摘要
本发明涉及一种基于集成算法建立电阻点焊质量监测系统的方法,属于质量监测领域。通过采集实际焊接成产过程中的焊接参数以及焊点的超声波检测信息,引入长短期记忆网络算法与随机森林算法建立基础学习器与辅助学习器,并通过集成算法完成交叉验证以及加权输出,实现对电阻点焊质量监测。本发明最大限度地提取了实际焊接生产中的过程信息,还显著减少了因试验片焊接与实际生产焊接件之间的差异所带来的影响。因此,建立的模型展现出了卓越的适应能力和有效性。引入集成学习和强化学习技术,进一步提升了模型的精度,使得预测结果更加接近真实值,不仅增强了模型的预测能力,也为焊接质量的评估提供了更为可靠的依据。
技术关键词
集成算法
动态电阻曲线
辅助学习器
特征值
长短期记忆网络
监测系统
超声波
基础
强化学习技术
随机森林
强度
尺寸
多任务
焊接件
有效值
参数
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