董航, 丛明, Zhang Yuming, 陈和平
针对自动焊接智能化程度相对较低的问题,提出一种基于在线视觉反馈的卡尔曼滤波-高斯过程回归(kalman filter gaussian process regression, KF-GPR)的建模方法,分析了建模方法的理论可行性,建立了熔池关键动态特征与焊接参数的最优预测模型. 相比于传统统计方法,KF-GRP可以更准确的估计动态焊接过程的分布形式与参数,具有高度的鲁棒性和容错性,并能得到更加合理的模型. 设计了304不锈钢不填丝TIG焊试验,利用试验取得的8 423组试验数据进行建模并验证. 结果表明,KF-GPR能有效地抑制信号噪声,对熔池特征进行快速、高精度建模,为后续焊接动态控制奠定基础.