智能化焊接制造工程的概念与技术

2015-07-04陈子学

信息周刊 2015年11期

关键词：技术概念

陈子学

【摘要】本文首先介绍了焊接智能化技术的学科范畴，然后介绍了智能化焊接技术与智能化焊接制造工程，接着对焊接过程的传感技术进行了介绍，最后介绍了焊接过程的智能建模方法和机器人焊接智能化系统。

【关键词】智能化焊接；制造工程；概念；技术

一、前言

焊接技术是多学科交叉的产物，随着社会科技的不断发展，焊接技术也不断地更新。智能化的焊接技术就是科技进步的体现。

二、焊接智能化技术的学科范畴

本文关于焊接智能化技术的提法含义如下：利用机器模拟和实现人的智能行为实施焊接工艺制造的技术。就实现技术而言，焊接智能化技术包括采用智能化途径进行焊接工艺知识、焊接设备、传感与检测、信息处理、过程建模、过程控制器、机器人机构、复杂系统集成设计的实施，可见焊接智能化技术是综合的系统集成技术。

三、智能化焊接技术与智能化焊接制造工程

1、智能化焊接技术

基于计算机、控制等信息处理新技术，将人工智能与焊接工艺有机结合，实现焊接工艺制造的技术-作者稱之为“智能化焊接技术”（Intelligentized Welding Technology，IWT）。IWT的提法含义为：利用机器模拟和实现人的某些智能行为实施焊接工艺制造的技术。

图1为智能化焊接的主要技术构成。包括采用智能化途径进行焊接工艺规划、焊接设备、传感与检测、信息处理、知识建模、焊接过程控制、机器人运动控制、复杂系统集成设计的实施。可见IWT是多学科交叉综合在焊接技术领域的集成与升华。

2、智能化焊接制造工程

以人工智能技术为核心形成的现代焊接制造工程，称之为“智能化焊接制造工程”（IWME），其所涉及的主要学科与技术领域如图2所示。

图中显示了智能化基础技术和焊接工艺与制造问题的分类及结合的关系，并构成了“智能化焊接制造工程”学科交叉技术领域的内涵。“智能化焊接制造工程”的目的是将焊工操作的智能、体能行为用机器模拟并实现实际的焊接制造工程。所涉及的主要问题之一是焊工智能行为，如视觉感觉、经验判断，知识提取、决策控制等基本人工智能技术。图1和图2所提出的概念，既是对近年来人工智能等信息技术用于焊接领域研究工作的粗略归纳，也是对焊接先进制造技术发展的一个探索。仅为抛砖引玉，目的是将目前人工智能技术向传统焊接制造工艺渗透这一发展趋势引向一个系统化的研究领域，以利于推动焊接制造与信息领域最新技术发展的有机结合，推动现代焊接技术的发展。

四、焊接过程的传感技术

要实现焊接自动化、机器人化及智能化，传感技术是关键环节之一。焊接过程的传感，是实现焊接过程质量控制的。焊接传感器按其使用目的可分为测量和检测操作环境、检测和监控焊接过程两大类。在传感原理方面，主要分为声学、力学、电弧、光学传感等。

1、焊接区直接视觉信息传感

直接视觉传感在焊接中的应用包括离线确定被焊工件的位置；在线补偿由于固定精度、机器人各部分的容差、焊接过程中的焊件变形引起的焊接路径偏差；焊接过程控制中的焊接接头和熔池几何形状的实时传感；熔滴过渡形式的监测等。（1）利用辅助光源的主动式视觉检测方法。（2）无辅助光源的被动式直接视觉传感。

2、脉冲GTAW焊熔池正反面视觉图像同时同幅传感系统

对熔池正反两面视觉图像进行同时同幅传感，经过图象处理提取出熔池正反两面的特征信息。实现对焊缝的熔透状态和反面焊道稳定成形质量控制的目的。（1）堆焊熔池正反面同时同幅成像。（2）填丝脉冲GTAW熔池图像：焊接过程中填充焊丝熔池表面凸出和下塌，部分熔透和全熔透状态下的图像。（3）由熔池图象恢复熔池表面高度。在填丝脉冲GTAW过程中，为实现熔池形状动态控制，如熔池反面宽度和正面高度的控制，需要提取出熔池正面高度参数。根据获得的焊接熔池图像，通常只能获得关于熔池的二维形状信息。由单目图象恢复物体表面高度算法-由阴影恢复形状算法获取熔池表面高度的方法是最新研究方向。

五、焊接过程的智能建模方法

焊工的智能行为另一个主要表现是对于焊接过程的判断与处理。这里要求对焊接过程的理解与经验知识的运用与推理。作为焊接智能化技术基础构成之一是研究焊接过程的数学建模与知识建模方法。经典的基于机理分析与数值模拟方法在解决焊接动态控制模型方面都具有较大的局限性。采用智能化方法直接提取焊接过程可测量数据中隐含的知识模型应是实现智能控制的一条合适的途径。建立反映焊接熔深、焊缝宽度、焊缝横截面积、焊缝余高等直接焊接参数与焊接电压、电流、焊接速度、送丝速度、电极角度、保护气体等间接焊接参数之间的数学映射或知识模型关系，目前在脉冲GTAW过程智能化建模的研究方法主要有以下两种。

