（材料加工工程专业论文）铝合金机器人脉冲mig焊工艺研究及基于视觉传感的熔池动态模型辨识.pdf

兰州理丁大学硕士学位论文 摘要 摘要 随着铝合金在交通运输、航空航天等行业的广泛应用，铝合金机器人m i g 焊 技术在这些领域的应用日趋普遍。为提高生产效率，解决焊接结构质量稳定性的问 题，有必要对铝合金机器人m i g 焊接自动控制技术进行深入研究。近年来，针对 碳钢脉冲t i g 焊过程的控制问题，科研人员进行了广泛的研究，一些成果已成功应 用于生产领域。但对于铝合金材料，不仅t i g 焊过程控制的研究很少，针对机器人 焊接领域普遍采用的脉冲m i g 焊过程自动控制的研究几乎为空白。这是因为一方 面铝合金表i 酊反射全波段可见光，熔池与母材金属的灰度对比度很低，! e 1 m i g 焊 时电流较大，弧光干扰强烈。普通的光学传感器无法获取铝合会焊接熔池区域的图 像，导致基于视觉传感的铝合金熔池信息检测过程失效：另一方面焊接熔池动态变 化过程是一个具有强非线性、多变量耦合作用以及存在大量随机不确定性因素的高 度复杂过程，因此很难得到熔池动态特征的解析数学模型，使得铝合金脉冲m i g 焊接熔池的动态过程建模成为焊接界和控制界的一大难题，也是实现铝合金机器人 m i g 焊接自动控制首先需要解决的问题。 工艺研究是实现铝合金脉冲m i g 焊熔宽实时传感和建立熔池动态模型的基础。 本文针对脉冲焊规范参数对铝合金脉冲m i g 焊熔宽变化的调节规律进行了深入研 究，同时研究了铝合金脉冲m i g 焊工艺与熔池图像采集的关系。 针对铝合金脉冲m i g 焊熔池视觉检测和图像处理问题，本文在已有研究成果 的基础上设计了基于被动式视觉传感原理的滤光系统，解决了电弧光对成像的干扰 问题，成功获取了清晰的熔池图像，并通过形态学图像处理算法提取了熔宽特征信 息，为铝合金脉冲m i g 焊熔池动态过程建模和熔宽自动控制系统设计打下了基础。 m i g 焊过程熔滴过渡过程复杂，影响焊接质量的参数多，相互问耦合性强。为 了对铝合金脉冲m i g 焊熔池动态过程特性有一个基本的认识，以实现对脉冲m i g 焊熔池变化过程的有效控制，本文对铝合金脉冲m i g 焊熔池动态特性进行了系统 辨识，获得了脉冲m i g 焊熔池动态过程中分别以基值电流、送丝速度、占空比和 焊接速度为输入，以熔池正面熔宽为输出的四个单输入单输出( s i s o ) 过程的传递 函数模型，并对模型进行了检验验证。所建模型有助于研究铝合金机器人脉冲m i g 焊熔池动态过程的受控性能，对改善其控制系统设计具有参考价值和指导作用。 根据熔池动态过程辨识结论。采用辨识所得的数学模型，对铝合余脉冲m i g 焊熔宽p i d 控制器和智能控制器进行了仿真研究，比较了传统控制方法和智能控制 方法在调节系统性能上的差异，为控制器设计提供了实验依掘。 关键词：铝合金机器人脉冲m i g 焊，规范参数，熔池动态过程，系统辨识 兰州蓬工夫学硕生学证论文 a b s t r a c t w i t ht h ew i d ea p p l i c a t i o no fa l u m i n u ma l l o yt ot r a n s p o r t a t i o na n da i r c r a f t ，i th a sb e c o m e m o r ea n dl u o r ep o p u l a rf o rt h eu s eo fr o b o t i cp u l s e d - m i gw e l d i n gf o ra l u m i n u ma l l o y r e s e a r c ha b o u tt h ec o n t r o l l e rd e s i g n e di nc o m b i n a t i o nw i t hm o d e r nc o n t r o lm e t h o df o r r o b o t i cp u l s e d m i gw e l d i n gi si m p o r t a n ti ni n c r e a s i n gp r o d u c t i o ne f f i c i e n c ya n ds o l v i n g s t a b i l i t yo fw e l d i n gm a n u f a c t u r es t r u c t u r e r e c e n t l y , e x t e n s i v ea n dt h o r o u g hr e s e a r c hi s c a r r i e do u to i lc o n t r o lo f c a r b o ns t e e lp u l s e dg t a w h o w r e v e r , r e s e a r c ho np u l s e dg t a w f o ra l u m i n u ma l l o yw e r es t i l ll i t t l ea n dt h er e s e a r c ho i lp u l s e dg m a wf o ra l u m i r a a n a l l o yi si