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智能焊缝跟踪控制系统研究 摘要 本文针对移动式焊接机器人，设计实现了一个多处理器的智能焊 缝跟踪控制系统，该系统具有焊缝跟踪、参数调节、实时控制等功能。 本智能跟踪控制系统由p l c 核心控制系统、焊缝图像处理系统及 人机界面系统三部分组成。p l c 核心控制系统采用了西门子s 7 2 0 0 p l c ，通过模糊控制算法实现稳定的、超调较小的实时跟踪控制。焊缝 图像处理系统使用t i 的d m 6 4 2 e 订评估板实现了焊缝图像处理及焊 缝位置的自动识别。人机界面系统采用p i c 单片机1 6 f 8 7 7 a 为核心控 制部件，实现对焊接机器人参数的实时调节，并控制机器人各电机的 运动。以上三部分通过r s 一4 8 5 互连，采用主从式拓扑结构，形成一个 可扩展的分布式控制网络，实现数据和控制指令的交互。 为了实现较好的实时跟踪控制效果，本文提出了基于超前偏差公 式的焊缝跟踪模糊控制算法。其中超前偏差公式用于得出整体跟踪的 累积偏差，而模糊控制算法则兼顾偏差的变化趋势。文中模糊算法采 用超前偏差公式修正后的偏差量和偏差变化量作为模糊控制器的输 入，通过二维模糊控制算法得出控制电机调整焊枪偏差的控制量。跟 踪控制对比实验表明，采用模糊算法的焊缝跟踪控制可以实现平滑调 节的跟踪过程。 关键词焊接机器人，焊缝跟踪，模糊控制，p l c ，人机界面，r s 4 8 5 r e s e a r c ho nt h ei n t e l l i g e n t s e a mt r a c k i n gc o n t r o ls y s t e m a b s t r a c t am u l t i _ p m c e s s o ri n t e l l i g e ms e 锄协嫡n gc o n n o ls y s t e m 谢t 1 1f 曲c t i o n so f a d j u s t i n gp a r a i n e t e r s 射1 dr e a l 廿m ec o m m lf - o rl o c o m 棚v ew e i d i n gr o b o ti sd e s i g n e da n d i m p l e m e n t e di nt l l i sr e s e a r c h t h ew h o l es y s t e mi sc o n s i s t e do ft l l ep l cc 饥恤lc o n t r o ls y s t e m ，t l l es e a mi m a g e p r o c e s s i n gs y s t e ma n dt 1 1 eh l m 瑚m a c l l i n ei n t c i f h c cs y s t c m t h ek e yp a r to ft h ep l c c 髓l 打a lc o n n d ls y s t e mw m c hm a k e sr e a l 每m et r a c k i n gc o n 缸_ 0 ls t e a d i l ya n de x a c t l yw i t l l f u z z yc o n t m la l g o r i t h mi sas i e m e ss 7 2 0 0p l c t h e 锄i m a g ep m c e s s m gs y s t e m p r o c e s s e ss c a mi r r l a g e s 锄di d e n t i f i e sp o s m o n ss e a mb yd m 6 4 2 e v md e v e l o pb o 删 1 h ek e y r to ft h eh u m a n m a c h i n e 缸e r es y s t e mi sap i c l 6 f 8 7 7 ap r o c e s s o r i t s 丘m c t i o n sa r em a k e i n gr e a l t i i ea d j u s t j n go fp a r 锄e t e r sa n dc o n 的l l i n ga c t i o n so fm e r o b o t t h e s et h r c e 口a r t sa r ec o 衄e c t e db ya no 口e ne n dd i s 伍b i i t e dc o d t r o lr s 一4 8 5 n e t w o r ks y s t c mw i t l lt h ei n a s t e rs l a v e rt o p o l o g i c a ls t n l c n i r et 0m a k ee x c h a g eb e t 、v o e n d a t aa n di n s m l c t i o n s i no r d e rt om a k eb e t t e re f f b c to f r e a l - t i m ec o n 0 1 ，t l l e 删1 0 rb r i n g sf 0 押忸r da 如z z y l