【技术实现步骤摘要】
一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法
本专利技术涉及工业焊接机器人焊缝偏移检测
，尤其是一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法。
技术介绍
随着制造技术的快速发展，焊接制造自动化与智能化已成为必然趋势。因焊接机器人拥有较强的通用性和工作可靠性等优点，已成为焊接自动化技术现代化的主要手段。提高大规模、高速度的现代化焊接质量是焊接工业的重要课题，检测是其重要保证。焊接过程中主要出现裂纹、未焊透和未融合、夹渣、气孔和焊缝外观等缺陷，这些缺陷减少焊缝面积，降低承载能力，容易产生应力集中，从而导致焊缝强度降低，引起焊件破裂导致脆断。在这些缺陷中未融合属于严重缺陷，而研究表明焊丝偏移除了对焊缝外观成形产生严重影响，还会导致未融合。因此预测焊缝是否偏移有着重要的现实意义。目前焊缝偏移检测主要是利用视觉传感器进行焊缝跟踪或超声波传感器进行检测，这种方法对工业现场环境设备及资金要求都较高。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术旨在提供一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法，删...
【技术保护点】
1.一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法，其特征在于：包括如下步骤：/n1)获取电弧电压与焊接电流信息：通过工业网关实时采集焊接机器人的电弧电压和焊接电流数据，并对其中部分数据实施人工打标签，记有偏移为1，无偏移为0，作为训练库；/n2)提取数据有效窗口：对收集到的电弧电压和焊接电流数据根据自身数据特点进行有效窗口提取，删除因受起弧和收弧影响的开头和结尾数据；/n3)特征变换和提取：采用希尔伯特变换方法计算时变，分别对有效窗口内的参数进行特征提取；/n4)对特征进行特征标准化，选取符合要求的特征：对提取的特征使用最大最小标准化以消除量纲不一致的影响，后用L1正则和递...
【技术特征摘要】
1.一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法，其特征在于：包括如下步骤：
1)获取电弧电压与焊接电流信息：通过工业网关实时采集焊接机器人的电弧电压和焊接电流数据，并对其中部分数据实施人工打标签，记有偏移为1，无偏移为0，作为训练库；
2)提取数据有效窗口：对收集到的电弧电压和焊接电流数据根据自身数据特点进行有效窗口提取，删除因受起弧和收弧影响的开头和结尾数据；
3)特征变换和提取：采用希尔伯特变换方法计算时变，分别对有效窗口内的参数进行特征提取；
4)对特征进行特征标准化，选取符合要求的特征：对提取的特征使用最大最小标准化以消除量纲不一致的影响，后用L1正则和递归特征消除法筛选特征，最终得到无多重共线性的特征；
5)模型训练、识别和反馈：根据有标签数据自动筛选出的特征，使用决策树模型训练，对无标签样本或者新样本采取同样的有效窗口选择和特征提取的方法，代入模型预测，根据反馈结果，扩充训练库，不断迭代选择特征和更新模型。
2.根据权利要求1所述的一种应用于机器学习的时序特征有效窗口提取方法，其特征在于：所述的2)提取数据有效窗口的步骤如下：
2.1)对一条焊缝电参数数据按时间序列从小到大排序，对于有缺失的采样点采用相邻点向后填充的方法，统计数据点数N,则初始有效窗口为[0,N-1]；
2.2)前窗选择：从有效窗口开始时刻开始，依次计算有效窗口中除当前采样点i,和采样点i+1,i+2,i+3的均值和标准偏差σ，得到阈值若采样点i不在阈值内，而i+1,i+2,i+3采样点都在阈值内，则有效窗口更新为[i+1,N-1]；若采样点i和i+1,i+2,i+3采样点都在阈值内且i点取值与均值范围不超过整个阈值范围的1/3，则有效窗口更新为[i,N-1]；否则继续选择有效窗口；令此时有效前窗序号为i*；
2.3)后窗选择：从有效窗口[i*,N-1]结束时刻开始，依次计算有效窗口除当前采样点j,和接下来的4个采样点j-1,j-2,j-3,j-4取值的均值和标准偏差σ′，得到阈值若采样点...
【专利技术属性】
技术研发人员：祁学豪，陈苗苗，陈刚，
申请(专利权)人：网络通信与安全紫金山实验室，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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