|
1 引 言
焊接過程是一個復雜的過程，存在著時變、非線性及干擾因素多等特點，難以建立起精確的數學模型。隨著現代生產的迅速發展，對焊接質量的要求越來越高，這就要求對焊接動態過程能實現自適應控制和智能控制，以確保焊接過程的穩定性，提高焊接質量和焊接自動化水平。模糊控制可以在沒有精確數學模型的情況下，模仿專家和熟練焊接工人的經驗對焊接過程進行實時控制。國內外焊接界的專家學者較早認識到模糊控制在焊接過程中有著廣闊的應用前景，積極將模糊控制用于焊逢跟蹤、焊接質量及焊接電源設備的控制中。 2 焊縫跟蹤的模糊控制 焊縫的自動跟蹤，是通過傳感器獲取焊炬與焊縫中心的偏差信息，對這些信息處理后，采用不同的控制算法得到控制信號，驅動焊炬使其對中焊縫。為此，國內外開發888真人了機械、電弧和視覺等類型的傳感器。隨著傳感器和信號處理技術的進步，多傳感器信息融合將與弧焊機器人技術相結合，在焊縫自動跟蹤中得到廣泛應用。 電弧傳感器的原理是從電弧電流和電壓的變化中獲得焊縫橫向與高低偏差信息，當焊炬與工件距離變化時，電流相應改變，以保持原有的熔化率。因此，電弧電流的變化反映了焊炬高度的變化，通過電弧振動掃描焊縫的坡口，從電流波形特性中可獲得焊炬橫向對中的信息。電弧電流與焊炬高度變化量之間是時變非線性的關系，其精確的數學模型較難建立。盡管國內外學者研究了一些弧焊工藝的動靜態模型，但由于施焊現場存在強烈的電磁干擾等，這些模型的自適應和魯棒性受到限制。模糊控制具有很好的魯棒性和非線性映射能力，因此，適用于電弧傳感跟蹤控制。 J.W.Kim等在CO2氣體保護焊中，研制了一套電弧傳感器，采用簡單模糊控制和自組織模糊控制方法進行焊縫跟蹤。試驗表明：自組織模糊控制器在偏差角度為10°時，系統仍有很強的跟蹤能力。 日本學者通過測量電弧電流(I)、電壓(U)和送絲速度(V)來計算坡口和焊炬之間的距離(H)，即H=F(I，U，V)來控制焊縫的跟蹤，模糊邏輯被用于這種電弧傳感器的跟蹤控制。 S.Murakami等研究了弧焊機器人焊縫跟蹤的模糊控制，設計采用基于語言規則的模糊濾波器和模糊控制器。 天津大學胡繩蓀等進行了焊縫跟蹤系統中的自調整比例因子Fuzzy-P控制器的研究，利用非接觸超聲傳感，在理論分析和試驗的基礎上，確定焊縫跟蹤系統的模糊控制規則，研制出焊縫跟蹤系統中的自調整比例因子Fuzzy-P控制器，并設計了控制器的硬件及軟件。實驗證明，該控制器提高了焊縫跟蹤系統的響應速度和跟蹤精度，可以滿足實際工程應用的需要。 近年來，光學傳感器由于其信息量大、慣性小、非接觸性的特點，在國內外已受到普遍重視。華南理工大學宋永倫等設計了一種用于焊縫跟蹤的自組織模糊控制器，并與CCD視覺傳感及圖象信息處理技術相配合，在TIG焊、平板對接條件下，獲得了比簡單模糊控制器更好的在線跟蹤效果，對焊縫軌跡的變化具有較好的自適應能力。其自組織部分具有三個功能：性能測量，控制量校正，控制規則的修正。天津大學王剛等研究了基于BP的機器人擺動焊接視覺跟蹤模糊控制，在建立機器人擺動焊接視覺跟蹤系統的基礎上，構造了用于焊接糾偏的模糊控制系統，并提出利用三層BP神經網絡來模擬模糊控制量之間的映射關系，從而實現了基于BP的機器人擺動焊接神經網絡模糊控制。 當前CCD視覺跟蹤系統的研究在國內外都很活躍，它與弧焊機器人技術結合，代表著弧焊過程自動化和智能化的主要發展方向。在弧焊機器人運動中，各軸的慣性矩是時變的、強耦合、非線性的復雜系統。視覺傳感主要應解決的問題有：（1）CCD的小型化和實用化;（2）視覺信息快速有效的處理。小波變換技術在降噪、圖象處理等方面表現出卓越的性能，是當前國際上信號處理領域的研究熱點。 3 弧焊電源的模糊控制 弧焊電源的控制逐漸向智能化發展，電子控制弧焊逆變器為實現智能控制提供了可能性。 天津大學趙舉東等提出自適應模糊控制方案對脈沖MIG/MAG焊接熔滴過渡進行在線實時控制，建立了以全數字控制IGBT逆變弧焊電源為核心的自適應模糊控制系統，對自適應模糊控制系統進行了設計和8098單片機程序控制。 洛陽工學院朱錦洪等設計了一種以ADuC812微處理器為核心的新型電阻點焊裝置。 華中理工大學朱六妹等采用模糊集合理論中的系統辨識技術建立了以焊接電弧模糊模型的8031單片機控制系統。 甘肅工業大學李鶴岐等采用模糊邏輯設計埋弧焊的送絲系統，在焊接電流300～1000A內，焊接過程穩定，控制系統的魯棒性強。 