模煳逻辑控制在焊接中的应用进展

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1、天马行空官方博客：http://t.qq.com/tmxk_docin；QQ:1318241189；QQ群：175569632模糊逻辑控制在焊接中的应用进展1引言焊接过程是一个复杂的过程，存在着时变、非线性及干扰因素多等特点，难以建立起精确的数学模型。随着现代生产的迅速发展，对焊接质量的要求越来越高，这就要求对焊接动态过程能实现自适应控制和智能控制，以确保焊接过程的稳定性，提高焊接质量和焊接自动化水平。模糊控制可以在没有精确数学模型的情况下，模仿专家和熟练焊接工人的经验对焊接过程进行实时控制。国内外焊接界的专家学者较早认识到模糊控制在焊接过程中有着广阔的应用前景，积极将模

2、糊控制用于焊逢跟踪、焊接质量及焊接电源设备的控制中。2焊缝跟踪的模糊控制焊缝的自动跟踪，是通过传感器获取焊炬与焊缝中心的偏差信息，对这些信息处理后，采用不同的控制算法得到控制信号，驱动焊炬使其对中焊缝。为此，国内外开发了机械、电弧和视觉等类型的传感器。随着传感器和信号处理技术的进步，多传感器信息融合将与弧焊机器人技术相结合，在焊缝自动跟踪中得到广泛应用。电弧传感器的原理是从电弧电流和电压的变化中获得焊缝横向与高低偏差信息，当焊炬与工件距离变化时，电流相应改变，以保持原有的熔化率。因此，电弧电流的变化反映了焊炬高度的变化，通过电弧振动扫描焊缝的坡口，从电流波形特性中可获得焊

3、炬横向对中的信息。电弧电流与焊炬高度变化量之间是时变非线性的关系，其精确的数学模型较难建立。尽管国内外学者研究了一些弧焊工艺的动静态模型，但由于施焊现场存在强烈的电磁干扰等，这些模型的自适应和鲁棒性受到限制。模糊控制具有很好的鲁棒性和非线性映射能力，因此，适用于电弧传感跟踪控制。J.W.Kim等在CO2气体保护焊中，研制了一套电弧传感器，采用简单模糊控制和自组织模糊控制方法进行焊缝跟踪。试验表明：自组织模糊控制器在偏差角度为10°时，系统仍有很强的跟踪能力。    日本学者通过测量电弧电流(I)、电压(U)和送丝速度(V)来计算坡口和焊炬之间的距离(H)，即H=F(I，U

4、，V)来控制焊缝的跟踪，模糊逻辑被用于这种电弧传感器的跟踪控制。    S.Murakami等研究了弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制，设计采用基于语言规则的模糊滤波器和模糊控制器。    河海大学姚河清等研究了一种CO2气保护焊焊枪高度控制系统，采用燃弧占空比电弧传感器检测焊枪高度，用模糊控制器对焊枪高度进行控制，控制系统选择燃弧占空比的偏差e和偏差的变化ec作为模糊输入变量，焊枪高度调节步进电机的输出步数u作为模糊输出值，试验表明该系统具有良好的控制效果。    天津大学胡绳荪等进行了焊缝跟踪系统中的自调整比例因子Fuzzy-P控制器的研究，利用非接触超声传感，在理论分析和

5、试验的基础上，确定焊缝跟踪系统的模糊控制规则，研制出焊缝跟踪系统中的自调整比例因子Fuzzy-P控制器，并设计了控制器的硬件及软件。实验证明，该控制器提高了焊缝跟踪系统的响应速度和跟踪精度，可以满足实际工程应用的需要。    近年来，光学传感器由于其信息量大、惯性小、非接触性的特点，在国内外已受到普遍重视。华南理工大学宋永伦等设计了一种用于焊缝跟踪的自组织模糊控制器，并与CCD视觉传感及图象信息处理技术相配合，在TIG焊、平板对接条件下，获得了比简单模糊控制器更好的在线跟踪效果，对焊缝轨迹的变化具有较好的自适应能力。其自组织部分具有三个功能：性能测量，控制量校正，控制规则

6、的修正。天津大学王刚等研究了基于BP的机器人摆动焊接视觉跟踪模糊控制，在建立机器人摆动焊接视觉跟踪系统的基础上，构造了用于焊接纠偏的模糊控制系统，并提出利用三层BP神经网络来模拟模糊控制量之间的映射关系，从而实现了基于BP的机器人摆动焊接神经网络模糊控制。当前CCD视觉跟踪系统的研究在国内外都很活跃，它与弧焊机器人技术结合，代表着弧焊过程自动化和智能化的主要发展方向。在弧焊机器人运动中，各轴的惯性矩是时变的、强耦合、非线性的复杂系统。视觉传感主要应解决的问题有：（1）CCD的小型化和实用化;（2）视觉信息快速有效的处理。小波变换技术在降噪、图象处理等方面表现出卓越的性能，

7、是当前国际上信号处理领域的研究热点。3弧焊电源的模糊控制  弧焊电源的控制逐渐向智能化发展，电子控制弧焊逆变器为实现智能控制提供了可能性。    天津大学赵举东等提出自适应模糊控制方案对脉冲MIG/MAG焊接熔滴过渡进行在线实时控制，建立了以全数字控制IGBT逆变弧焊电源为核心的自适应模糊控制系统，对自适应模糊控制系统进行了设计和8098单片机程序控制。    洛阳工学院朱锦洪等设计了一种以ADuC812微处理器为核心的新型电阻点焊装置。    华中理工大学朱六妹等采用模糊集合理论中的系统辨识技术建立了以焊接电弧模糊模型的80