o g i cs e a m 打a c l 【i i l gc o n t r o la l g o r i 1 mb 鹪e do nl e a d i n ge r r o re x p r e s s i o n s t h el e 础n g e r r o re x p r c s s i o n sp r o v i d e sa c c u m l l l a t e de r r o ro f 吐l ew h o l et r a c kp m c e s s ，a n dm ef u z z y 1 0 9 i cc o n 仰l 出p r i m mp m v i d e d 也e 锄rc h a n g i n gt r e n d ，s ot l l es y s t e mc a l lm a k cr c a l t i m e 仃a c k i n gc o i l 打o lw “hs t e a d i e ra n ds m a l l e ro v e r s h o o t t h ee r r o rm o d i f i e db yl e a d i n g e n d re x p r e s s i o n sa n dt h em a r 窖i nb e t w e e ne n d r 趾dm o d i f i e d - e r m ra r eu s e da si i l p u to f t h e 丘l z 碍l o g i cc o 咖r o la l g o r i t h i n ；“o l l t p m s 也ec o 劬r o l l i n gq 删锣o f 廿l el e m r i g h t o r i e n t a t i o ns t e pm o t o ls 黜恤c k i n gc o n h d le x p c r i i n c m ss h o wt h a tm es y s t e m 、v i t l l m z z ya l g o r i 也mc a ni m p l e m e n tt 1 1 es m 0 0 t l lr e g i l l a t i o no f 扭a c l ( i i 唱p r o c e s s k e yw o r d s w b l d i n gr o b o t ，s e 锄t r a c k i n g ， f u z z yl o g i cc o n t r o l ， p l c ，h u m a n m a c h i n ei n t e r f a c e ， r s 4 8 5 北京化工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明： 所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作 所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他 个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡 献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声 明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：方、翔目 2 0 0 6 年5 月2 9 日 第1 章绪论 1 1 论文的选题意义 本课题来源于国家“十五 8 6 3 计划重大科研项目“海底管道修复技术”之子课题 “水f 管道干式高压焊接技术研究”。该研究包含管道自动焊接装置的内容，主要目 标是研究如何实现高质量的管道外圆周自动焊接。 随着科学技术的发展，焊接自动化在工业领域得到了广泛的应用。自动化的 焊接机器人能提供稳定的焊接质量，减轻人的劳动强度，提高工作效率，| 犟低成 本。目前工稗应用中亟待开发出能够取代工人手工操作的低成本自动化的焊接设 备，以减少生产过程中人为因素的影响，提高焊缝质量。 近些年，我国现代化经济建设发展迅猛。石油化工产品逐年增多。尤其是自 国家实施“西气东输”计划及大规模的采集海上石油以来，石油管道的体积容量以及 数量急剧增加，迫切需要改善石油管道的施焊条件，提高管道焊接的自动化程度， 以降低成本、提高效率与焊缝质量。这些情况都需要焊接机器人具有行走功能， 对外感知能力以及局部的自主规划能力等。 水下管道干式高压焊接技术采用高压气体将焊接部位周围的水排除，潜水焊 工处于完全干燥的条件下进行焊接的方法。进行干法水下焊接时，需要设计和制 造复杂的压力舱或工作室。目前的高压干法水下焊接通过采用自动化和智能化的 技术，实现了焊接过程的自动监控，焊接质量好，效率高，但仍然需要潜水焊工， 焊接设备的安装、维护和检测都需要潜水员的辅助，因而在实际使用的焊接系统 还不能超过6 5 0 米，而且对潜水焊工的专业和技术要求很高。所以，随着海洋t 程向深海的挺进，必须发展智能化的无人焊接机器人。焊接智能控制系统的反馈 传感检测技术正在研究之中。由于高压干法水f 焊接环境的复杂性和不确定性， 如何采用多信息融合技术最终达到对焊接过程的智能控制将成为焊接领域的新课 题。