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1、第引卷第期机械工程学报年月刀又弧焊机器人摆动跟踪时摆幅与频率的模糊模式识别段晓宁武传松胡家棍贾传宝山东大学材料连接技术研究所济南摘要针对厚钢板形坡口接头的弧焊机器人摆动跟踪焊接,实时测量电弧电压和焊接电流的瞬时值,对其进行两次统计处理,构建不同摆幅和摆动频率时的焊接电参数特征矢量,采用模糊模式识别技术,建立了焊接电参数特征矢量与摆动焊接摆幅和频率的内在联系,为定量研究摆幅和频率对形坡口焊缝成形的影响提供依据。关键词摆动焊接弧焊机器人摆动幅度摆动频率模式识别中图分类号,工作主要是针对薄板搭接接头没有涉及厚板开坡。前言口摆动焊接的情况幻。以结合厚钢板
2、形坡口接头的弧焊机器人,,对于厚板的开坡口焊接坡口加工和装配尺寸摆动跟踪焊接实时测量电弧电压和焊接电流的瞬,,,及位置误差对焊接质量存在较大的影响必须通过时值对其首先进行一次统计处理得出电弧电压。一,焊缝跟踪技术以保证熔深川弧焊机器人配备和焊接电流的数值然后对数值进行二。当焊枪沿坡次统计处理,构建不同摆幅和摆动频率时的电弧电有摆动式电弧跟踪传感器口接缝做横,,,向摆动时通过检测焊接电流的偏差来控制焊枪的参数特征矢量采用模糊模式识别技术建立焊接电。,,运动以便其消除位置偏差焊接过程中焊枪的参数特征矢量与摆动焊接摆幅和频率的内在联系为,。摆动频率和幅
3、度是重要的焊接工艺参数对焊缝成研究摆幅和频率对形坡口熔深的影响奠定基础。,形有着很大的影响【,因此弧焊机器人摆动跟踪过程中,实时识别出包括摆幅与频率在内的各种焊试验系统与方法接,对于得到良好的焊缝成形和焊接质量工艺参数有重要的实际意义。试验系统如图所示。所用焊接设备是弧不同的摆幅和频率对应着不同的电弧电压和焊焊机器人。采用有源霍尔效应电流传感器采集焊接接电流。可以根据焊接电参数的瞬时变化来识别摆电流信号,在焊枪与工件之间通过分压方式采集电。,,。动焊接的摆幅和频率但是焊接电参数的瞬时值弧电压信号并经过低通滤波处理实时采集的电,。,数据量庞大必须对
4、其进行数据处理和特征提取弧电压和焊接电流瞬时信息输入到汉诺威分析仪,。。。其中统计处理是有效的方法发明的汉进行分析处理摆动焊接工艺试验条件见表坡,,。诺威焊接过程分析仪对实时检测出的大量原始口形式见图数据如电弧电压和焊接电流的瞬时值进行压缩和统计处理,绘出电弧电压和焊接电流信号的概率密度分布曲线。不同的焊接工艺条件对应着相。应的焊接电参数值武传松等研制出·电流传感器熔化极气体保护电弧焊焊接过程监测神经,网络系统和模糊神经网络系统通过对,焊接电参数数值的进一步处理建立起相应的图弧焊机器人试验系统框图特征矢量,利用人工智能技术识别焊接过表摆动焊接工艺
5、试验条件程中的各种不同干扰信号如送丝速度增加或减少工艺参数蔽植王艺参数值,。,矿试板有缺口或间隙突变等但是这些研究夕之刀一,︸、钢板厚度电弧电压焊丝直·’径叨焊接速度·’焊接电流刀气体流量砂加收到初稿,收到修改稿年月段晓宁等弧焊机器人摆动跟踪时摆幅与频率的模糊模式识别作为特征值。平均值反映了波形中心的偏离大小夕标准方差表示了波形图波动的大小。这样反映摆动焊接过程电压和电流信号的分布的特征值共,,,,,,,,,,二维仇姚伪,图。其中数字为特征信,号段为平均值,为标准方差。图坡口形式厂电弧电参数的采集及曲线的一次处理是。由汉诺威分析仪来完成的使用汉诺
6、威焊接过程分石,命析仪测量电弧电压和焊接电流,并进行数石二,分价壕罗飞据处理。每一次试验测量,获得个电弧电压,和焊接电流的瞬时值并将其实时处理为曲线。试验过程中,设定五种差别相对较大的摆动频率和摆动幅度的焊接,工艺条件各个工艺参数见焊接电流表。上述种不同摆动频率和摆动幅度的焊接工图焊接电流的曲线艺条件,每种情况重复次进行试验测量和数据。毋处理表种不同摆动幅度和摆动频率的焊接工艺条件分。,序号摆动频率旧摆动幅度一’’。分轰‘尹鬓一一。电弧电压动特征分析与提取图电弧电压的曲线电弧电压、焊接电流是由长时低频成分和短时,电流概高频成分组成的非平稳的随机信
7、号包含有反映率密度特。弧焊工艺性能的信息其中也包含了反映摆动幅征取维。电压概提」,,特征一一度和摆动频率的特征和规律为了得到反映这些率密度矢量信息的数据的特征,需对采样数据进行处和规律理。统计分析方法是对随机数据的一种有效处理方法。将电弧电压、焊接电流在幅值域和时间域图数据处理过程示意图,、内进行统计分析可以获取电弧电压焊接电流为了进一步突,出各特征值之间的差异便于分。,的概率密度分布曲线利用上述统计分析结果,利用式将特征信,析比较号的幅值量纲一化到可以初步看到不同摆动频率和摆动幅度的焊接过之间处理。,、。。程存在的差别但其细微差别很难识别图一尤
8、而、弋一因此需对焊接电流电弧电压的数值进行二几次处理。式中特征值切—试验所获得的焊接电流数值图图有方补特征值中最小值,,—维电弧电压数值