l e a l l yb l a n k o n ef a c t o r si ss u c ha st h es u r f a c eo f t h ea l u m i n u ma l l o y c a r lr e f l e c t t h ev i s i b l el i g h ti nw h o l ew i v er a n g ea n dt h ec o n t r a s tb e t w e e nt h ew e i dp o o la n dt h e p l a t en e a r l yi sv e r yw e a k ，s oi t i sd i f f i c u l tt ot a k et i l ei m a g eo f w e l dp o o lo fa l t l i1 1 i n t u r l a l l o yb yo r d i n a r yv i s u a ls e m o r t h eo t h e rr e a s o ni st h a tt i l ed y n a m i cp r o c e s so ft h e 、o l d p o o li sah i g hc o m p l e xo b j e c tw i t hs t r o n gn o n - l i n e a r i t y , m u l t v a r i a r b l ec o u p l i n ga n d a m o u n to fs t o c h a s t i ca n du n c e r t a i nf a c t o r s i ti sv e r yd i f f i c u l tt oo b t a i na l la n a l y s i s m a t h e m a t i cm o d e lo f w e l dp o o ld y n a m i c s f h u st h em o d e l i n go fw e l dp o o ld y n m n i c so f p u l s e d m i gw e l d i n gf o ra l u m i n u ma l l o yb e c o m e sap u z z l ep r o b l e mf o rw e l dt e c h n i q u e e n g i n e e r sm a dc o n t r o ls y s t e md e s i g n e r s w h i c ha l s o i sae s s e n c eh a n d i c a pi nw e l d a u t o m a t i o n a st e c h n i c sr e s e a r c hp r o v i d e st h ef o u n d a t i o nf o rc a p t u r eo f w e l dp o o la n dm o d e l i n go f w e l dp o o ld y n a m i c s ，t h i sp a p e rd e e p l yi n v e s t i g a t e di n t l u e n c eo fp a r a m e t e r so fp u l s e d w e l d i n go i lw e l dl i n ew i d t ha n dc a p t u r eo fw e l dp o o li m a g e i m a g e w eh a v ed e v e l o p e das p e c i a lf i l t e rt e c h n o l o g yw h i c hs o l v e si n t e r f e r e n c ew i t he l e c t r i ca r c ： a n dc l e a rh i g hc o n t r a s ti m a g e so fw e l dp o o lc a nb ec a p t u r e dt h r o u g ht h ev i s u a ls e n s i n g m e t h o d ，s p e c i a li m a g ep r o c e s s i n gc o u n t i n gm e t h o dt oc o l l e c ti n t b r m a t i o no fw e l dp o o l s f e a t u r e i sa l s od e v e l o p e df o rt h em o d e l i n go fw e l dp o o ld y n a m i c so fp u l s e d m i g w e l d i n gf o ra l u m i n u u la l l o ya n da u t o m a t i cc o n t r o l l e rd e s i g n e dt ow e l dp o o lw i d t h d r o pt r a n s f e ri nt h ep r o c e s so