[發(fā)明專利]一種焊縫狀態(tài)的評估方法和裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911425127.7
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111178450B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 董小虎;徐海軍
• 申請（專利權(quán)）人: 上海三一重機股份有限公司
• 主分類號: G06F18/213
• 分類號: G06F18/213;G06F18/22;G06N3/045;G06N3/086
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 張琪

1.一種焊縫狀態(tài)的評估方法，其特征在于，包括：

獲取待評估焊縫的屬性數(shù)據(jù)，其中，所述屬性數(shù)據(jù)包括以下至少之一：焊接材料的類型，焊接形式，焊縫質(zhì)量數(shù)據(jù)，焊縫缺陷的類型，焊縫外觀數(shù)據(jù)；

利用所述屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建所述待評估焊縫的特征向量；

將所述特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到評估結(jié)果，其中，所述評估結(jié)果包含多個子評價結(jié)果，一個子評價結(jié)果用于表征一個時間節(jié)點所對應(yīng)的待評估焊縫的狀態(tài)；

其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)特征向量預(yù)估出待評估焊縫在各個時間節(jié)點的狀態(tài)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建所述待評估焊縫的特征向量，包括：

結(jié)合所述屬性數(shù)據(jù)和正交匹配算法，構(gòu)建所述待評估焊縫的特征向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括，

基于所述評估結(jié)果，生成參數(shù)優(yōu)化方案；

將所述參數(shù)優(yōu)化方案發(fā)送給所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以使所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述參數(shù)優(yōu)化方案，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進行優(yōu)化。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括，通過以下方式構(gòu)建所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：

獲取預(yù)設(shè)焊縫的屬性數(shù)據(jù)和所述預(yù)設(shè)焊縫的狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中，所述預(yù)設(shè)焊縫的數(shù)量為多個，所述狀態(tài)數(shù)據(jù)中包含多個子狀態(tài)數(shù)據(jù)，一個子狀態(tài)數(shù)據(jù)用于表征一個時間節(jié)點所對應(yīng)的預(yù)設(shè)焊縫的狀態(tài)；

利用所述預(yù)設(shè)焊縫的屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建所述預(yù)設(shè)焊縫的特征向量；

將所述預(yù)設(shè)焊縫的特征向量和所述狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以使所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述預(yù)設(shè)焊縫的屬性數(shù)據(jù)和所述狀態(tài)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述預(yù)設(shè)焊縫的特征向量為初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入數(shù)據(jù)，所述狀態(tài)數(shù)據(jù)為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，將所述預(yù)設(shè)焊縫的特征向量和所述狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以使所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述預(yù)設(shè)焊縫的特征向量和所述狀態(tài)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括：

將所述預(yù)設(shè)焊縫的特征向量和所述狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以使所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述屬性數(shù)據(jù)和所述狀態(tài)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，得到多個目標神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

按照時間順序?qū)λ鲱A(yù)設(shè)焊縫的狀態(tài)數(shù)據(jù)進行排序，得到排序結(jié)果；

結(jié)合所述排序結(jié)果和遺傳算法構(gòu)建時間序列模型；

利用所述時間序列模型和預(yù)設(shè)評價標準，確定出所述多個目標神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將所述最優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

6.一種焊縫狀態(tài)的評估裝置，其特征在于，所述裝置包括：獲取單元，構(gòu)建單元和評估單元，其中，所述獲取單元用于獲取待評估焊縫的屬性數(shù)據(jù)，其中，所述屬性數(shù)據(jù)包括以下至少之一：焊接材料的類型，焊接形式，焊縫質(zhì)量數(shù)據(jù)，焊縫缺陷的類型，焊縫外觀數(shù)據(jù)；

所述構(gòu)建單元用于利用所述屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建所述待評估焊縫的特征向量；

所述評估單元用于將所述特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到評估結(jié)果，其中，所述評估結(jié)果包含多個子評價結(jié)果，一個子評價結(jié)果用于表征一個時間節(jié)點所對應(yīng)的待評估焊縫的狀態(tài)；

其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)特征向量預(yù)估出待評估焊縫在各個時間節(jié)點的狀態(tài)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述構(gòu)建單元用于：

結(jié)合所述屬性數(shù)據(jù)和正交匹配算法，構(gòu)建所述待評估焊縫的特征向量。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

優(yōu)化單元，用于基于所述評估結(jié)果，生成參數(shù)優(yōu)化方案；

將所述參數(shù)優(yōu)化方案發(fā)送給所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以使所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于所述參數(shù)優(yōu)化方案，對所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)進行優(yōu)化。

9.一種具有處理器可執(zhí)行的非易失的程序代碼的計算機可讀介質(zhì)，其特征在于，所述程序代碼使所述處理器執(zhí)行上述權(quán)利要求1至5中任一項所述的焊縫狀態(tài)的評估方法。

10.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述權(quán)利要求1至5中任一項所述的焊縫狀態(tài)的評估方法。