近红外PCA-SVM: 激光钎焊接头质量高效诊断技术

本文主要探讨了在激光钎焊接头质量诊断领域，利用一种结合主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）的创新模型。激光技术在激光钎焊过程中发挥着关键作用，特别是在实时监控和优化焊接工艺方面。近红外辐射信号作为非接触式的检测手段，能够提供焊缝内部状态的重要信息。 研究者首先通过采集焊接过程中近红外辐射信号的时域特征参数，包括振幅、频率、相位等，这些参数反映了焊接过程中的动态行为。通过主成分分析（PCA），可以有效地降低数据维度，提取出对焊接质量最有影响力的变量，同时减少噪声影响，提高了信号的可解释性和可靠性。 接着，利用支持向量机（SVM）这一强大的机器学习算法，对处理后的信号特征进行分类预测。SVM的优势在于其优秀的泛化能力，能够找到最优决策边界，区分不同的焊缝形貌，如焊缝宽度、深度和缺陷类型。研究发现，不同缺陷在近红外辐射信号中表现出显著的特征差异，这使得模型能够准确地识别和区分不同质量等级的焊缝，达到了较高的识别精度，即96.6%。 通过这种方法，不仅能够实时监测焊接过程中的质量变化，还能为工艺参数的优化提供依据，从而提升焊接效率和产品质量。整体而言，基于PCA-SVM的模型在激光钎焊接头质量诊断中展示了强大的实用价值和前景，对于提高焊接行业的自动化和智能化水平具有重要意义。未来的研究可能进一步探索如何将这种模型与其他传感器数据融合，以实现更全面的质量控制。