1、神经网络学习建模方法

由于焊接过程是一个多参数相互耦合的时变的非线性系统，因而，模型的输入参数之间相互关联、相互作用，很难采用传统建模方法确定焊接过程模型。为了能够解决这些问题，在建模过程中引入人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）数据学习建模的方法，这种方法的特点是不考虑未知对象的特性，建立过程的黑箱模型，在建模过程中不做任何假设，所建模型能在数据样本覆盖的范围较真实地反映系统特性。采用神经网络学习算法建立GTAW过程的稳态和动态模型，已有较多的研究报道。为了实现脉冲GTAW正面焊控制背面焊缝宽度，依据焊接实时测得的工艺参数、熔池正面特征尺寸以及它们的历史值，建立了堆焊背面熔宽的ANN预测模型。建立了对接无间隙焊背面熔宽的ANN预测模型]建立了对接无间隙填丝焊背面熔宽与正面余高的ANN预测模型；]建立了对接变间隙焊背面熔宽的ANN预测模型。基于所建立的神经网络模型，实现了较为理想的控制效果。

2、基于试验数据的知识提取与建模方法

（一）、基于模糊集合方法的知识

模型建立智能化焊接需要对焊接过程知识的描述。如何将焊工的经验描述为知识模型以便计算机再现人的经验操作、智能决策，这是实现焊接智能化技术的关键之一。由于人类对自身经验描述能力的差异，以及焊接条件的不确定性，使得试图直接取自焊工经验的专家式知识的途径几乎不可能。文献[10]探索了基于直接焊接过程试验数据的测量采用模糊规则提取建立脉冲GTAW熔池变化的单变量模糊逻辑模型，利用C类聚方法，获得的脉冲GTAW熔池变化的模糊规则模型。

（二）、基于粗糙集合方法的知识模型建立

1982年波兰学者PawlakZ提出的粗糙集理论———RST（RoughSetTheory）[23]用于分析和处理模糊、不完整、不精确和不确定数据中隐含的有效知识，已成为一种从不完善数据中提取知识模型的较为有效的方法而为人们所注意。基于粗糙集理论、数据约减、知识约减等软计算方法提出了利用实际焊接过程数据采集的知识模型提取方法，获得的铝合金脉冲GTAW熔池变化的知识模型-控制决策表。

六、机器人焊接智能化系统

1、焊接机器人在焊接中的地位与优势

机器人制造是一种新兴的现代制造技术，对高技术产业各领域以及人们的生活产生了重要影响。焊接机器人是应用最广泛的一类工业机器人，在全世界的工业机器人比例中大约占总数的60%以上。我国目前大约有700台以上的焊接机器人用于点焊和弧焊。

机器人焊接是焊接行业的突破性进步。它相对于传统的焊接刚性自动化方式而言，是一种柔性的自动化新方式。这样柔性主要表现在，想要让焊接机器人完成一项焊接任务，只需焊工给它做一次示范，它就可以模仿人的每一步动作。若要机器人去做另一项任务，不需要改变硬件，对它再作一次示范就可以了。机器人的这种性能，让小批量不同产品的自动化焊接成为了可能。而刚性自动化焊接设备一般都是专用的，只能完成一种焊接任务，通常用于中、大批量焊接产品的自动化生产。

2、焊接机器人系统的组成部分

（一）、机械手臂

别名操作机，是焊接机器人的操作部分，由它直接带动末端焊枪飞点焊钳实现各种操作，它的结构形式多种多样，根据实际需要，其追求的目标是高质量、高灵活性。

（1）关节式手臂是通用焊接机器人的最常见结构，通常有六个或更多的运动轴。关节式手臂的优势在于它的灵活性高，而且能够到达手工焊接难以到达的区域。

（2）直角坐标式手臂是另外一种结构，它可以用于一些小型的高精度加工和一些需要大型的操作范围的场合。

（3）机床式手臂这种机械手结构类似机床。这种形式的机械手优点是精度高，缺点是机构笨重，占地面积大。简易焊接机器人常采用这种形式

（二）、焊接部件

（1）对于电阻焊来说，机器人的末端执行机构需要一个便携式的电阻焊枪。对于电阻焊枪，有两方面的要求。因为焊枪需要重复操作，保证它的坚固性是很重要的。不过，焊枪也必须是紧凑且可灵活操纵的。

（2）对于电弧焊接来说，输出稳定的弧焊电源是必不可少的。

（3）对于激光焊接来说，一系列传输激光的镜片是必要的。激光束沿着机器人手臂传输到工作台，二氧化碳激光通过一系列镜片传输。而一些特别的激光束，如光纤激光，需要利用柔韧的光纤光缆传输。

（三）、机器人控制系统

控制系统有3个部分组成。