基于旋转电弧传感器的水下电弧焊信号处理

为了去除旋转电孤传感器于水下电弧焊的电流信号中的干扰,提出了小波滤波和中值滤波的组合滤波方法.介绍了基于旋转电弧传感器的水下电弧焊接系统,分析采集到的水下焊接电流信号的特征,从理论上论证小波变换应用在水下电弧焊接信号去噪的可行性.利用Matlab中小波工具箱对实际采集到的电流信号进行小波滤波分析,选取合适的小波基.对滤波后信号,存在的水下焊接中短路过渡和断孤的干扰,采用中值滤波的去噪方法.实验证明:小波滤波和中值滤波组合的方法能更有效地抑制干扰,并保留有用的水下焊接电弧信号特征,处理时间满足实时性要求.     

一种用于焊缝跟踪的磁控电弧传感器

针对目前机械式电弧传感器普遍存在的易磨损、噪声大且稳定性差等问题,提出了将磁场控制电弧的技术应用于焊缝跟踪;设计了磁控电弧传感器,对其基本原理进行了详细阐述,并依据电磁场理论和磁控电弧规律分析了相关影响参数.对通过霍尔传感器获取的焊接电流信号采用了巴特沃思滤波器硬件滤波和小波分析的电流信号软件处理相结合的信号处理方法,对磁控摆动电弧、未加磁场电弧和机械旋转电弧三种情况下的实测电流信号进行了分析比较,应用有效区间双重去极值积分比较法提取实际焊缝坡口的偏差信息.结果表明,磁控电弧传感器用于焊缝跟踪正确可行,跟踪效果好,为目前对焊缝跟踪技术的研究提供了新的方向.     

旋转电弧传感器焊缝跟踪信号的采集与处理

信号的滤波处理是基于旋转电弧传感器焊缝跟踪系统的重要环节,考虑到焊接电流信号易受到外界噪声的干扰,提出了一套新的组合滤波法,包括改进的最小值滤波法、自适应中值滤波法、加权平均滤波法以及均值滤波法,对采集得到的电流信号进行滤波处理介绍了基于旋转电弧传感器的轮式移动焊接系统,分析了采集到的焊接电流信号的特征,从理论上论证了这套组合滤波法去噪的可行性,并利用Matlab进行仿真.结果表明,这套组合滤波方法使焊接电流波形得到明显改善,保留了电弧信号特征,提高了焊接电流信号的信噪比,满足了实时性的要求,并为偏差信息的提取提供了依据.     

磁控电弧焊缝跟踪传感信号的实时小波降噪方法

通过对磁控电弧传感信号的频谱分析,发现表征焊缝位置信息的特征信号与干扰信号处在不同的频段;针对焊缝跟踪系统的实时性要求,提出了一种基于滑动固定数据窗的电弧传感信号实时小波降噪方法.该方法动态地截取电弧传感信号的实时数据,并通过选用正交紧支撑小波与舍弃电弧传感信号的第一、二层细节信号的小波分解方法,大大降低了传感信号降噪算法的计算量,保证了算法的实时性;最后采用DSP技术,对实际的焊接电流信号按该方法进行了大量的在线实时降噪试验.结果表明,采用该方法对磁控电弧传感信号进行降噪处理,能够满足系统的去噪要求及实时性要求.     

电弧声与铝合金脉冲MIG焊熔滴过渡的相关性

对铝合金脉冲MIG焊过程中电弧声信号与熔滴过渡之间的相关性进行了研究.建立了焊接电弧声信号的计算机采集系统,在此基础上分别利用小波去噪、功率谱密度分析和ARMA(auto regressive and moving average,自相关滑动平均模型)双谱估计等信号处理方法对不同熔滴过渡方式下的电弧声信号进行了分析.三种方法的分析结果均表明熔滴过渡为短路过渡、大滴过渡、射滴过渡、和射流过渡时焊接电弧声具有不同的特征,证明利用电弧声能够对铝合金脉冲MIG焊过程中出现的不同熔滴过渡进行有效地区分.为铝合金脉冲MIG焊熔滴过渡稳定性实时控制和检测提供了一种有效的手段.     

