CN114818997B - 一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法 - Google Patents

一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，包括：采集正常焊接和烧穿故障发生时的高频焊接时序数据，并以N秒为窗口进行滑窗采样，以每个窗口的未来两秒是否发生烧穿故障为标签进行样本标注，生成数据样本集；而后以TCN为主体结构搭建FPN特征融合网络模型，利用生成的数据样本集进行训练；对于新的实时高频焊接时序数据，按照N秒进行滑窗输入到模型中进行实时预测。本发明不需要人工构建特征，针对新的高频焊接时序数据，仅通过并行的矩阵运算即可实时给出预测结果，具有强实时性，更具实用价值。另外，相较于单独的TCN网络，加入了FPN特征金字塔结构之后，能够有效提高模型预测的准确率。

Description

一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法
技术领域
本发明涉及一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，属于自动化焊接技术领域。
背景技术
随着我国科学技术的进步，焊接已成为—门独立的技术，应用于各种工业生产中，尤其是航空、核工业、造船、建筑和机械制造等。焊接技术是一种不可缺少的加工手段，但是焊接缺陷直接影响着机械的安全运行。焊接缺陷的种类很多，根据其在焊缝中的位置可分为表面焊接缺陷和内部焊接缺陷。常见的表面焊接缺陷有焊缝的尺寸和形状不符合要求、咬边、焊瘤、弧坑、烧穿、表面气孔、表面裂纹等，常见的内部焊接缺有气孔、夹渣、裂纹、未熔合和未焊透等。
而烧穿是焊接缺陷中比较常见的一种，烧穿是指焊接过程中，熔深超过工件厚度，熔化金属自焊缝背面流出，形成穿孔性缺。烧穿是锅炉压力容器产品上不允许存在的缺陷，它完全破坏了焊缝，使接头丧失联接性，影响承载能力，因此能够在焊接过程中事先预测烧穿故障的发生，并及时反控减小电流电压，对于避免烧穿缺陷的发生，具有十分重要的意义。
发明内容
发明目的：针对现有技术所存在的问题，本发明提供一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，以TCN为主体结构搭建FPN特征融合网络模型，通过输入一段时间窗内的焊接时序数据，能够事先对未来2S是否发生烧穿故障进行预测，从而有效避免烧穿缺陷的发生，大大提高焊接质量和效率。
技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，包括以下步骤：
步骤1：采集正常焊接和烧穿故障发生时的高频焊接时序数据，并以N秒为窗口进行滑窗采样，以每个窗口的未来两秒是否发生烧穿故障为标签进行样本标注，生成数据样本集；
步骤2：以TCN为主体结构搭建FPN特征融合网络模型，并利用生成的数据样本集进行训练，得到烧穿故障预测模型；
步骤3：对于新的实时高频焊接时序数据，按照N秒进行滑窗，将每个窗口的数据输入到训练好的烧穿故障预测模型中进行预测，预测每个窗口的未来两秒是否会发生烧穿故障，并进行实时反馈控制，如调低电流电压等，从而及时避免发生烧穿故障。
进一步的，由于焊穿样本数量相对于正常样本数量较少，因此进行焊穿样本数量的扩充：假设每次烧穿故障的开始时间为t1，结束时间为t2，采样频率为Fs，则从区间[(t1-2-N)*Fs，(t2-2-N)*Fs]中随机不放回采样k个数值（避开整秒数值），作为扩充样本的起始点start_index，则终止点end_index=start_index+N*Fs，由此每次烧穿故障所对应的样本数量扩充了k个。
进一步的，所述步骤2中搭建的FPN特征融合网络模型包括若干堆叠的TCN网络块，每个TCN网络块的输出特征经过一维卷积神经网络层的卷积操作后进行相加融合，融合后的特征经过Flatten层和两个全连接层的处理后得到最终输出。
进一步的，所述TCN网络块包括两个一维膨胀卷积层、两个BN层和两个激活函数层，且TCN网络块的输入输出之间通过一维卷积层跳跃连接。
有益效果：本发明以TCN为主体结构搭建FPN特征融合网络模型，通过输入一段时间窗内的焊接时序数据，能够事先对未来2S是否发生焊接进行预测。本发明不需要人工构建特征，在模型推理的时候，针对新的实时高频焊接时序数据，仅通过并行的矩阵运算即可实时给出预测结果，具有强实时性，更具实用价值。另外，相较于单独的TCN神经网络，加入了FPN特征金字塔结构之后，能够有效提高模型预测的准确率。
附图说明
图1为本发明实施例的预测方法流程图；
图2为本发明实施例中数据预处理过程的示意图；
图3为本发明实施例中烧穿故障预测模型的网络结构图；
图4为本发明实施例中TCN网络块的网络结构图；
图5为本发明实施例中烧穿故障预测模型测试结果的混淆矩阵图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的优选实施方式进行描述，更加清楚、完整地阐述本发明的技术方案。
如图1所示为一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，包括以下步骤：
步骤1：数据预处理；
步骤1.1：采集正常焊接和烧穿故障发生时的高频焊接时序数据（包括但不限于电流数据、电压数据、气流速度、送丝速度等），并按照N秒为窗口进行滑窗（步长为1秒），构造数据样本集，具体包括：
如图2所示，取T-2-N至T-2时刻的焊接时序数据来预测T时刻的标签（标签为T时刻是否发生烧穿缺陷，若已发生烧穿则标签为1，若没有烧穿则标签为0），实施例中N=6。
进一步的，由于焊穿样本数量相对于正常样本数量较少，因此进行焊穿样本数量的扩充：假设每次烧穿故障的开始时间为t1，结束时间为t2，采样频率为Fs，则从区间[(t1-2-N)*Fs，(t2-2-N)*Fs]中随机不放回采样k个数值（避开整秒数值），作为扩充样本的起始点start_index，则终止点end_index=start_index+N*Fs，由此每次焊穿所对应的样本数量由(t2-t1+1)个扩充为（t2-t1+k+1）个。
步骤1.2：将生成的所有样本随机shuffle（乱序），并按照比例6:2:2截取样本，以获得训练集、测试集和验证集。
步骤2：网络搭建；
如图3所示，所搭建的网络模型包括；
（1）TCN网络块TCNBlock1（输出维度为channel1，膨胀系数为d1），输出为x1；
（2）一维卷积神经网络层（卷积核大小为1*1，输出维度为channel1），输入为x1，输出为feat1；
（3）TCN网络块TCNBlock2（输出维度为channel2，膨胀系数为d2），输入为x1，输出为x2；
（4）一维卷积神经网络层（卷积核大小为1*1，输出维度为channel1），输入为x2，输出为feat2；
（5）TCN网络块TCNBlock3（输出维度为channel3，膨胀系数为d3），输入为x2，输出为x3；
（6）一维卷积神经网络层（卷积核大小为1*1，输出维度为channel1），输入为x3，输出为feat3；
（7）将feat1、feat2、feat3对应的维度相加（特征融合），作为输出；
（8）Flatten（展平）层；
（9）全连接层（n1个神经元）；
（10）全连接层（2个神经元）；
其中channel1、channel2、channel3是逐渐增大的，实施例中分别为32、64、128；d1、d2、d3呈2的倍数递增，实施例中分别为1、2、4。
如图4所示，所述TCN网络块包括（输入输出之间通过一维卷积层跳跃连接）：
a.一维膨胀卷积层；
b.Batch Normalization（批量标准化）层；
c.Leaky ReLU（激活函数）层；
d.一维膨胀卷积层；
e.Batch Normalization层；
f.Leaky ReLU层。
步骤3：网络训练；
设定learning_rate（学习率）=α，batch_size（一次训练所抓取的样本数量）=β，利用训练集样本进行模型训练，实施例中α=0.001，β=32。
如图5所示，通过训练好的检测模型对测试集样本进行预测，并根据其预测结果与真实结果来构建混淆矩阵，由该混淆矩阵可知，该检测模型的查准率约为98.87%。
步骤4：烧穿故障实时预测；
实时采集新的高频焊接时序数据，按照N秒进行滑窗，将每个窗长的数据输入到模型中进行预测，预测每个窗口的未来两秒是否会发生烧穿故障，并进行实时反馈控制，如调低电流电压等，从而及时避免发生烧穿故障。
此外，本发明还提供了一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测系统，包括数据采集模块和数据处理模块，其中数据采集模块包括但不限于电流传感器、电压传感器、速度传感器、送丝传感器等，数据处理模块利用上述烧穿故障预测方法，根据数据采集模块所采集的高频焊接时序数据进行烧穿故障的实时预测。
本发明不需要人工构建特征，在模型推理的时候，针对新的实时高频焊接时序数据，仅通过并行的矩阵运算即可实时给出预测结果，具有强实时性，更具实用价值。另外，相较于单独的TCN神经网络，加入了FPN特征金字塔结构之后，能够有效提高模型预测的准确率。
上述具体实施方式仅仅对本发明的优选实施方式进行描述，而并非对本发明的保护范围进行限定。在不脱离本发明设计构思和精神范畴的前提下，本领域的普通技术人员根据本发明所提供的文字描述、附图对本发明的技术方案所作出的各种变形、替代和改进，均应属于本发明的保护范畴。

