松下|基于多传感器信号分析的大功率盘形激光焊接状态监测( 三 ) 相机|传感器|适马

3.分析和讨论
3.1.捕获的多传感器信号的相关性分析
分别选择三个不同典型缺陷的三个不同实验来分析多个光学传感器信号的相关性。信号处理后的信号包括锁孔位置、锁孔尺寸、可见光光电二极管信号、反射激光信号、羽流的倾斜程度、羽流的体积、后向飞溅、前向飞溅和频谱信号。
在实验1中，如图4所示，在焊缝的后半部分出现了爆裂缺陷。通过相关分析方法，以量化的方式获得了本实验中焊接状态与这九个信号之间的相关系数，并计算了这九个信号的相关性，如图5（a）所示。羽流的倾斜程度和羽流的体积表现出高度的相关性（相关系数为0.92），这表明倾斜度和羽流体积在区分底切和井喷状态方面具有相似的能力。这两个光电二极管信号也显示出高相关性，因为它们的相关系数为0.61 ，这意味着当发生底切和爆裂时，两个光电晶体管的变化显示出类似的趋势。提取用于区分吹扫缺陷和良好焊缝的权重，并绘制在图6中。具有高分辨权重的前三个信号是反射激光光电二极管信号、羽流倾斜度和羽流体积，其权重分别为0.4934、0.4853和0.4546 。

图4 实验1中的九个捕获信号和焊缝外观。

图5 三个实验的相关矩阵。（a）实验1；（b）实验2；（c）实验3 。

图6 九个捕获信号与焊接状态之间的相关性。
实验2提取的信号如图7所示。在本实验中，驼峰缺陷和良好焊缝交替出现。计算相关系数并在图5（b）中示出。在本研究中，相关系数的值显示了两个信号之间的相关程度。如果相关系数为0 ，则表示相关信号不相关。而如果相关系数为1 ，则相关的两个信号高度相关并且可以彼此替换。羽流体积与可见光光电二极管信号之间的相关性最高，其值为0.87 ，如图5（b）所示。这意味着羽流的体积和可见光光电二极管信号在区分驼峰和良好焊接时具有冗余。九个信号与焊接状态之间的相关性如图6所示。具有最高相关性的前三个信号是羽流体积、可见光光电二极管信号和正向飞溅，其值分别为0.27、0.24和0.17 。

图7 实验2中的九个捕获信号和焊缝外观。
实验3显示了高功率激光焊接的咬边缺陷。捕获的九个信号和焊缝外观如图8所示。计算相关性并如图5（c）所示。羽流的倾斜度和反射激光光电二极管信号之间的相关性最高，其值为0.61 。第二个是锁孔大小和可见光光电二极管信号，其值是0.58 。这表明羽流倾斜度和激光光电二极管反射信号之间的特征对，在区分咬边和良好焊接时，键孔尺寸和可见光光电二极管信号之间的特征对是冗余的。锁孔位置与反射激光光电二极管信号之间、锁孔尺寸与反射激光二极管信号之间以及锁孔尺寸和可见光光电二极管信号间的相关性也很高，其值分别为0.53、0.47和0.41 。本实验中的相关分析表明，这九个信号之间存在高耦合关系，即使它们具有不同的变化。九个信号与焊接状态之间的相关性如图6所示。与焊接状态相关值最高的三个信号是锁孔尺寸、羽流的倾斜度和反射激光光电二极管信号，它们的值分别为0.61、0.58和0.52 。在区分声阱焊接状态和咬边缺陷状态时，羽流的体积表现出最低的区分效果。

图8 实验3中的九个捕获信号和焊缝外观。
相关分析表明，不同的信号在不同的焊接状态下具有不同的相关权重。此外，在区分不同焊接状态时，不同信号之间具有高度耦合关系，因此，需要提取更具代表性和鲁棒性的特征，而不是简单地放弃九个特征中的一个。
3.2.线性判别分析及其性能