旋转电弧脉冲GMAW焊的信号处理

针对旋转电弧脉冲GMAW焊,提出了一种新的信号处理方法,在硬件电路上设计了截止频率为250 Hz的有源二阶低通滤波器进行滤波,有效地滤除了电弧传感信号中的干扰和噪声,并对电流信号采用提取包络线的极值滤波法进行滤波,结合有限削波处理.从而得到焊缝的偏差信息.     

小电流脉冲TIG焊电弧动态特性的MATLAB仿真

依据自动控制理论中的小信号理论，小电流TIG焊的电弧具有线性系统的特征。在此基础上，通过研究小电流TIG焊电弧的物理特性，建立了电弧的数学模型，然后利用功能强大的仿真软件MATLAB\SIMULINK建立了仿真模型。在仿真研究中，重点分析了脉冲电流和脉冲TIG焊电孤的时间常数对仿真结果和电弧动态特性的影响。仿真结果与试验结果十分相近，与相关文献的理论分析也相符，从而为分析、研究小电流TIG焊电弧的动态特性提供了一条新的途径。     

旋转电弧MAG焊强迫短路过渡电流信号滤波

研究了MAG焊旋转电弧V形坡口扫描焊接电流的变化特征,发现当电弧扫描到坡口两侧时,由于电极高度变小,会产生强迫短路熔滴过渡.在短路过渡的瞬间会产生较大的峰值电流,对旋转电弧传感器的检测灵敏度造成影响.为此提出了基于空间邻域的均值滤波和软阈值小波滤波组合算法,对实际焊接电流信号进行了滤波处理,并研究了该算法的实时性.结果表明,该算法可以使电流波形得到明显的改善,并具有较强的实时性,为焊枪偏差识别奠定了基础.     

窄间隙摆动电弧脉冲熔化极气体保护焊的信号处理

针对窄间隙摆动电弧脉冲熔化极气体保护焊,提出了一种用于实现其焊缝跟踪的电弧传感信号处理方法。采用脉冲门限值法,从脉冲电流信号中提取出可以反映焊炬高度变化的峰值电流信号,然后运用一种新的组合滤波方法,包括中值滤波、移动平均滤波和小波滤波,对峰值电流信号进行滤波处理。结果表明,该组合滤波方法可以有效地提高电流信号的信噪比。最后通过试验验证了该滤波方法的可行性。     

铝合金脉冲VPPA焊接电信号的小波分析

焊接过程中采集到的焊接电信号中存在许多噪声,为了抑制噪声,提高信噪比,以LabVIEW作为开发平台,采用LabVIEW小波滤波方法对所建立的脉冲VPPA焊接系统焊接电信号进行了滤波;并与经典巴特沃兹滤波器滤波结果进行比较。结果显示,小波分析在信号高频、突变处有明显的优点,保留了原信号的信息,降低了信号失真。分析电弧功率谱发现,小波分析在有效抑制了谐波的同时保留了焊接电流中加入的高频脉冲部分,实现了焊接电信号的还原。     

基于小波变换的声发射模拟信号特性分析

小波变换作为一种新的信号处理方法,可对任一时刻、任一频段的声发射信号进行时频分析.通过基于Gaussian方程的Gabor小波及其Fourier变换,研究了Q235B钢板中三种声发射模拟信号的特点及三种信号的区分和识别.试验表明,基于小波变换的信号处理方法对于研究实际声发射信号的特点、声发射源的特征和定位以及传感器选择有一定的帮助.     

电弧故障信号的小波检测与分析

焊缝质量受多种因素影响,电弧的稳定性就是其中重要的因素之一。当电弧信号发生异常时,电弧能量就会发生变化,这种能量的变化将会给焊缝成形带来影响。为了分析电弧能量变化,采用小波变换技术,这种有别于传统的信号分析方法能够对信号的局部进行放大和缩小,适合于非平稳信号的分析,尤其是对信号故障点的分析,通过调节时间或频率轴的比例,可获得满意的信号分辨率。实验表明,小波分析法不仅能够判断信号质量,也为焊缝故障的诊断提供了一种新的方法。     