【1 艄 焊接过程的自动化和智能化足未来焊接技术的发展方向，但焊接过程是一个 复杂的过程，具有时变、非线性及干扰因素多等特点，因而很难建立起精确的数 学模型。使用经典控制理论和现代控制理论难以实现自动控制或控制效果不佳， 而智能控制作为种通过定性与定量相结合的综合集成方法，足人工智能和控制 系统相结台的产物，能够针对系统环境和任务的复杂性、模糊件和不确定性，有 效的实现复杂的信息处理功能。因此，把智能焊缝跟踪系统引入到管道焊接自动 焊中具有重大工程意义及迫切的应用需求。基于这种需求，本文针对移动式焊接 机器人进行了智能焊缝跟踪控制系统的研究。 机器人进行了智能焊缝跟踪控制系统的研究。 智能焊缝跟踪控制系统研究 1 2 焊接机器人的发展概况 1 2 1 工业机器人概述 根据国际标准化组织( i s o ) 工业机器人术语标准的定义，工业机器人是一种 多用途的、可重复编程的自动控制操作机( m 锄i p u l a = b r ) ，具有三个或更多可编程 的轴，用于工业自动化领域。例 上世纪5 0 、6 0 年代，随着机构理论和伺服理论的发展，工业机器人进入了使 用化阶段。1 9 5 4 年美国的g c d e v o l 发表了“通用机器人”专利；1 9 6 0 年美国a m f 公司生产了柱坐标型v 打s a t 均n 机器人，可作点位和轨迹控制，这是世界上第一种 用于工业生产上的机器人。7 0 年代，随着计算机技术、现代控制技术、传感技术 和人工智能技术的发展，工业机器人得到了迅速发展。1 9 7 4 年c i n c i n n a t im i l a c r o n 公司开发成功多关节机器人；1 9 7 9 年，u n i n l a l i o n 公司又推出了p u m a 机器人， 它是一种多关节、全电动驱动、多c p u 二级控制；采用咀专用语言：可配视觉、 触觉、力觉传感器，在当时是一种技术先进的工业机器人。现在的工业机器人结 构大体上是以此为基础的。这一时期的机器人属于“示教再现”( t e a c h i n p l a y b a c k ) 型机器人。只具有记忆、存储能力，按相应程序重复作业，但对周围环境基本没 有感知与反馈控制能力。这种机器人被称作第一代工业机器人。 进入8 0 年代，随着传感技术，包括视觉传感器、非视觉传感器( 力觉、触觉、 接近觉等) 以及信息处理技术的发展，出现了第二代工业机器八有感觉的机 器人。它能够获得作业环境和作业对象的部分有关信息，进行一定的实时处理， 引导机器人进行作业。第二代机器人已进入了使用化，在工业生产中得到广泛应 用。 第三代机器人是目前正在研究的“智能机器人”。它不仅具有比第二代机器人更 加完善的环境感知能力，而且还具有逻辑思维、判断和决策能力，可根据作业要 求与环境信息自主地进行工作。【4 】 工业机器人一般由以下部分组成： 1 ) 机械本体 机器人的机械本体机构基本上分为两大类：一类是操作本体机构，它类似人 的手臂和手腕，配上各种手爪与末端操作器后可进行各种抓取动作和操作作业， 工业机器人主要采用这种结构。另一类为移动型本体结构，主要目的是实现移动 功能，主要有轮式、履带式、足腿式结构以及蛇行、蠕动、变形运动等机构。壁 面爬行、水下推动等机构也可归于这一类。 2 ) 驱动伺服单元 机器人本体机构的动作依靠关节机器人的各关节来驱动，而大多数机器人是 基于闭环控制原理进行的。伺服控制器的作用是使驱动单元驱动关节并带动负载 朝减少偏差的方向动作。已被广泛应用的驱动方式有液压伺服驱动、电机伺服驱 2 北京化工大学硕士学位论文 动，近年来气动伺服驱动技术也有一定进展。 3 1 计算机控制系统 各关节伺服驱动的指令值由主计算机计算后，在各采样周期给出。主计算机 根据示教点参考坐标的空间位置、方位及速度，通过运动学逆运算把数据转变为 关节的指令值。通常的机器人采用主计算机与关节驱动伺服计算机两级计算机控 制，有时为了实现智能控制，还需对包括视觉等各种传感器信号进行采集、处理 并进行模式识别、问题求解、任务规划、判断决策等，这时空间的示教点将由另 一台计算机上级计算机根据传感信号产生，形成三级计算机系统。 4 ) 传感系统 为了使机器人正常工作，必须与周围环境保持密切联系，除了关节伺服驱动 系统的位置传感器( 称作内部传感器) 外，还要配备视觉、力觉、触觉、接近觉 等多种类型的传感器( 称作外部传感器) 以及传感信号的采集处理系统。 5 ) 输入输出系统接口 为了与周边系统及相应操作进行联系与应答，还应有各种通讯接口和人机通 信装置。工业机器人普遍具有内部p l c ，它可以与外部设备相联，完成与外部设 备间的逻辑与时实控制。一般还有一个以上的通讯接口，以完成磁盘数据存储、 远程控制及离线编程、双机器人协调等工作。一些新型机器人还包括语音合成和 识别技术以及多媒体系统，实现人机对话。 1 2 2 焊接机器人概述 焊接机器人是从事焊接( 也可以包括切割与喷涂) 的工业机器人。从焊接机 器人诞生到现在也经历了3 个阶段，即示教再现阶段、离线编程阶段和自主编程 阶段。第一代或准二代的焊接机器人由于焊接路径和焊接参数是根据实际作业条 件预先设置的，在焊接时缺少外部信息传感和实时调整控制功能，这类弧焊机器 人对焊接作业条件的稳定性要求严格，焊接时缺乏柔性，表现出明显的缺点。随 着计算机控制技术和人工智能技术的发展，以及神经网络与模糊逻辑技术的融合， 使焊接机器人由单一的单机示教再现型向以智能化为核心的多传感、智能化的柔 性加工单元( 系统) 方向发展，并不断融入以太网技术。 