作者：杜健辉,石永华,王国荣,黄国兴 单位：华南理工大学 出版：《华南理工大学学报(自然科学版)》2010年第12期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHNLG2010120060 DOC编号：DOCHNLG2010120069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为提高基于旋转电弧传感器的焊缝跟踪系统的精度，提出了主成分分析(PCA)线性降维方法与关联向量机(RVM)相结合的焊缝偏差识别方法.首先，对采集到的焊接电流信号进行小波滤波，进行周期划分和数据标准化处理.然后，对采集到的焊缝偏差数据集进行主成分分析，映射到低维的PCA空间，作为关联向量机的训练样本集；最后，利用实验数据进行测试.实验结果表明：基于PCA_RVM的焊缝偏差识别方法的最大误差为0.54mm，平均误差为0.43mm；PCA_RVM的精度与普通的关联向量机法相差不大，比区间积分法、神经网络法和支持向量机法更高，其运行速度比区间积分法慢，但比神经网络法、支持向量机法和普通的关联向量机法快，所以PCA_RVM更适用于基于旋转电弧传感器的焊缝跟踪系统。

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