焊接电弧信息测试分析系统

以焊接电流、电弧电压、电弧光谱为信息源，开发了一套可进行信号采集、信号处理、信息提取的焊接电弧信息测试分析系统，并可实现同步高速摄影。研制的电弧电压、焊接电流传感器具有良好的强弱电隔离性能，良好的输出信号品质，很好地保护了采集卡及计算机。设计的电弧光谱传感器信噪比高，可得到品质良好的电弧光谱信号。基于Visualbasic语言开发的软件系统可采集多路焊接电弧信号，并可对采集的信号进行瞬时分析和统计分析，以提取有价值的焊接信息。     

窄间隙摆动电弧焊的传感信号处理

在研究国内外电弧传感信号处理方法的基础上,考虑到窄间隙摆动电弧焊的传感信号容易受到噪声的干扰,提出了一种新的组合滤波法,包括削波处理、中值滤波和傅里叶滤波,对采集的电流信号进行滤波处理并在Matlab中进行仿真。结果表明,该滤波方法有效地改善了电流波形,提高了电流信号的信噪比。然后进行了不同偏差条件的焊接试验,通过比较理论偏差与提取的实际偏差,证明了该滤波方法的可行性。     

Wavelet analysis of sensor signals for tool condition monitoring: A review and some new results

This paper reviews the state-of-the-art of wavelet analysis for tool condition monitoring (TCM). Wavelet analysis has been the most important non-stationary signal processing tool today, and popular in machining sensor signal analysis. Based on the nature of monitored signals, wavelet approaches are introduced and the superiorities of wavelet analysis to Fourier methods are discussed for TCM. According to the multiresolution, sparsity and localization properties of wavelet transform, literatures are reviewed in five categories in TCM: time–frequency analysis of machining signal, signal denoising, feature extraction, singularity analysis for tool state estimation, and density estimation for tool wear classification. This review provides a comprehensive survey of the current work on wavelet approaches to TCM and also proposes two new prospects for future studies in this area.     

管道MIG焊双通道电弧声信号采集与特征分析

对管道MIG焊双通道信号采集和特征分析做了初步研究．因管道其内部是一个相对狭小密闭的空间,回声的干扰相对较大,经过对采集的双通道电弧声信号进行ICA信号分离,对分离后的信号做小波降噪处理,信噪比得到明显提高．对降噪后的信号从时域、频域和时频域角度,综合分析管内和管外电弧声信号与焊缝熔透状态之间的内在相关性,发现电弧声信号能量及其频谱特性与熔透状态高度相关,焊接过程中信号能量幅值随熔透增大而增大,为后续利用电弧声信号来控制焊接质量提供了基础．     

Continuous wavelet transform technique for fault signal diagnosis of internal combustion engines

A fault signal diagnosis technique for internal combustion engines that uses a continuous wavelet transform algorithm is presented in this paper. The use of mechanical vibration and acoustic emission signals for fault diagnosis in rotating machinery has grown significantly due to advances in the progress of digital signal processing algorithms and implementation techniques. The conventional diagnosis technology using acoustic and vibration signals already exists in the form of techniques applying the time and frequency domain of signals, and analyzing the difference of signals in the spectrum. Unfortunately, in some applications the performance is limited, such as when a smearing problem arises at various rates of engine revolution, or when the signals caused by a damaged element are buried in broadband background noise. In the present study, a continuous wavelet transform technique for the fault signal diagnosis is proposed. In the experimental work, the proposed continuous wavelet algorithm was used for fault signal diagnosis in an internal combustion engine and its cooling system. The experimental results indicated that the proposed continuous wavelet transform technique is effective in fault signal diagnosis for both experimental cases. Furthermore, a characteristic analysis and experimental comparison of the vibration signal and acoustic emission signal analysis with the proposed algorithm are also presented in this report.     

基于LabVIEW的液压系统故障信号处理方法

应用Lab VIEW结合Matlab软件设计了液压系统故障信号分析系统,从数据采集、预处理到分别通过时、频域信号处理方法有时域分析、相关性分析、频谱分析、倒频谱分析等;时频联合信号处理方法有短时傅立叶变换(STFT)、小波变换(WT)、经验模态分解(EMD)、集合经验模态分解(EEMD)等对液压系统正常、冲击、堵塞以及气穴等不同类型信号进行离线研究和分析。运行结果表明:该系统能对信号故障特征进行提取,以便快速准确地查明和判别故障。