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公开(公告)号：CN117733439B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410077479.2
申请日：2024-01-19
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
摘要： 为解决现有焊接机器人严重依赖工艺人员经验控制以及不具备扩展性仍需频繁开展焊接实验获取焊点实测结果的问题，本发明提出了一种具有焊缝成形质量实时预测功能的焊接机器人，该焊接机器人内置有模型训练模块，能构建并训练焊缝成形迁移学习模型、焊缝成形诊断模型和焊缝成形质量预测模型；通过焊缝成形迁移学习模型对预先存储在焊接机器人内的源域数据采用迁移学习算法进行学习，快速获取熔池图像特征，提高了焊接机器人的图像特征提取性能和泛化能力；焊缝成形诊断模型和焊缝成形质量预测模型协同作用，采用ResNet‑LSTM混合算法，将提取的空间特征与时间序列数据中的动态信息结合，保证焊接机器人能实时预测焊接质量。
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公开(公告)号：CN117733439A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410077479.2
申请日：2024-01-19
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
摘要： 为解决现有焊接机器人严重依赖工艺人员经验控制以及不具备扩展性仍需频繁开展焊接实验获取焊点实测结果的问题，本发明提出了一种具有焊缝成形质量实时预测功能的焊接机器人，该焊接机器人内置有模型训练模块，能构建并训练焊缝成形迁移学习模型、焊缝成形诊断模型和焊缝成形质量预测模型；通过焊缝成形迁移学习模型对预先存储在焊接机器人内的源域数据采用迁移学习算法进行学习，快速获取熔池图像特征，提高了焊接机器人的图像特征提取性能和泛化能力；焊缝成形诊断模型和焊缝成形质量预测模型协同作用，采用ResNet‑LSTM混合算法，将提取的空间特征与时间序列数据中的动态信息结合，保证焊接机器人能实时预测焊接质量。
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公开(公告)号：CN116900582B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310888338.4
申请日：2023-07-19
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
摘要： 为了解决焊接机器人智能化能力低严重依赖工艺人员经验进行控制，以及焊接参数的预测不具备扩展性导致参数预测仍需要频繁进行实验的技术问题，本发明提出了一种具有参数预测功能的焊接机器人。本发明的焊接机器人内置数据扩充单元和模型训练单元，能够建立并训练预测精度高的焊接工艺参数预测模型并建立模型库，通过调用模型库中的焊接工艺参数预测模型快速获取焊接工艺参数，降低了焊接机器人对工艺人员经验的依赖性，且能有效减少焊接任务的参数确定阶段的实验次数，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN116561710B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310534778.X
申请日：2023-05-12
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/15 , G06F18/2135
摘要： 为了解决焊接工艺参数获取困难导致焊接参数预测模型训练数据样本不足，而现有的数据扩充方法却不适用于对企业数据库中保存的焊接工艺数据进行数据扩充以满足焊接参数预测的样本需求的技术问题，本发明提出了一种基于数据空间转化的焊接参数迁移学习预测方法。本发明针对焊接工艺参数表格数据，通过对不同领域的焊件参数以及焊接工艺参数进行数据空间迁移，提取焊接工艺参数中的参数调整知识，从(56)对比文件Hao Guo 等.Machine Learning forDetermining Key Parameters in WeldingProcess of Underground EngineeringEquipment.2021 IEEE InternationalConference on Sensing, Diagnostics,Prognostics, and Control (SDPC).2021,33-41.Wenhua Jiao 等.End-to-end predictionof weld penetration: A deep learning andtransfer learning based method.Journal ofManufacturing Processes.2020,191-197.Kai Chen 等.Prediction of weld beadgeometry of MAG welding based on XGBoostalgorithm.The International Journal ofAdvanced Manufacturing Technology.2018,2283–2295.吴月玉 等.焊接机器人特征参数预测方法的研究综述与展望.机床与液压.2021,第49卷(第15期),168-173、199.潘晓博.基于特征迁移学习的提升机轴承智能故障诊断.工矿自动化.2022,1-8.石运良.基于GBDT算法的焊缝背部熔宽预测及其控制研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑.2021,第2021年卷(第9期),B022-241.