5 】 依照机械本体区分，焊接机器入主要包括底座固定的关节式焊接机器人和移 动式焊接机器人。关节式焊接机器人由主要包含有弧焊机器人( 图1 1a ) 和点焊 机器人( 图1 - 1b ) 。而移动型焊接机器人包含了可以自主行走的全位置轮式移动型 焊接机器人( 图1 2a ) ，以及导轨式移动型焊接机器人( 图1 2b ) 。 3 智能焊缝跟踪控制系统研究 人 a ) 弧焊机器人 图1 1 关节式焊接机器人 a ) 轮式焊接机器人 b ) 轨道式焊接机器人 图1 2 爬行式焊接机器人 b ) 点焊机器人 随着近代模糊数学和神经网络的出现，以及p c 机与焊接机器人的结合应用， 有效解决了专用控制器计算负担重、实时性差等问题，还能够将其他领域如图像 4 北京化工大学硕士学位论文 处理、声音识别、最优控制、人工智能等先进的研究成果应用到该系统的实时操 作中。焊接过程中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，采用与模型无关的人工神经网络或模糊控制技术更 为合适。随着工业生产系统向大型、复杂、动态和开放的方向发展，以及焊接过 程高度自动化及完全智能化的方向发展，智能体焊接机器人正在不断的发展。 1 3 智能焊缝跟踪系统概述 当焊接材料及工艺设备发展到一定水平后，人们已意识到，要进一步提高焊 接质量与效率及改善劳动条件的根本出路在于焊接过程自动化。发展和应用新型 焊接自动化技术对我国国民经济将起到巨大的作用，而焊缝自动跟踪系统正是焊 接自动化研究的一个重要方面。焊缝自动跟踪在焊接工业中占有极其重要的地位， 焊缝自动跟踪的精度和实时性对保证焊接质量有着不可估量的作用。研究如何提 高焊缝自动跟踪的精度和降低焊缝自动跟踪系统的成本对整个焊接工业有着举足 轻重的意义。 影响焊接质量有多种因素，然而保证其不焊偏是必要条件，因此焊缝自动跟 踪成为焊接过程自动化的首要问题，应用焊缝自动跟踪技术可避免由于焊偏造成 的未焊透等缺陷；减少焊接电弧的高温与光辐射对操作者的影响；并可以减少焊 接辅助时间，因此深受生产部门欢迎。实际应用中跟踪的性能要受多种因素的影 响，例如，弧光辐射、高温、烟尘、飞溅、坡口状况、加工误差、装夹精度、表 面状态和工件热变形等都会影响焊炬偏离焊缝。焊接条件的这种变化要求焊接机 器人能够实时检测出焊缝偏差，并调整焊接路径和焊接参数，保证焊接质量的可 靠性。焊缝自动跟踪由传感器、调节器、执行机构等部分组成，构成一个闭环反 馈系统，见图1 3 。智能控制方法和传感器技术的迅猛发展又为解决这一问题提供 了比较充裕的技术基础和物质基础。【6 l 【7 1 嘲【9 】1 0 】 图1 3 焊缝自动跟踪系统示意图 智能焊缝跟踪控制系统研究 1 3 1 焊缝传感器 焊缝自动跟踪系统是由传感器、控制系统和自动调节机构等组成的机电一体 化统一体，其关键是传感器。焊缝跟踪传感器的作用是精确检测出焊缝( 坡口) 的位置和形状信息并转化为电信号，控制系统则对信号进行处理，并根据检测的 结果，控制自动调节机构调正焊枪位置，实现焊缝自动跟踪。传感器对于跟踪系 统的性能和精度有着关键的作用。传感器的分类见图1 - 4 。下面介绍一些常用的传 感器。 图1 4 焊缝跟踪传感器的类型 1 1 光电传感器 光学传感器可分为点、线、面三种形式。它以可见光、激光或者红外线为光 源，以光电元件为接受单元，利用光电元件提取反射回来的结构光，从而得到焊 缝的信息。常见的光学传感器包括：红外光传感器、光电二级管和光电三级管、 c c d ( 电荷耦合器件) 、p s d ( 激光测距传感器) 和s s p d ( 自扫描光电二级管阵 列) 等。 随着计算机视觉技术的发展，焊缝跟踪引入了视觉传感技术，与其他传感器 相比，视觉传感具有提供信息量丰富，灵敏度和测量精度高，抗电磁场干扰能力 强，与工件无接触的优点，适合于各种坡口形状，可以同时进行焊缝跟踪控制和 焊接质量控制。而计算机技术和图像处理技术的不断发展，又使得其实时性容易 满足，因而是一种很有前途的传感方法。二维视觉传感器是目前较为先进的焊缝 跟踪传感器。激光- p s d 扫描式视觉传感器同时具有信噪比高、信息丰富、抗干 扰能力强和结构简单、成本低廉的优点。目前采用i c c d ( i n d u s 仃yc h a r g ec 0 u p l e d d e v i c e ) 从工件背后获得焊接温度场图像，通过对焊接温度场图像进行分析获得焊 6 北京化工大学磺士学位论文 缝偏差信号也是一种正在兴起的方法。【l l j 【1 2 j 2 1 超声传感器 超声传感器由超声波发生及接收装鼍构成，当传感器左右摆动时，传感器可 以得到关于焊缝位置的二维信息。根据声波反射时间的不同，可以确定焊缝的位 氍从而实现焊缝跟踪。超声传感器的测量精度主要取决于超声波的频率，频率越 高，误差越小，声波频率一般在1 2 5 2 5 0 m h z ，由于不怕电弧的电磁、光和烟尘 等干扰，且由于流动的液体不传播横波，超声波可以投射到焊接熔池中去，即它 在固液界面也要反射，利用这一特性可以测量熔池的深度，所以超声波传感器兼 具有焊缝跟踪和熔深控制的可能。 