0 引言

    国内外对舰用高强低合金钢的主要焊接方式中间工序繁杂，能量消耗巨大，机器人难以胜任^[1]。激光电弧复合焊接技术可以进一步地提升焊接速度，增加焊接材料的厚度，加强间隙桥接能力，极大地提高效率^[2]。焊接过程由于焊条裂化和熔融金属振动而伴随着声音，基于麦克风的焊接声信号采集及分析逐步发展起来。AO S等人对激光焊接中的声信号特征进行了二维建模仿真和实验分析，通过试验得到焊接熔池的预测振荡频率^[3]。对于激光电弧复合焊中出现的焊接缺陷、焊接过程不稳定性等状况，许多研究者开展了基于人工神经网络等理论的研究。双权值神经网络(Double Weights Neural Network，DWNN)^[4]函数逼近能力强，有更强的分类能力，在学习速度等方面也比BP神经网络(Back Propagation，BP)^[5]及径向基函数(Radial Basis Function network，RBF)^[6]等网络结构要好，得到了推广应用，如高维数据拟合^[7]等。文献研究多为小功率复合焊接，对于高强低碳合金厚钢板的激光焊接研究甚少。本文以美国核动力“福特级”航母舰用高强低碳合金钢HSLA-115为研究对象，提出了基于声信息及双权神经网络的焊接参数优化方法，为我国舰用焊接实际工程技术服务。

1 声信号的采集与预处理

1.1 声信号采集平台

    本平台由丹麦B&K公司的4189声音传感器、10 kW光纤激光器IPG-10000、六轴高精度焊接机器人KUKA60HA、焊材HSLA-115组成。不同厚度的HSLA -115钢板如图1所示，钢板厚度依次为6 mm、8 mm、10 mm、12 mm和14 mm。

1.2 小波阈值降噪

    本文采用基于小波变换方法，既可以有效抑制焊接过程中的放气噪声、机械运行噪声，又可以减少信号在突变部分的失真。小波降噪过程如图2所示^[8]。

1.3 去噪性能评价

    通过对比各个小波基的降噪能力以及考虑PC的处理速度，选择小波基是db4，小波分解3层。以钢板厚度为8 mm焊透时为例，计算信噪比(Signal-Noise Ratio，SNR)^[9]和均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)^[10]，结果如表1所示。

    通过观察表1，可以发现采用双阈值双因子的阈值函数去噪能力更强，可以更好地进行特征提取。

2 特征提取

    运用文献[8]的方法，提取了时域的短时能量E_n、短时平均幅度M_n、短时平均过零率Z_n、短时零能比ZER_n 4个参数特征。窗口长度为1 024，重叠50%进行分帧。不同焊接参数如表2所示。对应的E_n、M_n、Z_n、ZER_n结果如表3所示。

3 双权值神经网络的数据拟合算法

    本文在舰用高强低碳合金厚钢板焊接参数优化中应用文献[7]提出的多维函数拟合逼近算法。双权值神经网络的固定结构如图3所示。

    在双权值神经网络的数学模型中^[7]，最后拟合的公式如下^[7]： 

4 双权值神经网络建模与分析

    本文选取双权值神经网络(DWNN)与径向基函数神经网络(RBF)。以焊接钢板厚度、焊接功率、焊接速度作为神经网络的输入，以E_n、M_n、Z_n、ZER_n作为输出，通过训练样本建立神经网络，并比较两神经网络的训练效果。

    (1)网络输出为E_n    

    网络结构见图4，拟合训练效果见图5。

    (2)网络输出为M_n

    网络输出为M_n时拟合训练效果见图6。

    (3)网络输出为Z_n

    网络输出为Z_n时拟合训练效果见图7。

    (4)网络输出为ZER_n    

    网络输出为ZER_n时，拟合训练效果见图8。

    图5～图8中，横坐标为所采用的神经元个数，纵坐标为均方误差。在DWNN与RBF中，输入为钢板厚度、焊接功率、焊接速度，对应的输出为E_n、M_n、Z_n、ZER_n。随着神经元数目的增加，采用DWNN 训练时的均方误差始终小于RBF的均方误差。

5 结论

    本文采集了不同的焊接钢板厚度、焊接功率、焊接速度下的激光电弧复合焊声信号，提取出短时能量、短时平均幅度、短时平均过零率、短时零能比4个特征值，并分别以此为输出构建了4个不同的神经网络结构。结果表明，采用DWNN对4个特征值进行训练时的精度始终高于RBF，收敛速度也始终比RBF快。本文利用神经网络结构探究了不同焊接参数与焊接过程中声信号之间的关系，进一步为基于声信号的大功率激光电弧复合焊接参数优化及焊接质量监测与控制提供了参考依据。

参考文献

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作者信息:

刘雨晴，汤金萍，华  亮，郑长炜

（南通大学 电气工程学院，江苏 南通226019）