f m i gw e l d i n gi sv e r yc o m p l i c a t e da n dq u a l i t yo t 、o l dl i n e 兰 j 理工大学硕上学证论文 b s t r c t i se a s i l yi m p a c t e db yw e l d i n gp a r a m e t e r sc o u p l e dw i t he a c ho t h e r i no r d e rt ow e l l u n d e r s t a n dt h es p e c i a l i t yo fw e l dp o o ld y n a m i ca n dr e a l i z et h ee f f e c t i v ec o n t r o lo ft h e p u l s e dm i gw e l d i n gf o ra l u m i n u ma l l o y , t h i sp a p e ri n v e s t i g a t e dt h ed y m a n i cc h a r a c t e ro f t h ep u l s e dm i gf r o mt h ec l a s s i cc o n t r o ls y s t e m s ，a n do b t a i n e df o u rs 1 s ot r a n s f e r f u n c t i o nm o d e l sb yt h es y s t e mi n d e n t i f i c a t i o nm e t h o d ，t h e s e m o d e l sf o r i n p u t b a s e - c u r r e n tv i ao u t p u tw e l dp o o lw i d t h ，i n p u tw i r ef e e dr a t i ov i ao u t p u tw e l dp o o lw i d t h ， i n p u t p u l s ed u t yr a t i ov i ao u t p u tw e l dp o o lw i d t ha n di n p u tw e l ds p e e dv i ao u t p u tw e l d p o o lw i d t h t h ee s t a b l i s h e dm o d e l si nt h i sp a p e rw o u l db eu s e f u lt os t u d yt h ec o n t r o l l e d p e r f o r m a n c eo fw e l dp o o ld y n a m i cp r o c e s si nt h ep u l s e dm i gw e l d i n gf o ra l u m i n u m a l l o ya n dc 髓b eu s e da sv a l u a b l er e f e r e n c e sa n dd i r e c t i o nf o rd e s i g n i n gi t sc o n t r o l s y s t e m s i m u l a t i o nr e s e r a c h e so np i dc o n t r o l l e ra n di n t e l l i g e n tc o n t r o l l e rf o rw e l dp o o lw i d t ho f p u l s e dm i gw e l d i n gh a sb e e np u tu pi nt h i sp a p e rb a s e do nt h ei n d e n t i f i e df u n c t i o n m o d e l a c c o r d i n gt oc o m p a r i n gp i dc o n t r o l l e rw i t hi n t e l l i g e n tc o n t r o l l e r ，t h ec o n t r o l p r o p e r t i e so fl a u e ro v e r m u c ht h ef o r r n e t k e yw o r d s ：r o b o t i cp u l s e dm i gw e l d i n gf o ra l u m i n u ma l l o y , p a r a m e t e r , w e l dp o o l d y n a m i cp r o c e s s ，s y 敏e mi n d e n f i f i c a t i o n 兰州理工大学硕i 。学位论文 y7 2 1 0 0 0 腺创性声i 删 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致射的地方外，论文中不包含其他 人已经发表和撰写过的研究成果。与我共同工作的同志对本研究所做的贡献均已在 论文中作了明确的说明。 