3 ) 电弧传感器 电弧传感器对焊缝跟踪控制是利用焊接电弧现象本身( 电弧电压、电弧电流、 弧光辐射和电弧声等) 提供有关电弧轴线是否偏离焊接对缝的信息，来实时控制 焊接电弧始终跟踪焊接对缝的信息。电弧传感器大部分应用于弧焊机器人上，在 焊接过程中对已编程的焊缝轨迹进行实时修正，利用焊接过程中从电弧中提取的 焊接电流和焊接电压的变化，实现焊缝自动跟踪。电弧传感器实时性好，不需要 在焊枪上附加任何装置，消除了传感器与焊枪之间的“盲区”，没有所谓的滞后误差， 焊枪运动的灵活性和可达性最好，尤其符合焊接过程低成本自动化的要求，因此 成为2 0 世纪9 0 年代使用最广泛的，效果最理想的焊缝跟踪方式之一。 4 ) 接触式传感器 常用的接触式传感器有探针接触式传感器和探针触摸式传感器。探针接触式 传感器以探针接触焊缝。探针后端插入电磁线圈中，线圈原边加上恒定的电压， 探针运动时，相当于线圈中铁芯位置发生变化，从而引起副边感应电势的变化， 并以此变化反映传感器与工件之间的距离的变化；探针触摸式传感器与探针接触 式传感器的不同在于它的探针不是始终沿焊缝随动的，而是由传感器自身驱动探 针以一定的方式不断地触摸焊缝，并记录下焊缝的方向和形状。由于其自身驱动 的特点，可以减少探针式接触传感器由于探针磨损等因素造成的误差。探针接触 式传感器机构比较复杂，但由于它不仅可以实现焊缝自动跟踪，而且可以完成焊 接参数的自适应控制，所以具有一定的潜力和市场。 1 3 2 焊缝自动跟踪方法 随着焊接自动化的发展，焊缝自动跟踪的研究得到人们的普遍重视。焊接传 感器提供了量化的信息之后，如何利用这些信息控制执行机构对焊接过程进行实 时控制，从而得到稳定而理想的焊接质量是控制方法要解决的问题。随着科学技 术的不断进步，尤其是计算机技术的迅速发展，控制技术也得到了很快的发展。 以往的焊缝跟踪系统往往以经典控制理论为基础，采用相应的控制器进行控制。 但是焊接是一个非常复杂的过程，由于焊缝坡口的加工、焊件装卡、焊接小车行 7 智能焊缝跟踪控制系统研究 走偏差和焊接热变形等原因，都会引起焊炬位置的偏差。而这些影响因素都是不 确定的、非线性的。因此，在焊缝自动跟踪系统中采用经典控制理论和方法进行 控制，在实际焊接生产中往往不能得到令人满意的结果。为了提高焊缝跟踪系统 的灵活性和精度，采用先进的传感器技术并在弧焊跟踪系统中引进人工智能技术， 改进控制算法是一个必然的趋势。人工智能是一门新兴的技术学科，它研究如何 模仿延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”或脑力劳动自动化。因此，从自动 化角度说，人工智能是脑力劳动自动化的技术基础：从工程角度说，它是多学科 知识综合而形成的一种高新技术。当前在焊缝跟踪系统中有以下三种人工智能方 法具有代表性，即专家系统、模糊控制和人工神经网络技术。【1 3 】【1 4 】【1 5 】 综上所述，在现代焊接生产过程中己经广泛应用及将要应用的控制方法主要 有下列几种。 1 3 2 1 经典控制方法 焊缝跟踪算法最早的也是最普遍的方法是p i d 控制法。这种跟踪控制方法的 实质是直接测出焊炬相对于焊缝中心的位置，以此和期望值比较得出偏差量，输 送到特别设计的控制器中，按照已建立的数学模型进行运算，得出控制量，输送 到焊接过程调节相应的参数，获得焊接结果，使检测值和期望值更为接近，如此 循环动作，使偏差量趋向于零，保证焊缝偏差在允许的偏差范围之内。【1 6 】 1 3 2 2 专家系统 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技 术和计算机技术，根据某一领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和 判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂 问题。专家系统具有下列几方面特点：启发性、透明性、灵活性、符号操作及不 确定性推理。所谓专家系统( e x p e ns y s t e m ，e s ) 是指专门设计的用以模仿某一 领域专家的知识和推理方法，并能使其知识被他人所用的计算机软件系统。该系 统一般包括知识系统、开发环境和操作环境。知识系统是指包含所有专家知识， 并能灵活应用的系统：开发环境包括开发专家系统所需的必要软件工具；操作环 境即是与外部进行交流的软件和硬件。其中知识系统是专家系统的核心所在，它 由知识库、推理机和用户界面三个主要部分组成。 焊接领域中专家系统的开发最早始于上个世纪8 0 年代中期，英、美、日、德 等国先后进行了这方面的研究开发工作。最早见于报道的是美国科罗拉多矿业学 院( c s m ) 研究所联合开发的焊接材料选择系统、l d s e l e c t o r 。我国与国外几乎同 时开始焊接专家系统的研究工作最早见于报道的是南昌航空工业学院的焊接方法 选择专家系统。经过国内外焊接工作者的不懈努力，目前焊接专家系统研究已触 及焊接生产的所有主要方面，主要集中在工艺制定、工艺设计、缺陷分析、材料 设备选择、成本估算和焊工资格考试等方面。 目前总的看来，焊接专家系统的安放站还不够成熟，大多数专家系统的推理 8 北京化工大学硕士学位论文 过程简单，多为导果式推理，而很少涉及到归因式推理。所有焊接专家系统仅覆 盏人工智能的知识表达和智能推理，而普遍缺乏获得新知识的能力。