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公开(公告)号：CN116595872A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310534790.0
申请日：2023-05-12
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/126 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F111/06
摘要： 为了解决现有焊接参数预测方法预测准确度低、预测实时性较低，以及当企业信息库中不含有或新任务中未录入焊件参数时无法生成相应的焊接工艺参数的技术问题，本发明提出了一种基于多目标学习算法的焊接参数自适应预测方法。本发明通过对焊接工件的特征信息进行分析，基于已有的工艺信息库和工艺经验，分析焊接工艺参数的关联关系，利用所提出的基于GA算法的多目标XGBoost模型对焊件信息和焊接工艺参数进行学习，构建焊接工艺全部参数的自适应预测模型，能够高效地对于原始数据库中没有的工艺参数进行较为准确的预测，提高焊接可靠性。
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公开(公告)号：CN117787480A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311764745.0
申请日：2023-12-21
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 为了解决现有利用神经网络对焊缝成形质量进行评估预测的方法存在的预测精度较低的技术问题，本发明提出了一种基于Res‑LSTM的焊缝成形质量实时预测方法。本发明通过收集数据构建源域数据和目标域数据，利用基于CNN的焊缝成形迁移学习模型对源域数据进行特征提取，根据目标域数据对基于ResNet的焊缝成形诊断模型进行卷积层参数修正，利用基于LSTM构建焊缝成形质量预测模型预测下一焊接时刻的焊缝时序特征向量并输入到训练好的焊缝成形诊断模型的全连接层中，进而由焊缝成形诊断模型的全连接层输出焊接标签，从而预测出下一焊接时刻的焊缝成形状态，实现了焊缝成形质量的在线精确预测。
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公开(公告)号：CN116595872B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310534790.0
申请日：2023-05-12
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/126 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F111/06
摘要： 为了解决现有焊接参数预测方法预测准确度低、预测实时性较低，以及当企业信息库中不含有或新任务中未录入焊件参数时无法生成相应的焊接工艺参数的技术问题，本发明提出了一种基于多目标学习算法的焊接参数自适应预测方法。本发明通过对焊接工件的特征信息进行分析，基于已有的工艺信息库和工艺经验，分析焊接工艺参数的关联关系，利用所提出的基于GA算法的多目标XGBoost模型对焊件信息和焊接工艺参数进行学习，构建焊接工艺全部参数的自适应
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公开(公告)号：CN116900582A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310888338.4
申请日：2023-07-19
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
摘要： 为了解决焊接机器人智能化能力低严重依赖工艺人员经验进行控制，以及焊接参数的预测不具备扩展性导致参数预测仍需要频繁进行实验的技术问题，本发明提出了一种具有参数预测功能的焊接机器人。本发明的焊接机器人内置数据扩充单元和模型训练单元，能够建立并训练预测精度高的焊接工艺参数预测模型并建立模型库，通过调用模型库中的焊接工艺参数预测模型快速获取焊接工艺参数，降低了焊接机器人对工艺人员经验的依赖性，且能有效减少焊接任务的参数确定阶段的实验次数，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN116561710A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310534778.X
申请日：2023-05-12
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/15 , G06F18/2135
摘要： 为了解决焊接工艺参数获取困难导致焊接参数预测模型训练数据样本不足，而现有的数据扩充方法却不适用于对企业数据库中保存的焊接工艺数据进行数据扩充以满足焊接参数预测的样本需求的技术问题，本发明提出了一种基于数据空间转化的焊接参数迁移学习预测方法。本发明针对焊接工艺参数表格数据，通过对不同领域的焊件参数以及焊接工艺参数进行数据空间迁移，提取焊接工艺参数中的参数调整知识，从而可以有效地扩充小样本目标阈的参数集，进而提高小样本焊接工艺参数预测模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN117787480B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311764745.0
申请日：2023-12-21
申请人： 西咸新区大熊星座智能科技有限公司 , 西北工业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06V10/40 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 为了解决现有利用神经网络对焊缝成形质量进行评估预测的方法存在的预测精度较低的技术问题，本发明提出了一种基于Res‑LSTM的焊缝成形质量实时预测方法。本发明通过收集数据构建源域数据和目标域数据，利用基于CNN的焊缝成形迁移学习模型对源域数据进行特征提取，根据目标域数据对基于ResNet的焊缝成形诊断模型进行卷积层参数修正，利用基于LSTM构建焊缝成形质量预测模型预测下一焊接时刻的焊缝时序特征向量并输入到训练好的焊缝成形诊断模型的全连接层中，进而由焊缝成形诊断模型的全连接层输出焊接标签，从而预测出下一焊接时刻的焊缝成形状态，实现了焊缝成形质量的在线精确预测。
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