西安交通大學王雅生等研制了一種以80C196KC數字單片機為核心器件，通過軟件方式實現CO2短路過渡焊電壓與電流自動形成最優匹配的智能控制系統。 日本T.Mita等采用模糊邏輯來自動設置CO2焊機的電壓。 日本Panosonic公司已推出第二代機器人用智能型IGBT弧焊逆變器AAII-350、500。其中350A實現恒定焊縫寬度控制，500A實現恒定熔深控制。AAII能自動識別焊接電流改變時，焊絲伸長的變化量，利用模糊邏輯，建立焊縫寬度或熔深與合適的供絲速度和輸出電壓之間的關系，從而穩定焊接質量。為了提高模糊控制的響應速度，采用了16位的單片機。通過工藝實驗，對CO2焊短路過渡過程優化組合出400萬種電流波形，作為模糊知識庫，保證輸出最佳焊接規范，實現高速、高質量的焊接。 4 焊接質量的模糊控制 由于焊接過程存在物理化學冶金反應，并伴隨劇烈的傳熱傳質過程，在強烈的弧光下，焊接質量的實時檢測亦很困難。焊接工藝是一個大滯后、多輸入多輸出、本質非線性的系統，焊接過程參數之間存在著不確定性，很難建立起對象的精確數學模型，采用常規PID控制方法，控制效果往往不理想。熟練的操作人員根據肉眼觀察得到的焊縫信息，歸納出焊接質量變化的大或小等一些模糊語言變量，用手工調節焊接速度、電弧及熱量輸入等控制量可將焊接質量精確地控制在要求范圍內。模糊控制正是基于模糊語言變量提出來的，已經證明模糊控制器是一個與模型無關的估計器，適用于這種場合。日本學者Shimakenji等將模糊邏輯用于脈沖MIG焊接的熔寬控制，建立了一套弧焊機器人的模糊專家系統；LangariG等采用自適應算法修正模糊子集的特征函數，用模糊子集來描述控制規則，每條規則的內容隨焊接過程動態變化。根據輸出量的變化在線修正規則，來建立弧焊過程的自組織模糊控制系統；G.Startke在PC微機平臺上，采用模糊邏輯對弧焊機器人的焊接工藝參數進行優化研究，工藝參數包括焊炬姿態、導電嘴到工件的距離、焊接速度、焊接電壓和電流、送絲速度。 清華大學陳強系統地研究了弧焊過程的模糊控制。對單變量MIG焊的熔透控制，采用CCD傳感器提取熔池圖象信息，將焊工的操作經驗總結成模糊控制規則，實驗研究表明MIG焊的模糊控制方法對散熱引起的熔寬變化作出了很好的響應。對于多變量CO2焊接的模糊控制也做了初步的研究，控制目標為：熔池寬度、冷卻時間、飛濺率、焊接效率。控制量為：電弧電流、短路電流、焊接速度。多變量系統的模糊控制較為復雜，設計時要借助于專家的經驗，并通過試驗，不斷調整模糊規則，才能完善模糊控制系統。黃石生等研究了一種應用于GTAW焊接質量控制中，利用神經網絡進行模糊推理的控制器，采用兩個BP網絡實現了參數自調整模糊與積分混合控制，采用對輸入進行“編碼”的方式，減少了BP網絡的訓練時間并增強了控制實時性，仿真試驗和工藝試驗都表明了該控制方法的合理性和有效性。華南理工大學將參數自調整模糊控制與PI控制結合，成功地用于GTAW焊的熔寬控制。張軍等將模糊技術用于焊接材料質量信息的判讀。為了在線判讀弧焊焊接過程的質量信息，開發了焊接電流、電弧電壓信號采集和分析系統。通過特征信息的分析，利用知識的支持分別完成焊接過程質量各性能指標的評判。利用模糊綜合評判法得到多性能指標綜合考慮的質量分析。 5 結 論 隨著電子技術、計算機技術、自動控制技術以及信息和軟件技術迅速地引入焊接領域，焊接生產自動化、智能化已經成為21世紀焊接技術發展的重要方向。采用最新的計算機視覺理論，開發焊接機器人視覺傳感與控制技術，研制能夠識別目標環境、實時精確跟蹤軌跡并調整焊接參數的智能焊接機器人已經成為焊接領域的重要發展趨勢之一。采用傳統控制方法和智能控制方法相結合，在粗調時利用開關進行傳統的PID控制，在非線性、多耦合、沒有精確數學模型的場合運用智能控制。理論上已經證明模糊控制可以任意精度逼近任何非線性函數，但受到當前技術水平的限制，模糊變量的分檔和模糊規則數都受到一定的限制，隸屬函數的確定還未有統一的理論指導，帶有一定的人為因素，因此，模糊控制的精度還有待提高。模糊邏輯與神經網絡和專家系統出現融合的趨勢，展示了模糊邏輯、神經網絡和專家系統相輔相成優勢互補的強大生命力。模糊邏輯和專家系統結合，可充分利用專家系統知識推理機制和知識抽取能力，模糊控制技術將成為21世紀的核心技術。 |
|
|