未来的开发 方向是：集成化及网络通讯化将进一步加强；专家系统的开发工具将不断更新， 以w i n d o w s 几i n u x 为开发平台，结合人工神经网络、模糊控制等人工智能的开发 工具将不断涌现并成为主流；趋向于混合化互补性强的系统，自动获取知识的能 力也将不断提高：开发具有元知识处理能力的焊接专家系统：多媒体技术应用到 系统中去。 1 7 1 【1 8 l 在焊缝跟踪系统中，专家系统控制方法还只是研究阶段，但在焊接其他领域 已经有了逐步的应用，如上海交通大学已将模糊神经网络与专家系统等智能化方 法应用在电弧焊动态过程与焊缝成形控制中。在模糊推理与神经网络结合的单入 单出焊接电流控制器f n n c 设计的基础上，设计了专家系统控制器用于调节焊接 速度，完成了焊接熔池动态过程双入双出智能控制器的设计。焊缝跟踪系统中也 将应用到这种先进的控制技术。【6 1 1 3 2 3 神经网络 人工神经网络( a n i f i c i a ln e u r a ln e 咖r k s ，a n n ) 是随着神经科学与脑功能 研究的发展而开始出现，并得到迅速发展的。与传统的专家系统相比，人工神经 网络具有自学习、自组织、容错与自修复、模式识别与检索等能力特点。人工神 经网络的种种特性为研制弧焊智能控制系统特别是高智能的弧焊机器人的焊缝跟 踪提供了一条重要途径，把该技术应用于弧焊机器人的焊缝跟踪系统在国内外已 有很多成功的例子。神经网络的并行处理能力、自适应能力以及极强的容错性和 映射力正是研制具有视觉信息并行处理能力及智能化焊缝跟踪控制系统所需要的 特性。【1 9 1 人工神经网络控制是在研究人脑结构和功能的基础上，通过简化、抽象和模 拟，建立神经网络模型，再通过相应的计算机系统，实现反映人脑结构和功能来 处理问题的过程控制。人工神经网络下列特性对控制是至关重要的：并行分布处 理、非线性映射、通过训练进行学习、适应与集成、易于硬件实现等。 目前应用最广、基本思想最直观的神经网络系统是误差逆传播神经网络即b p 神经网络( b a c kp r o p a g a t i o n n e u m ln e t 、v o r k ) 。b p 网络的特点是进行误差逆传播， 即根据网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号，由输出层经中间层向输 入层逐层修正连接权及各单元的输出阈值。b p 算法意在求误差函数的极小值，通 过样本的反复训练并朝减少偏差的方向修改权值，直至达到满意的精度为止。 用神经网络( a i 玎网络或b p f u z 巧) 处理由c c d 摄像机摄取焊缝区获得的 图像，送入计算机，获得控制量去控制跟踪执行机构，从而实现跟踪焊缝的实例 已经出现。在国外，h b s m a r t t 将人工神经网络和模糊控制技术同时用于机器人的 焊接质量及焊缝跟踪的控制。在国内，华南理工大学黄石生等提出了一种基于a r t 人工神经网络的焊缝跟踪监测新算法，并应用于机器人焊缝跟踪智能控制中。高 9 智能焊缝跟踪控制系统研究 向东等人也提出一种神经网络一模糊控制方法，将其用于钨极气体保护电弧焊 g t a w 的控制过程。通过神经网络建模和自适应共振理论模型算法估算熔深和检 测焊缝量，同时结合模糊逻辑提高熔深和焊缝跟踪的控制精度。【2 0 l 【2 1 】瞄l 1 3 2 4 模糊逻辑控制 近年来，随着模糊逻辑控制( f l l z 巧l o g i cc o n 仃o l ，f l c ) 的理论和技术发展 迅速。专家系统与模糊控制系统至少有一点是相同的，即两者都想要建立人类经 验和决策行为模型。然而，它们存在一些明显的区别i l 刮： ( a ) 现存的f l c 系统源于控制工程而非人工智能； r b ) f l c 模型绝大多数为基于规则系统； f c ) f l c 的应用领域比专家控制系统窄； ( d ) f l c 磁通的规则一般不是从人类专家提取，而是由f l c 的设计者构造的。 模糊控制是吸收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。模糊控制最突出的优点是无 需建立控制系统的数学模型，其控制决策表和控制规则是根据经验预先总结出来 的。根据控制规则，误差及误差变换率的模糊子集产生控制决策表，通过决策表 的直接查询，可得到每一时刻应施于控制系统的控制动作，从而达到实时控制的 目的。 图1 5 典型模糊控制器原理图 典型模糊控制器的原理如图1 5 所示，传感器检测出焊炬的位置偏差8 ，包括 轴向偏差( 沿焊缝轴向焊炬在高度方向的偏差值) 和横向偏差( 沿着焊缝、焊炬 与焊缝中心线的偏差值) 。将偏差值8 和偏差变化率的精确量转换为模糊量e 和 丘，模糊算法器根据系统控制规则决定模糊关系，应用模糊推理合成算法，推理决 策出模糊输出量u 再经过模糊判决，给出输出控制量的精确值“，控制被控对象， 即执行电机调整焊炬，直至偏差消除为止。在模糊控制中，需要建立模糊控制规 则表，一般通过总结实际控制经验井经过模糊推理得到。 在国外，d l a k o v 研究了自适应弧焊机器人的模糊控制，实现焊缝的自动跟踪。 日本学者将模糊逻辑用于电弧传感器的跟踪控制中，实现了控制焊缝的跟踪， s m u r a k 锄i 等研究弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制，采用模糊滤波器和模糊控制 1 0 北京化工大学硕士学位论文 器来设计焊缝跟踪系统。