基于CNN-LSTM混合驅動的焊接成形質量監(jiān)測

摘要： 焊接成形質量監(jiān)測對于現代制造業(yè)至關重要，現有的質量識別方法大多基于單一傳感器，識別精度難以進一步提升，面對復雜條件下的抗干擾能力較弱.針對單一傳感器識別技術存在的不足，多源信息融合技術能夠發(fā)揮不同類型傳感器的自身優(yōu)勢，實現對焊接過程更為全面且準確的監(jiān)測.在進行多信息融合過程中，深度學習模型的特征挖掘機制仍然欠缺解釋，不同信息的互補性仍未明晰，為此，提出一種基于多源信息混合驅動的... （共7頁）