作者签名：美熬闩期：2 生年j 月卫i = 1 关于学位论文使用授权说明 本文研究成果归兰州理工大学所有。本人了解兰卅i 理- l ：大学有关保留、使用学 位论文的规定，即：学校有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅、学校可 以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文； 学校可根据国家或甘肃省有关规定送交学位论文。本人毕业后如果发表论文中的研 究内容，将署名兰州理： 大学。 作者繇毖锄虢盔嗍：趟年月卫f 1 兰州理工大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 课题意义 第一章绪论 近年来，随着冶金、机械、石化、电力以及原子能、航天等工业技术的高速发 展，对所使用的设备质量提出了越来越高的要求。保证工程设备中焊接结构的质量、 提高生产率和改善劳动条件已成为现代焊接制造工艺发展亟待解决的问题。从2 l 世 纪先进制造技术的发展要求看，焊接自动化生产已成为必然趋势”“。 随着焊接过程向自动化和智能化方向的发展，采用机器人技术的焊接柔性加工 单元系统成为解决焊接生产过程中高生产率、高质量及对不同工件柔性适应能力之 间矛盾的一种重要手段。弧焊机器人作为现代机械电子技术与焊接技术相结合的产 物，在发达国家焊接生产中已经得到了普遍应用。目前我国工业机器人数量只有约 2 5 0 0 台左右，且主要应用于工程机械、摩托车、汽车、铁路机车制造等行业。与发 达国家如日本拥有4 2 万台，美国1 0 万台，德国8 8 万台相比仍有很大的差距1 4 j 。目前 我国在焊接机器人应用中主要有以下两大难题：l 。在实际工况下，焊接作业条件经 常变化，如加工和装配上的误差会造成焊缝位置和尺寸的变化；2 焊接过程中受热 及散热条件改变会造成焊道变形和不均。现有的焊接机器人均为示教再现型。对这 些影响不具有适应能力，严重制约了焊接机器人的应用。为了克服机器人焊接过程 中各种不确定性因素对焊接质量的影响，提高焊接机器人的智能化水平和工作的可 靠性，要求焊接机器人系统能够实现焊接参数的在线调整和焊缝质量的实时控制。 在具有广泛应用前景的铝合金机器人脉冲m i g 焊中，由于m i g 焊自身特性，对焊接 规范的在线调整和实时控制显得尤为重要，这也是目前焊接自动化、智能化研究的 重要方向和核心内容。 在手工和半自动焊接过程中一个高水平的焊工可以通过观察接头形貌、熔池 行为，屯弧形态以及焊道外观来感知焊接状态，如果观察到焊接状态不佳，可以通 过手动调节焊接控制参数将焊接状态调整到最佳，以获得高质量的焊接接头。如果 希望实现焊接过程的自动化，首先需要类似于人类感觉器官的焊接质量检测装置， 来实现对焊接过程的实时检测。还需要类似于焊接操作者的对焊接状态的认识功 能，也就是用一定的方式描述整个焊接过程，即建立焊接过程动态模型。最后还应 实时的对不同焊接状态进行判断，以确定是否需要调节相关控制量或是维持当前的 状态，这也就需要设计类似于人的判断功能的焊接控制器，柬实现高质量的自动焊 接过程。同时由于机器人示教再现过程是一个开坏控制过程，对焊接状态无补偿作 用，而且焊接过程中存在大量随机不确定性干扰因素，实现焊接过程自动控制是当 前焊接研究领域的难点问题j 。 机器人焊接自动控制系统。除需解决机器人控制单元、焊接相关设备的问题外， 还必须解决焊接过程实时检测传感技术、焊接过程动态模型确立和自动控制器设计 等三方面问题。而焊接过程质量传感和动态过程建模是实现机器人焊接自动控制的 前提。根据焊接实时检测信号建立的过程动态模型应能很好的反应焊接过程，只有 依据可靠过程模型设计的自动控制器才能很好的实现对焊接过程的有效、合理调 节。因此焊接动态过程建模是机器人焊接自动控制系统设计的关键技术。 运输设备如火车、汽车、航空器的轻量化已成为运输现代化的中心议题。人量 采用质轻、高强的铝合金材料以铝代钢9 0 年代以来已成为i f 月显趋势。近年来我同铁 兰州理t 火学硕= i 二学位论文第一章绪论 路建设飞速发展，火车速度一提再提，准备拟建地铁工程的城市有五六个之多，大 型运输集装箱得到广泛应用，这些项目的启动和实旌，为多种铝合金结构及部件的 开发项目提供了广阔的市场。其他行业中对铝型材的需求量也与日俱增，因此迫切 的需要对铝合金自动焊接问题进行深入研究。众所周知铝及其合金虽然有重量轻、 强度高、耐腐蚀等优点，但其可焊性远不如一般钢材，对设备和工艺有较高的要求。 大型铝合金构件的机器人自动m i g 焊技术是高速列车车体生产中的关键技术【8 】，但 是目前国内外对基于被动视觉直接检测技术的铝合金机器人自动焊接工艺及质量 智能控制的研究还十分欠缺。本文将主要通过工艺实验，深入了解规范参数对基于 视觉检测的铝合金机器人脉冲m i g 焊过程的影响规律，同时建立焊接过程动态数学 模型，这对解决铝合金复杂构件机器人焊接中调节参数选择，调节量的确定，过程 智能控制器的设计和保证焊缝质量具有重要意义。 本课题为甘肃省教育厅科研项目，同时也得到了兰州理工大学学术梯队及特色 研究方向重点资助计划的资助和甘肃省有色金属新材料重点实验室开放基金资助。 