国内清华大学、上海交通大学、哈尔滨工业大学和华南 理工大学等单位在弧焊过程的模糊跟踪及控制方面进行了大量卓有成效的研究工 作。简单模糊控制器以检测到的焊炬偏离焊缝中心线的偏差和偏差变化作为模糊 控制器的输入，以控制量作为输出，为减少运算量，提高控制响应速度以满足实 时跟踪的需要，输入输出对应采用查表的方式，该算法简单快速，但是模糊控制 规则的确定需要大量完整的经验，实际上往往不可能，为此人们提出了一种自调 整模糊控制器，加入性能检测、校正量校正和控制规则修正环节。其突出优点是 可以从实际焊接过程中取得的数据进行判断分析而自行优化模糊控制规则，但是 其缺点是控制过程涉及大量的运算，对实时跟踪不利。自调整比例因子f l l z z y p 双 模分段控制，在大偏差时采用比例控制，以提高系统的响应速度，减少调节时间： 而小的偏差则采用模糊控制，减少系统的超调，以提高系统响应的平稳性和控制 精度。采用f u z z y - p 双模分段控制器，将大大提高焊缝跟踪系统的抗干扰能力和适 应内部参数变化的鲁棒性，减小了超调，改善了系统动态性能，提高了控制器的 控制速度和精度，满足焊缝跟踪的需要。矧【2 4 】口5 】【2 6 】【2 7 】【2 8 】 1 4 本文主要研究内容 ( 1 ) 建立基于移动式焊接机器人的视觉焊缝跟踪控制实验系统。 ( 2 ) 建立基于超前偏差公式的模糊控制的焊缝跟踪控制算法，并在p l c 上实现 跟踪控制算法。 ( 3 ) 设计实现移动式焊接机器人的人机控制界面，达到传送控制指令、实时修 改焊接机器人参数的功能。 ( 4 ) 设计实现移动式焊接机器人各模块之间的r s 4 8 5 串行通信网络。 智能焊缝跟踪控制系统研究 第2 章智能焊缝跟踪控制系统设计 本章针对移动式焊接机器人总体设计了一个多处理器的智能焊缝跟踪控制系 统，此系统具有实时跟踪焊缝功能。系统的硬件原理构成如图2 一l 所示，包括p i 核心控制系统、焊缝图像处理系统和人机界面系统三部分，相互之间组成了一个 r s 4 8 5 串行通信网络。f 3 0 】其中，p l c 核心控制系统作为整个焊缝跟踪控制系统的 核心部分，结合焊缝图像处理系统得到的焊枪与焊缝中心的偏差量，通过智能控 制算法得出控制量，通过电机控制电路最终控制焊接机器人各路电机的运动。以 高性能p i c 作为核心控制器的人机界面系统，可以实时显示并修改焊接机器人的 各种参数，发送各路电机的控制指令。焊缝图像处理模块由面向图像处理的高速 d s p 应用开发板、工业级c c d 摄像仪和激光发生器等部件组成，d s p 对c c d 摄 像仪摄入的焊缝图像进行计算处理，得出焊枪与焊缝中心之间的偏差量。下面介 绍焊缝跟踪控制系统的结构及各系统的组成及功能。 ? 天杭弃面一一一一：j 盈萄话一一一一一 l 一一一一一一一一 图2 一l 系统硬件原理结构图 2 1 基于p l c 的核心控制系统 2 1 1p l c 的选用 本焊缝跟踪控制系统通过控制电机来实现焊缝跟踪，整个系统需要工作在复 杂的环境条件下，同时需要建立可靠的r s 4 8 5 通信网络。因此，使用p l c ( p r o g r 黝a b l el o 西cc o i l 扛0 1 1 e r ) 作为核心控制部件是最优的选择之一。p l c 具有 1 2 北京化工大学硕士学位论文 集成度高、编程容易；价格低廉，模块种类多，易于集成系统对环境要求低；采 用多种抗干扰措旋，自诊断，断电保护，可在线维修，适合在恶劣的工业现场工 作等优点，是工业控制领域最好的控制选择之一。 西门子s i m a = n c 系列p l c 适用于各行各业，各种场合中的检测、监测及控制 的自动化，可以独立或连成网络实现复杂的控制功能。本文采用西门子s 7 2 0 0 系 列p l c 模块实现跟踪系统的控制。包括一个型号为c p u 2 2 4 的c p u 模块( 表2 - 1 ， 图2 4 ) 、一个2 3 0 v 转换2 4 v 的l 0 9 0 1p o w e r 电源模块等。其中模块c p u 2 2 4 是 一款1 4 入l o 出的中央处理模块，在各种控制领域得到了广泛的应用。同时又扩 展有模拟量输入输出模块e m 2 3 5 、数字量输入偷出模块e m 2 2 3 等。1 3 1 j 表2 1s 7 2 0 0c p u 2 ”主要性能表 p l c 项目参数 p l c 项目参数 集成的数字量m1 4 a ，l o 出存储器类型 e e p r o m | 扩展模块数量7 于薄甏高速计数器 6 个( 3 0 k h z ) 用户程序区 8 皿 高速脉冲输出 2 个( 2 0 i l z ，d c ) 数据存储送8 皿通信中断i 蔹送2 翳2 接收器 数据后备时间 ，肋“ 定时中断 2 o 的元素甜构成的集合，则称该集合为模糊集f 的支集。当元素“满足砧f = o 5 时，称为交叉点。当模糊支集为u 中一个单独点，且“满足f = 1 o 时，则称此模 糊集为模糊单点。 定义3 模糊关系若以矿是两个非空模糊集合，则其直积矾矿中的一个模 北京化工大学硕士学位论文 糊子集r 称为从u 到矿的模糊关系，可表示为 r v 。