基于神经网络控制的电阻缝焊控制系统研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要电阻缝焊是一种广泛应用于汽车、航空航天领域的高效焊接方法。随着焊接自动化程度的日益提高，愈来愈要求采用精确的方法来监测和控制缝焊过程及质量，提高焊缝接头的可靠性。而在实际生产中不可避免地存在电网网压波动、焊接二次回路阻抗变化等干扰影响焊缝质量。为了补偿上述因素对焊接质量的影响，保证一致的焊接质量。本文采用数字化焊机设计思想，研制了一种以Intel80C196KC单片机与TMS320VC5402数字信号处理器(DSP)为控制核心，以神经网络控制技术为控制手段，对缝焊焊接初级回路电流有效值实行恒流控制的

2、控制器。通过有效补偿工况干扰，取得较好的焊接质量。本文在分析缝焊恒流控制的监控原理的基础上，研究探讨了神经网络恒流控制的控制方法，即通过建立神经网络PID控制模型来自动调整用于恒流控制的PID控制的比例参数、积分参数和微分参数，从而精确有效恒流控制。在控制器的整体设计中引入数字化焊机的设计思想，采用80C196KC单片机和TMS320VC5402一DSP为核心的双机控制系统。其中单片机负责系统的总体管理和控制功能实现，DSP负责神经网络控制运算和数据处理，双方数据交换通过DSP片上高性能HPI接口实现。二者分工明确，发挥各自的

3、硬件资源优势，使系统的实时性、精确性大大提高，实现复杂的神经网络控制要求。本控制器采用高精度霍尔电流传感器采集工频缝焊主回路初级焊接电流，利用离散化积分方法获取电流有效值，控制器该值与设定电流值之间的偏差、偏差的变化和偏差变化率作为输入量，输入已训练好的神经网络控制器中，输出要维持初级焊接电流恒定所需的晶闸管调整时间。本控制器设计友好的智能化的人机交互界面，采用汉字菜单式液晶显示，可靠清晰的方便完成参数设置和显示等功能，而且在故障监测时在液晶上实时显示故障类型和解决办法。系统研究证明了本系统的可行性，同时也为研制智能化数字化的

4、电阻焊机奠定一定的基础。关键词：电阻缝焊，神经网络控制，PID控制，80C196KC，DSP武汉理工大学硕士学位论文AbstactResistanceseamweldingisakindofhighlyefficientweldingmethod，whichiswidelyusedinmanufactureofautomobileandaircraft，Withtherapiddevelopmentofweldingautomation，moreprecisemethodsisrequiredtOmonitortheseamw

5、eldingprocessandqualitySOastoimprovethereliabilityofweldedjoint．However,thereinevitablyexistssuchfactorsasthefluctuationofmainsvoltageandvariationofloadimpedanceinthepracticalproduction．Inordertocompensatefortheinfluenceoffactorsmentionedaboveontheweldingqualityande

6、nsurecongruousweldingquality,thepaperdevelopsahighlypreciseartificialneuralnetworks(ANN)controllerwhichwitllthedesignideaofthedigital-controlwelding，adoptsthemicrocontrollerIntel80C196KCandthedigital—signalprocessorTMS320VC5402(DSP)asthecorecomponenttorealizestheinv

7、ariablecontroloftheeriectivevalueofcurrentintheprimarycircuitbywayofANNcontr01．ThecontrollergatherstheprimarycurrentfromthemaincircuitofmainsfrequencyseamweldingbymeansofhighlypreciseHallcurrentsensorandgetstheeffectivevalueofcurrentthroughthediscreteintegrationmeth

8、od．Usingthedifferencebetweentheactualeffectivevalueofcurrentandpreciseoneaswellasthevariationandvelocityofdifferenceasinputvariables，theco