1 2 焊接过程动态传感方式研究现状 焊接质量自动化控制中要解决“宏观”最终质量和过程质量控制两方面问题， 前者包括焊缝的几何形状、位置偏差以及焊接缺陷检测等问题，而后者主要是指在 实际焊接生产过程中，诸如焊接规范参数、焊缝成形、焊缝熔宽等的控制，其中， 有效地实施对焊接质量的实时自动控制是国内外急待解决的一个重要课题1 9 j 。目前 焊接过程检测与控制方面的研究多集中于焊缝跟踪检测与控制和焊缝接头几何形 状主要包括熔宽、堆高、熔深、熔透等的检测与控制1 10 “】。并且集中于碳钢。由于 铝合金本身特性，以及m i g 焊过程熔滴过渡形式复杂，依靠被动视觉直接传感方法 检测铝合金熔池信息，并据此建立铝合金m i g 焊接过程动态模型，实现焊接过程自 动控制仍是焊接自动控制研究领域的难点问题。 焊接动态过程的传感，是实现焊接质量控制的关键环节。未来焊接发展趋势是 焊接自动化、机器人化及智能化。，而传感技术的应用是这一发展中的重要环节 “。为了准确可靠地获取与影响焊接过程有关的各种信息，人们设计和研究了用 途各异的传感器，其中部分己应用于实际的生产和研究中。 对于焊接熔宽的传感与控制，目前较为成功的方法主要有熔池振荡法、红外传 感法及视觉检测法等。熔池振荡法最初的研究集中于熔池振荡频率同熔池体积之间 的关系l l t ”j 利用弧压信号作为熔池振荡的检测信号，由于弧压信号的变化范围很 小，以后的研究中相继出现了许多激振方法来提高振荡信号质量。这种方法目前只 能适合于碳钢步进t i g 焊接，无法实现连续行走，并且焊接电源的弧压纹波常常下 扰振荡信号，利用普通的焊接电源很难从较杂乱的弧压信号中分辨出熔透信息。 通过检测焊接温度场提取焊接过程信息是一种较好的熔透检测方法，因为测定 的是焊接熔池及其热影响区的实际温度分布、能准确的反映熔池的尺寸1 1 7 - 1 8 ，实验 装置图如图l 一1 所示。 兰州理t 大学硕。 ：学位论文 第一章绪论 0 t a )曲) 图1 1 温度场分析实验装置【1 7 。1 8 l ( a ) g m a w( b ) g t a w f i g 1 le x p e r i m e n t a ls e t u p sf o ra n a l y s i so f w e l d i n gt e m p e r a t u r ef i e l d ( a ) g m a w( b ) g t a w 文献 1 9 - 2 0 希j 用光敏元件测量焊缝背面受热区特定波段内的辐射光量来传感 熔透，在管环缝g t a w 和平扳对接焊中都有应用。 从图像传感的效果来看，在红外光波段检测可以减少弧光辐射的影响。但是温 度场的定标是一个亟待解决的问题，同时测温结果受材料、距离及表面状态的影响。 文献1 3 0 4 5 1 提出了比色法测定焊接温度场的方法，并用于焊接熔透控制，获得了较好 的效果，但是为了避免弧光的干扰，传感器必须置于焊缝背面。 文献【2 l 】使用光谱范围在8 微米以上的远红外摄像机，图像传感器直接摄取电弧 正下方熔池的温度场，发现焊道宽度与被测截面峰值温度的半宽之间存在线性关 系，另外还发现接头熔深的对数与被测截面峰值温度下的积分面积之间也存在线性 关系，如图l - 2 所示。将发现的规律用于m a g 焊接过程的质量控制，取得了较好的 效果。但不足之处是远红外摄像机价格昂贵，使用复杂，不适合实际焊接生产应用。 采用红外辐射检测焊接区熔池及其周围温度场的分布，不仅可以控制焊缝背面熔 宽，还可以根据熔池温度场分布的对称性判断电弧是否对中和电弧偏移的方向，从 而实现焊缝对中和焊缝跟踪，但未能解决弧光于扰和温度场定标问题。 图1 2 远红外法检测焊接端j 立场幽f 2 1 】 f i g 1 2f a ri n f r a r e df o ra n a l y s i so fw e l d i n gt e m p e r a t u r ef i c l d 兰州理工大学硕士学位论文第一章绪论 与上述感器相比，光学传感器不与焊接回路接触，信号的检测不影响正常焊接 过程。具有提供的信息丰富，灵敏度和测量精度高，动态响应特性好，抗强电场和 强磁场的干扰能力强等优点。它适用于各种坡口形状，可以同时实现焊缝跟踪和对 焊接条件的实时控制“。光学传感器主要是利用光谱中的可见光波段对焊接区成 像，图像中的景物与焊接区各部分一一对应，无需象红外成像那样只有经过温度场 标定以后才能确定焊接区各部分，非常直观。直接视觉传感技术的主要优点是不接 触工件，不干扰正常的焊接过程，获取的信息量大，通用性强【2 ”。并且由于它可以 得到焊接过程动态熔池的二维或三维信息，与其它焊接过程信息检测方法相比，这 种方法检测到的熔池信息直接反映焊接过程熔化金属的动态行为，因此该方法更适 合焊接过程的质量控制i z 。与其它传感方法相比，光学传感器不与焊接回路接触， 信号的检测不影响正常焊接过程。尽管目前光学传感器在实际生产中应用较少，但 它能提供丰富的信息，如接头形式、熔池边界、电弧形态、焊丝位蜀及已凝固的焊 道形状等，因此是将来最有发展前景的传感技术之一。据日本焊接技术学会对在日 本使用的弧焊机器人的调查结果显示【2 ”，领导未来焊缝跟踪传感器的主要是光学传 感器。其中以视觉传感器最引入注目，由于视觉传感器所获得的信息量大，结合计 算机视觉和图像处理的最新技术成果，大大增强了弧焊机器人的外部适应能力。 