Claims (3)

1.一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采集正常焊接和烧穿故障发生时的高频焊接时序数据，并以N秒为窗口进行滑窗采样，以每个窗口的未来两秒是否发生烧穿故障为标签进行样本标注，生成数据样本集；
步骤2：以TCN为主体结构搭建FPN特征融合网络模型，并利用生成的数据样本集进行训练，得到烧穿故障预测模型；
步骤3：对于新的实时高频焊接时序数据，按照N秒进行滑窗，并将每个窗口的数据输入到训练好的烧穿故障预测模型中进行预测，预测每个窗口的未来两秒是否会发生烧穿故障；
所述步骤2中搭建的FPN特征融合网络模型包括若干堆叠的TCN网络块，每个TCN网络块的输出特征经过一维卷积神经网络层的卷积操作后进行相加融合，融合后的特征经过Flatten层和两个全连接层的处理后得到最终输出。
2.根据权利要求1所述的一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，其特征在于，所述步骤1还包括过采样过程：
假设每次烧穿故障的开始时间为t1，结束时间为t2，采样频率为Fs，则从区间[(t1-2-N)*Fs，(t2-2-N)*Fs]中随机不放回采样k个数值，作为扩充样本的起始点start_index，则终止点end_index=start_index+N*Fs，由此每次烧穿故障所对应的样本数量扩充了k个。
3.根据权利要求1所述的一种基于高频焊接时序数据的烧穿故障预测方法，其特征在于，所述TCN网络块包括两个一维膨胀卷积层、两个BN层和两个激活函数层，且TCN网络块的输入输出之间通过一维卷积层跳跃连接。
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