p = ( ( ( “，v ) ，r ( “，v ) ) 卜u ，v y ) ( 3 7 ) 定义4 语言变量一个语言变量可以定义为多元组( 工，撒) ，g ，m ) 。 其中，石为变量名；z b ) 为z 的词集，即语言值名称的集合；u 为论域；g 是产生 语言值名称的语法规则；m 是与各种语言值含义有关的语法规则。语言变量的每 个语言值对应一个定义在论域u 中的模糊数。语言变量基本词集把模糊概念与精 确值联系起来，实现对定性概念的定量化及定量数据的定义模糊化。例如，某工 业窑炉模糊控制系统，把温度作为一个语言变量，其词集r ( 温度) 可为：玎温 度) - 超高，很高，较高，中等，较低，很低，过低 。 3 2 2 2 模糊逻辑推理 模糊逻辑推理是一种不确定性的推理方法。其基础是模糊逻辑，它是在二值逻 辑三段论的基础上发展起来的一个严密的数学过程。通过总结模糊控制规则，建 立模糊关系矩阵之后，只要是己知输入就可以相应地推理求出一个输出。在模糊 逻辑和近似推理中，有两种重要的模糊推理规则，即广义取式( 肯定前提) 假言 推理法( g e n e r a l i z e dm o d u sp o i l c n s ， g m p ) 和广义拒式( 否定结论) 假言推理法 ( g e n e r a l i z e dm o d u st o l l s ， g m t ) ，分别简称为广义前向推理法和广义后向推 理法。 g m p 推理规则可表示为： 前提l ：工为4 ， 前提2 ：若工为一，则y 为b 结论：y 为占( 3 8 ) g m t 推理规则可表示为： 前提1 ：x 为b 前提2 ：若x 为4 ，则y 为b 结论：y 为爿( 3 9 ) 上述两式中的彳，4 ，b 和b 伪模糊集合，x 和y 为语言变量。 3 2 2 3 模糊判决方法 通过模糊推理得到的结构是一个模糊集合或者隶属函数，但在实际使用中， 特别是在模糊逻辑控制中，必须用一个确定的值才能去控制伺服机构。在推理得 到的模糊集合中，取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程就称为解模糊 或模糊判决( d e 缸z i f i c a t i o n ) 。模糊判决可以采用不同的方法，用不同的方法所得 到的结果也是不同的。理论上用重心法比较合理，但是计算比较复杂，因而在实 时性要求较高的系统不采用这种方法。最简单的方法是最大隶属度方法，这种方 智能焊缝跟踪控制系统研究 法取所有模糊集合或者隶属函数中隶属度最大的那个值作为输出，但是这种方法 未考虑其他隶属度较小的值的影响，代表性不强，所以它往往用于比较简单的系 统。介于这两者之间的还有几种方法：如加权平均法、隶属度限幅( - c u t ) 元素 平均法等。最具代表性的重心法就是取模糊隶属函数曲线与横坐标轴围成面积的 重心作为代表点。计算输出范围内一系列点的重心，即 ”：出坐竺 ( 3 1 0 ) i 卢”( x ) 出 3 1 3 焊缝跟踪系统模糊控制算法 3 3 1 输入变量和输出变量词集的选择 模糊控制器的控制规则中描述语言变量也是根据人们对各种事物的变量的语 言描述来制定。选择较多的词汇来描述输入、输出变量，如采用1 3 个语言变量值， 虽然可以使制定控制规则比较灵活，控制规则本身也比较细致，但是相应地控制 规则变得复杂，制定起来比较困难。而选择词汇过小，则使得变量描述变得粗糙， 导致控制器的性能变差。 一般来说，人们总是习惯于将同类事物分为大、中、小三个等级，考虑到变 量的正、负性，并综合考虑本跟踪控制系统的控制精度和稳定性要求，输入输出 变量均采用以下7 个词汇： 负大，负中，负小，零，正小，正中，正大) 。英文 缩写为： n b ， n m ，n s ，z e ， p s ，p m ，p b ) 。对应于本系统而言，即可 以描述偏差为 负大偏差，负中偏差，负小偏差，零点，正小偏差，正中偏差，正 大偏差l ，其中零点对应为工件焊缝的中心位置，整个边界在6 m m 范围内。偏差 的变化率和输出的控制量( 脉冲) 也与偏差类似。 3 3 2 论域的选择 根据语言变量的数目，模糊集论域中所含的元素的个数一般为模糊语言词集 总数的二倍或以上，以确保模糊集能较好的覆盖论域，避免出现失控现象。当然， 增加论域中元素的个数，把等级细分，可提高控制精度，但这受计算机字长的限 制，另外也增大计算量。因此，把等级分得过细，对于模糊控制来说必要性不大。 本系统根据所制定的语言变量的数目和系统精度要求，选取变量的论域如下： 焊缝与焊枪中心偏差变量、偏差值的变化变量及控制步迸电机脉冲数的变量 的论域均为： ( - 6 ，- 5 ，一4 ，一3 ，- 2 ，一l ，o ，1 ，2 ，3 ，4 ，5 ，6 ，。 应用在偏差值和偏差变化率上，意味着把6 啪平均分为1 2 个等分，每一等 分为l m m 。即可表示为 一6 ，一5 ，- 4 ，一3 ，2 ，一1 ，o ，1 ，2 ，3 ，4 ，5 ，6 ) ，单位 m m a 2 b 北京化工大学硕士学位论文 应用在输出的控制量( 脉冲) 上，意味着把3 0 0 0 脉冲平均分为1 2 个等分， 每一等分为5 0 0 脉冲。即可表示为 一3 0 0 0 ，- 2 5 0 0 ，一2 0 0 0 ，一1 5 0 0 ，一1 0 0 0 ，一5 0 0 ，o ， 5 0 0 ，1 0 0 0 ，1 5 0 0 ，2 0 0 0 ，