近年来随着汁算机视觉技术的发展，利用机器视觉正面直接观察焊接熔池， 通过图像处理获取熔池的几何形状信息对焊接质量进行闭环控制，已成为重要的研 究方向，国内外学者做了大量的研究工作，在弧焊机器人焊前的工件接头空间位姿 和几何形状的确定、焊接过程中接头轨迹和焊接参数的实时控制、焊后接头表面的 形状分析，焊接熔池表面及附近温度场的检测、熔透信息检测、熔滴过渡过程分析 等方面都有成功的应用实例【2 岳。直接视觉检测系统可分为主动式和被动式两大 类，目前主动式熔池视觉图像传感方法除了成本较高、设备复杂、需要一定的安装 空间等缺点外，最大的问题是获取图像时弧光的干扰。在g t a w 过程中视觉图像法 一般是获取焊接熔池区域有关信息，而电弧在辐射强度上远远超过了焊接熔池的辐 射，如不采取适当的措施，熔池内部的图像会被电弧光所淹没，如果只采用普通的 中性减光方法，则在抑制弧光干扰的同时，会大大降低熔池图像的对比度和分辨率 甚至无法分辨图像的细节信息。针对熔池视觉图像传感系统中的电弧光干扰问题国 内外研究人员提出了一些解决方法1 5 5 _ 7 5 1 。 为了减小弧光对图像质量的影响，主动式直接视觉检测方法采用激光等辅助光 源对焊接区进行人工照明，以提高图像的质量。针对弧焊机器人焊接时的位置偏差， 文献【5 1 ，5 2 】j 每两个c c d 摄像机、四个激光二极管和焊枪安装于一体，不仅便于弧焊 机器人的运动而且由于视觉传感器与焊枪这种比较特殊的位置关系，避免了弧光 直接照射摄像机而干扰焊缝图像，但是这种一体式的视觉传感器安装难度很大。文 献( 5 5 】为了实现弧焊机器人多道焊时的焊缝自动跟踪，专门设计了c c d 摄像机和双 激光二极管组成的视觉传感器，两个激光二极管在空间各形成一个具有一定宽度的 激光条纹，在空间部分重叠组成个更宽的条纹，用于检测更宽的焊缝空间位置。 这种传感器与机械扫描式视觉传感器相比机械结构简单。但光学系统非常复杂。文 献【6 3 ，6 4 利用光截断方式设计了结构光三维视觉传感器用于检测正面熔池的下塌 量。激光器产生的点光源经柱面镜变成面光源，与工件相交而形成所需要的激光条 纹。在熔池根部附近提取出t t i g 焊i f 面焊缝平均下塌量及正面熔宽等重要信息， 建立了f 面焊缝平均下塌量与反面熔宽之间关系的数学模型，从而完成了t i g 焊熔 透f 面视觉自适应控制。由于受弧光的干扰，诈面熔池表面下塌量的检测必须位予 兰州理工大学硕士学位论文第一章绪论 熔池后方已经凝固的焊道上，检测的激光条纹并不能代表整个熔池的行为，同时给 熔透控制带来一定的滞后性。文献【6 7 】也提出了一种与上述方法相类似的激光频闪 照明获取熔池图像的方法。在利用辅助光源进行焊接过程信息的主动式视觉检测方 法中，上述两种方法获取的图像质量是较为理想的，但此方法由于采用高能量密度 的脉冲光源和特殊电子快门的摄像机，其设备极其昂贵，限制了这种方法在实际中 的应用。 目前作为焊接过程视觉图像传感的一种实用技术研究较多的是不另加辅助光 源，而是利用弧光本身照明焊接区，即被动式直接视觉检钡t 方法。此方法采用滤光 片去除弧光的干扰，使摄像机在一个弧光对熔池辐射比例适当的较窄的光谱范围内 获取熔池图像，设备简单、成本低。但该方法应着重考虑的问题是如何避免电弧光 对焊接区成像的干扰，又对其加以利用使焊接区成像的质量更好，以利于焊接区特 征信息的提取。对被动式直接视觉传感较为深入的研究起步于八十年代中期，由于 弧光光谱覆盖的区域较广，且和使用的焊接方法、焊接材料有一定的关系，因此不 同的研究人员得到的结论也各不相同。文献【7 l 】根据近弧区光辐射亮度的特点，在 采用红外光对熔池部分成像的同时，直接利用电弧光照射熔池前方的工件间隙获取 焊接区焊缝信息，根据熔池前方不同远近处电弧光强度的闪烁来实现焊接过程中的 焊缝跟踪。文献 4 4 币1 j 用脉冲t i g 焊基值期间焊接电流较小，弧光较弱的特点，在电 流下降后经过一定时间的延迟以消除弧光余辉的影响，用普通摄像机在基值期间成 功的获取了熔池图像，并用于2 m m 厚低碳钢板脉冲t i g 焊熔宽的实时检测和控制。 文献 6 9 】通过对电弧及熔池表面的谱线分析和对比，通过实验得出结论，以低碳钢 为母材的t i g 焊最佳观察窗1 ：3 波长4 0 6 4 2 n m ，以低碳钢为母材的c 0 2 焊最佳观察窗 1 ：3 波长为6 0 1 2 n m 。并由此丌发了焊接机器人视觉系统，在汽车后桥焊接上得到了 应用。文献 4 4 】利用窄带滤光系统在脉冲焊接基值电流时刻获得了碳钢t i g 焊熔池图 像，并用于背面熔透控制，获得了较好的效果。文献 7 5 利用被动视觉检测实现了 对铝合金t i g 焊过程的检测，初步实现了铝合金熔透控制。日本o s h i m a 等人在脉冲 m i g 焊的基值电流期问对熔池取像以测量熔池信息，控制接头熔透【4 7 5 叭。 与其它焊接过程信息检测方法相比，焊接区直接视觉信息检测中的被动式检测 方法由于其用到的硬件设备较少，更适合在焊接生产实际中使用，越来越受到人们 的重视。利用电弧和熔池的自身光谱辐射，通过选择一个特定的辐射频域，使焊接 区各辐射源的光强达到一个合适的比例，能够实现从单一信号源中得到焊接区图像 的综合信息，有效地提高了在可见光波长内电弧、熔池和焊缝三者同时成像的清晰 度。