(shí)別法即將所選取的特征向量量化，根據(jù)邏輯特征量進(jìn)行故障識(shí)別。雖然該方法適用于一切機(jī)械設(shè)備故障診斷問(wèn)題，但在實(shí)際應(yīng)用中過(guò)于粗糙，僅僅判斷有無(wú)故障的發(fā)生。如華南理工大學(xué)在基于MSPC方法的GMAW在線監(jiān)測(cè)一文中的多變量統(tǒng)計(jì)方法就是用邏輯識(shí)別的原理，根據(jù)實(shí)際的測(cè)量結(jié)果與預(yù)測(cè)值的偏差大小來(lái)判斷焊接過(guò)程是否異常。

模糊識(shí)別法是利用模糊集合論中的隸屬函數(shù)和模糊關(guān)系矩陣的概念來(lái)解決故障與特征間的不確定關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)報(bào)和精密診斷。雖然這種方法計(jì)算簡(jiǎn)單、應(yīng)用方便、結(jié)論明確直觀，但是難以進(jìn)行趨勢(shì)分析，而且構(gòu)造隸屬函數(shù)是人為的，含有一定的主觀因素，若特征與故障的關(guān)系中含有未知因素時(shí)，隸屬函數(shù)無(wú)法構(gòu)造出來(lái)。同時(shí)對(duì)特征元素的選擇也有一定要求，不合適的選擇可能導(dǎo)致診斷失效。

上述各種識(shí)別方法進(jìn)行邏輯推理和診斷，其特點(diǎn)為串行運(yùn)行的處理方式，需要專(zhuān)門(mén)構(gòu)造龐大的知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，而且缺乏自學(xué)習(xí)能力，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法是就是從物理結(jié)構(gòu)上模擬人腦，按人腦的某些智能來(lái)識(shí)別故障的一種新方法。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法，從理論上講，它可以以任意精度逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)。采用并行分布式存儲(chǔ)和處理信號(hào)的方式，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和魯棒性（魯棒性是英文robustness的音譯，是穩(wěn)健性或穩(wěn)定性的意思，反映為穩(wěn)定性更好。一般用來(lái)描述某個(gè)東西的穩(wěn)定性，就是說(shuō)在遇到某種干擾時(shí)，這個(gè)東西的性質(zhì)能夠比較穩(wěn)定）。適用于多信號(hào)的融合，可同時(shí)綜合定量和定性信號(hào)。尤其對(duì)于多輸入、多輸出的復(fù)雜系統(tǒng)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就更為方便。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別法具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，并在學(xué)習(xí)過(guò)程中不斷的完善自己，具有創(chuàng)造性。具有聯(lián)想記憶功能，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的過(guò)程中，輸入端給出要記憶的模式，通過(guò)學(xué)習(xí)并合理的調(diào)節(jié)權(quán)系數(shù)，網(wǎng)絡(luò)就能記住所有的輸入信息。

在利用信息源的時(shí)-頻特征進(jìn)行CO2焊接過(guò)程穩(wěn)定性判斷、焊縫跟蹤、焊接質(zhì)量檢測(cè)等方面的應(yīng)用，模糊控制和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在國(guó)內(nèi)外都取得了豐碩成果。如采用在線電弧電壓作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的原型機(jī)，精確預(yù)測(cè)短路過(guò)渡和射滴過(guò)渡金屬轉(zhuǎn)移模式和焊接質(zhì)量。應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多種算法對(duì)聲音和振動(dòng)進(jìn)行主動(dòng)非線形控制，英國(guó)利物浦大學(xué)以焊接電流、電壓、速度及板厚為輸入層，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)TIG焊的焊縫質(zhì)量分類(lèi)（TQN網(wǎng)絡(luò)）。甘肅工業(yè)大學(xué)利用電弧聲成功映射了CO2焊的飛濺率。華南理工大學(xué)采用自組織特征（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)焊縫缺陷信息進(jìn)行了成功的識(shí)別。哈爾濱工業(yè)大學(xué)對(duì)焊接缺陷的智能化模式與診斷中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。西北工業(yè)大學(xué)關(guān)于電阻點(diǎn)焊質(zhì)量控制中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用也有相關(guān)報(bào)道。清華大學(xué)、華南理工大學(xué)及甘肅工業(yè)大學(xué)也對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在焊接過(guò)程的控制等方面做了大量研究工作。

運(yùn)用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論，研究動(dòng)態(tài)電阻與焊點(diǎn)質(zhì)量之間的模型關(guān)系，證明采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型可以在焊接過(guò)程中準(zhǔn)確地獲知焊點(diǎn)質(zhì)量信息。在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生了點(diǎn)焊質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法，建立了點(diǎn)焊質(zhì)量模糊綜合評(píng)判模型，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)焊質(zhì)量的多參量綜合檢測(cè)。

四、結(jié)論

焊接電流、電弧電壓、電弧聲以及電弧光等信號(hào)既反映輸入能量、又反映焊接過(guò)程中的奇異點(diǎn)。影響焊接質(zhì)量的各種隨機(jī)因素，均直接或間接地體現(xiàn)在焊接電流、電弧電壓、電弧聲、電弧光等信號(hào)的動(dòng)態(tài)變化中。因此，基于這些信號(hào)的特征進(jìn)行焊接缺陷識(shí)別和質(zhì)量分類(lèi)，理論上是可行的。

利用多種信號(hào)處理方法對(duì)采集到的各種信號(hào)進(jìn)行分析，提取那些隱含的卻與焊接質(zhì)量相關(guān)的信號(hào)特征值，構(gòu)成時(shí)、頻特征向量集，建立多種缺陷識(shí)別模型，對(duì)焊接過(guò)程進(jìn)行自組織特征映射，可望實(shí)現(xiàn)焊接缺陷識(shí)別和質(zhì)量分類(lèi)。