基于XGBoost模型的激光焊接熔透状态预测方法

一种激光焊接焊缝熔透状态预测方法，包括：通过麦克风采集焊接过程的声音信号；经降噪、截取和分帧预处理后，提取时域和频域特征，构建训练数据集和测试数据集；基于XGBoost算法建立预测模型，使用训练数据集训练XGBoost模型后在测试数据集上验证模型；计算特征数据的SHAP平均绝对值并排序；根据SHAP平均绝对值进行特征筛选，逐渐增加特征数量再次训练模型，从中寻找最优XGBoost模型；采集实际激光焊接过程中的声信号，经预处理和特征提取后得到信号特征数据，输入最优XGBoost模型，得到熔透状态的预测结果。本发明以激光焊接过程中的声音数据训练XGBoost模型，并通过基于SHAP值的特征筛选进行模型调优，基于最优XGBoost模型实现对焊缝熔透状态准确识别。