并且其视觉传感系统只使用窄带滤光片和摄像机，不需要其它特殊的光学系统， 使其在实际应用中成为可能。 1 3 焊接过程建模与控制研究现状 由于焊接过程的复杂性，长期以来对焊接过程有效控制方法的研究成为实现焊 接质量自动控制的关键问题。无论传统的控制理论，还是近期发展起来的智能控制 理论t 其核心是对由焊接过程基本特征抽象出来的被控模型的控制。随着过程控制 理论从经典控制向现代控制，进而向智能控制方向的发展，针对不同的焊接方法， 焊接条件和控制对象的控制系统，国内外学者对焊接过程建模工作进行了大量研 究。建模过程可以分为物理建模和数学建模两大类， = i 于焊接过程的复制性，整个 焊接过程机理无法用有效的物理模型进行描述，因此数学建模成为焊接建模的j ：要 兰州理工火学硕= 学位论文第一章绪论 形式。无论是根据经验数据推导出的模型，或是通过大量实验数据统计导出的焊接 模型，都是在有限范围内适用，并且通过这些传统方法解得的数学模型无法在多变 量控制系统中进行解耦。这些模型都是建立在线性理论基础上的，为了符合线性假 设，焊接过程必须进行相应的简化和假设。众所周知，焊接过程为多参数交互作用 的复制过程，焊缝成形和接头质量不仅与这些参数有关还与现场焊接过程的大量 随机不确定影响因素有关，而这些因素又是相互作用又相互关联的，存在动态耦合 和静态叠加1 7 1 。由于这些约束条件和未知因素的存在，对于类似焊接过程的多输入 多输出又包含非线性和时变特性的系统，在线性理论构架下建立的模型，由于假设 条件与实际焊接过程的偏差，使其难于完全反应整个焊接过程的动态变化形式。但 同时所有控制过程都需要对被控对象本身特殊变化规律做清楚的认识，了解各相关 因素对控制结果的影响形式和影响幅度，这又是从现代控制理论发展起来的智能建 模所得黑箱模型无法准确提供的。因此依据传统控制理论建立焊接过程模型对控制 器选型，控制规则确立和控制量调节具有重要指导意义。在对控制参数与控制结果 的关系分析中也可掌握传统控制模型与实际被控对象问的差距，利于使用智能控制 方法对相应问题进行改进。 近年来人们一般通过大量的焊接工艺实验获取焊接工艺参数对焊接质量的影 响规律，其实验结果往往也仅局限在实验条件的范围内。由于弧焊过程是一个典型 的非线性、强耦合和时变的多变量复杂系统，存在强烈的弧光、烟尘和电磁干扰等 不利因素，基于传统控制理论控制方法很难取得较高的焊缝质量1 7 “。因此焊接过程 控制正由宏观转向微观、由简单控制向智能控制发展【77 ”】。对智能控制系统而言， 比传统控制算法所能承受的随机不确定性因素的程度大得多，其目的就是在系统存 在大范围的不确定性因素下设计一个具有满意性能的系统。 经典控制理论依靠人自身的干预来解决被控系统中出现的随机不确定因素，但 对于要求实时性的控制过程，人的干预并不能完全解决由于随机因素产生的不利控 制结果”“j ，这就要求发展新的控制理论解决强不确定性、时变性和非线性系统存 在的特殊问题。现代控制理论在发展过程中发现，单纯依靠已有的数学算法无法顺 利解决上述问题，而人的控制在解决上述问题中具有决策性优势但同时又有实时 性缺陷。随着计算机处理能力的飞速提高，智能控制方法的缺陷得以克服，而其在 解决不确定性、非线性过程中具有的优势得以完全体现。智能控制有两种种途径， 它们是：作为控制系统自适应环节的专家系统，作为控制系统决策环节的模糊计算。 专家系统利用被控对象领域的专业知识和经验，采用人工智能专家系统的知识 表示及推理技术得出控制动作，好多专家系统首先必须有充分的关于控制对象的知 识和被控过程的相关数据，这是实现推理和决策的基础，另外必须有一个有效利用 知识的推理机。专家系统目前存在的一个主要问题是学习过程较慢，难以满足快速 时变系统实时调节性要求。 模糊控制是智能控制的较早形式，它吸取了人的思维具有模糊性的特点，使用 模糊数学中的隶属函数、模糊关系、模糊推理和决策等工具得出控制动作1 8 2 1 。根据 控制规则、误差及误差变化率的模糊子集生成控制决策表，对模糊控制表的直接查 询，即可得到每一时刻施于系统的控制动作。 弧焊过程中。熔宽和焊缝跟踪控制涉及的工艺因素多存在很多不确定的因素， 是一个典型的时变非线性系统，难以建立精确的数学模型。因此，采用与模型无关 的模糊控制技术更为合适。从8 0 年代中期国外开始研究模糊控制在焊接中的应用， 取得了较好的成果1 8 3 1 0 九十年代以来a n n 应用于焊接领域也已经取得了一些成果 兰州堙工大学硕士学位论文 第一章绪论 【8 4 埘】。哈尔滨工业大学借助于神经网络构成自学习模糊控制器，成功地实现脉冲 g t a w 焊的正面熔宽控制【8 9 】。上海交通大学利用模糊一神经网络控制方法对t i g 焊 过程背面熔宽进行了控制，取得了满意的结果1 8 ”。华南理工大学分别用bp 神经网 络和模糊控制技术进行t i g 焊熔深控制9 。 但是专家系统和模糊控制单独使用时，都存在一定的缺陷。专家系统推理过程 较复制，学习速度慢，在实际焊接过程控制对实时性要求较高的场合应用有局限性， 目前专家系统多应用与焊接过程前期规范参数选取上，在实际焊接操作过程中应用 的较少。在模糊控制中，隶属函数的选择、模糊关系矩阵计算、解模糊化等都是十 分困难的问题。