Evaluation of welding skill using probability density distributions and neural network analysis

Kumar Vikas; Albert S. K.; Chandrasekhar N.; Jayapandian J.

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Evaluation of welding skill using probability density distributions and neural network analysis

机译：使用概率密度分布和神经网络分析评估焊接技巧

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Manual Metal Arc Welding (MMAW) is learned best by practice and the current procedure of assessing this learning is by inspection and/or testing of the weld. This is an indirect, expensive and time consuming method as the assessment can be made only after completion of weld and its subsequent inspection or testing. A possible alternative to this is the acquisition of electrical signals at a very high speed while welding is in progress and their subsequent analysis. Skill of the welder largely depends on ability of the welder in maintaining constant arc gap which, in turn results in steady state arc voltage. Hence, if voltage during welding can be acquired at a sufficiently high rate of acquisition, then this data can be analysed to assess welders' skill. Accordingly, data was acquired from trainee welders and from an experienced welder at a sampling rate of 100,000 samples/s and subsequently subjected to statistical and neural network analyses. Comparison of probability Density Distributions (PDDs) generated from these data and the neural network analysis revealed improvement in the learning of the welders with progress of training. These procedures were also employed independently to assess the skill of a large number of trainee welders at the end of their training. Ranking based on this procedure matched fairly well with that produced independently from visual examination of the weld.

机译：手动金属电弧焊接（MMAW）是通过实践学习的最佳学习，并通过检查和/或测试焊缝的目前的评估程序。这是间接，昂贵且耗时的方法，因为只有在完成焊缝和后续检查或测试之后的评估。对此的可能替代方案是在焊接正在进行时以非常高的速度获取电信号，并且其随后的分析。焊工的技巧主要取决于焊工在保持恒定弧间隙方面的能力，这反过来导致稳态电弧电压。因此，如果可以以足够高的采集率获取焊接期间的电压，则可以分析该数据以评估焊工的技能。因此，数据是从经训焊机获取的，并以100,000个样本/ s的采样率从经验丰富的焊机获取，随后进行统计和神经网络分析。从这些数据产生的概率密度分布（PDD）和神经网络分析的比较揭示了培训进度焊工学习的改进。这些程序也独立雇用，以评估培训结束时大量实习焊机的技能。基于此程序的排名与独立于焊接的视觉检查产生的相当良好。

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来源
《Measurement》 |2018年第2018期|共8页
作者
Kumar Vikas; Albert S. K.; Chandrasekhar N.; Jayapandian J.;
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作者单位

Indira Gandhi Ctr Atom Res Homi Bhabha Natl Inst Kalpakkam Tamil Nadu India;

Indira Gandhi Ctr Atom Res Mat Technol Div Kalpakkam Tamil Nadu India;

Indira Gandhi Ctr Atom Res Mat Technol Div Kalpakkam Tamil Nadu India;

Indira Gandhi Ctr Atom Res Surface &

Nanosci Div Kalpakkam Tamil Nadu India;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计量学;
关键词
High speed data acquisition; Sensors; Probability density distribution; Signal processing; Self-organized maps; Welding skill monitoring;

机译：高速数据采集;传感器;概率密度分布;信号处理;自组织地图;焊接技能监测;

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