一张理想的模糊控制表必须通过反复精心整理才能投入使用。量化 因子和比例因子的选择也影响着整个系统的品质。模糊逻辑表达定量知识的能力较 差，控制精度不太高，自适应、自学习的能力较差，易产生振荡现象。随着人工智 能技术的发展，专家系统和模糊逻辑技术的融合己成为当前人们的研究热点。专家 系统具有焊接规范选取的优势，对于m i g 焊这种参数耦合性强，容易由于规范调节 范围溢出而产生焊接过程失稳现象的系统，采用通过经验和实验研究得到的专家系 统控制参数数据库有利于控制结果的稳定性。而模糊逻辑在专家可预见的论域上有 很好的收敛性，在进行模糊量的运算上有优势。因此，二者结合可以优势互补从 而大大提高综合性熊。将专家系统、焊接数据库、模糊控制、面向对象技术等智能 技术结合起来，形成综合的新型智能控制系统，克服单一技术的缺陷，是当今世界 智能化发展的趋势。 1 4 本课题的研究问题 本课题研究成果可应用于内蒙古一机集团的铁路车辆、专用车辆等产品的生产 过程中。目前该公司生产的重载列车车厢，铝合金车体材料有板材和型材两种结构 形式。铝合金板材为5 0 5 8 1 h 3 2 1 ，厚度为6 m m 币e 1 8 m m 两种，板材连接全部为铆接， 如图1 3 所示。每节车厢需要进口铆钉3 0 0 0 5 0 0 0 个每个铆钉大约人民币3 0 元并且 所有铆钉需要人工打眼，如图1 3 所示，这使得生产效率较低、生产成本很高，并且 由于是机械连接，母材强度要受到一定的影响。采用机器人焊接形式可以解决上述 铆钉连接中存在的问题，提高生产效率、节约成本，同时可提高车辆结构整体强度。 图卜3 铆接的列午车厢 兰州理t 大学硕士学位论文第一章绪论 目前焊接过程视觉检测与实时控制存在的主要问题是： 1 1 目前开展的研究工作大部分都是针对铝合金自动t i g 焊过程对m i g 焊过程 研究较少，但实际生产中弧焊机器人大多为m i g 焊结构，因此研究m i g 焊过程检测 与控制更具现实意义。 2 ) 目前开展的研究工作主要针对的焊接母材为碳钢，对铝合金材料焊接过程视 觉检测与控制过程研究较少。国内上海交通大学对铝合金t i g 焊过程视觉检测及控 制进行了初步研究，并得到了一些研究成果i 。 3 ) 铝合金m i g 焊接过程中需要较大的焊接电流，电弧光强烈，同时熔滴过渡和 飞溅的干扰较强，而且铝合金本身表面光亮，在被动式视觉检测过程中将反射全波 段的可见光，使视觉传感与后期熔池图形处理工作存在较多困难。 4 ) 实现铝合金脉冲m i g 稳定焊接过程的焊接规范变化范围较窄，因此控制系 统不能像t i g 焊过程那样进行焊接规范的大范围调节，铝合金脉冲m i g 焊过程一旦 规范失稳就会产生严重的飞溅并且破坏焊接成形造成焊接过程失稳，因此研究焊接 规范参数对熔宽变化的影响特性是建立一系列参数匹配良好的铝合金脉冲m i g 焊 工艺规则表的基础。 5 ) 针对铝合金m i g 焊熔宽变化影响因素多、各个参数耦合性强，m i g 焊接本身 是非线性、大时滞系统，建立焊接过程数学模型，研究规范参数对焊接过程的影响 规律对设计智能控制器具有重要意义。 6 ) 依据经典控制理论设计的传统控制器无法满足存在大量随机不确定性干扰 的铝合金机器人脉冲m i g 焊过程的熔宽控制要求，采用智能控制方法实现焊接过程 多输入、多输出控制是保证铝合金机器人m i g 焊实时控制要求的最佳选择。 1 5 本课题的研究内容 铝合金本身材料特性和脉冲焊过程的多参数强耦合性决定了铝合金脉冲m i g 焊过程实时图形传感和控制模型建立是一项很困难的工作。本文将以铝合金脉冲 m i g 焊作为研究对象，对基于被动式熔池正面直接视觉传感和图像处理的焊接过程 数学模型辨识和控制系统仿真进行深入研究。 1 ) 为了更好的认识铝合金脉冲m i g 焊各个调节参数对熔宽变化及熔池图像采 集过程的影响规律，寻找一系列参数相互匹配的m i g 焊规范，本文进行了大量焊接 工艺实验研究，以便对焊接过程调节特性有更好的了解，使控制模型调用的规范满 足熔滴过渡和焊接质量控制要求。 2 ) 在可见光波段范围内利用铝合金熔池反射光和电弧照明作为被动式视觉传 感的光源，设计的窄带滤光系统是本文工作的基础。并开发熔池图像处理和熔池特 征尺寸参数提取算法获得熔宽信息，为了解脉冲焊参数调节特性和建立焊接过程动 态模型提供必要的焊接过程信息。 4 ) 根据图像处理得到的熔池特征信息，采用过程控制理论中传统的系统辨识 的方法建立铝合金机器人脉冲m i g 焊熔池动态模型，定量的分析各个脉冲焊参数对 熔宽变化的影响，为焊接自动控制器控制算法选取和调节规则的确立提供依据。 5 ) 基于建立的铝合金脉冲m i g 焊熔池动态模型，初步设计适合焊接特殊要求 的控制器，在系统仿真分析的基础上，对各种控制方法的控制效果进行了分析，确 定了以模糊控制系统作为多变量、强耦合、大时滞熔宽控制过程的智能控制器。 兰州理工大学硕十学位论文 第二章铝合金机器人脉冲m i g 焊工艺研究 第二章铝合金机器人脉冲m i g 焊工艺研究 脉冲m i g 焊可以方便的控制热输入的大小和焊缝成形过程并且可以将脉冲 基值电流设置为较小值，减小强弧光在熔池实时图形传感中的干扰，因此本文选用 脉冲m i g 焊方式进行铝合金机器人自动焊接。但