焊接机械人焊缝跟踪手艺的生长状态及趋势
宣布日期：2017-07-27 作者： 点击：
焊接机械人焊缝跟踪手艺的生长状态及趋势
[时间：2010-04-15]
焊缝跟踪作为一门综合性应用手艺，具有多学科交织融合的特点，包括电子手艺、盘算机、焊接、结构、质料、流体、光学、电磁等学科，海内外众多研究事情者投入到这一领域举行研究，从示教型焊接机械人到程序控制焊接系统，再到移动式自动焊缝跟踪手艺，焊接自动化的每一次前进都显著提高了生产效率 。焊接手艺的自动化、柔性化与智能化是未来焊接手艺生长的一定趋势 。
1 焊缝跟踪传感器的生长状态
传感器是焊缝自动跟踪系统的要害部分 。其作用是准确检测出焊缝的位置和形状信息并转化为电信号 �？刂葡低巢呕孕藕啪傩写χ贸头�，并凭证检测效果控制自动调理机构调解焊枪位置，从而实现焊缝自动跟踪 。
弧焊用传感器一样平常可分为直接电弧式、接触式和非接触式三大类 。按事情原理可分为机械、机电、电磁、电容、射流、超声、红外、光电、激光、视觉、电弧、光谱及光纤式等 。以下是几种常见的焊缝跟踪传感器：
接触式传感器是最早使用的传感器，其特点为不受电弧滋扰、事情可靠、本钱低，曾在生产中获得普遍应用，但由于跟踪精度不高、磨损大、易变形，不适用于高速焊接，现在正在被其他传感要领取代 。
声学传感器尤其是超声波传感器结构简朴、精度高、价钱自制 。超声波传感器由超声波爆发及吸收装置组成 。超声波传感器的丈量精度主要取决于超声波的频率，频率越高，误差越小，一样平常超声波的频率在1.25-2.5 MHz 。超声波传感器不怕焊接中的电磁、光、烟尘滋扰，但容易受到噪声滋扰，对噪声较量敏感，如在CO2气体�；ず傅群附右斓挠τ弥杏幸欢ǖ南拗� 。
电弧传感器的事情原理是在焊接历程中，当焊枪与工件之间的相对位置爆发转变时，会引起电弧电压和电流的转变，这些转变都可以作为特征信号被提取出来实现焊枪崎岖和左右两个偏向的跟踪控制 。
电弧传感器以电弧自己为传感器, 结构简朴，利便无邪，不受弧光、磁场、飞溅、烟尘等滋扰，具有响应快、精度高、抗滋扰强等特点 。但焊枪的摆动或旋转机构较量重大，电弧各参数间耦合性很强，现实获得的波形未抵达预期的效果，故需要对所得的数据举行滤波，并凭证大宗的履向来确定控制量 。关于无对称侧壁或基础无侧壁的讨论形式，现有的传感器则不可识别 。
光电传感器精度高、再现性好，可以实现对坡口形状、宽度和截面的检测和焊缝跟踪，为焊接参数的自顺应控制提供依据 。光电传感器又可以分为基于分立光电元件的单点式光电传感器和能够获得坡口图像信息的视觉传感器 。
视觉传感器接纳的光电转换器件最简朴的是单位感光器件，如光电二极管等；其次是一维的感光单位线阵, 如线阵CCD（电荷耦合器件）；应用最多的是结构最重大的二维感光单位面阵，如线阵CCD是二维图像的通例感光器件，代表着现在传感器生长的最新阶段，因而应用日益普遍 。在焊接机械人种种视觉传感器中，CCD传感器因其性能可靠、体积小、价钱低、图像清晰直观而受到了普遍重视 。凭证焊接机械人视觉焊接系统的事情方法差别，可将用于焊接机械人视觉焊缝跟踪系统的视觉传感器分为3种：结构光式、激光扫描式和直接拍摄电弧式 。其中，结构光式和激光扫描式属于自动视觉要领，直接拍摄电弧式则属于被动视觉要领 。
2 智能控制要领在焊缝跟踪中的生长应用状态
现代智能控制就是主要使用人的操作履历、知识和推理规则，同时使用控制系统所提供的某些信息得出响应的控制行动，以抵达预期控制目的的一种控制要领 。在焊缝跟踪系统中, 生长应用状态如下：
2.1 模糊控制要领在焊缝跟踪中的生长应用状态
模糊控制是吸收了人的头脑具有模糊性的特点，使用模糊数学中的隶属函数、模糊关系、模糊推理和决议等工具得出控制行动 。模糊控制最突出的优点是无需建设控制系统的数学模子，其控制决议表和控制规则是凭证履历预先总结出来的 。凭证控制规则，误差及误差变换率的模糊子集爆发控制决议表，通过决议表的直接盘问，可获得每一时刻应施于控制系统的控制行动，从而抵达实时控制的目的 。在模糊控制中，需要建设模糊控制规则表，一样平常通过总结现实控制履历并经由模糊推理获得 。
早在1985年，保加利亚的D.Lakov 提出用模糊模子形貌弧焊历程的不确定性，借助于设置的非接触式激光传感器，它能按示教内容对焊缝举行跟踪，实验效果批注，接纳模糊集看法可以举行在线评估、展望和控制 。
日本的S.Murakami等人研制了基于模糊控制的焊缝跟踪系统，该控制系统凭证焊枪的振幅位置同焊丝与工件的距离关系判别焊点的水平和笔直位移，凭证语言规则设计了模糊滤波器和模糊控制器，控制效果很好 。
海内北京团结大学的曹丽婷设计的系统中应用新一代激光焊缝传感器丈量焊缝的位置，并接纳Fuzzy-P双模分段控制举行焊缝的纠偏，获得较好的实验效果 。
2.2 人工神经网络控制要领在焊缝跟踪中的生长应用状态
人工神经网络控制是在研究人脑结构和功效的基础上，通过简化、笼统和模拟，建设神经网络模子，再通过响应的盘算机系统，实现反应人脑结构和功效来处置惩罚问题的历程控制 。现在，应用最广、基本头脑最直观的是误差撒播神经网络及BP网络，BP网络的特点是举行误差逆撒播，即凭证网络的希望输出与网络现实输出之差的误差信号，由输出层经中心层向输入层逐层修正毗连权及各单位的输出阈值，BP算法再求误差函数的极小值, 通过样本的重复训练并朝镌汰误差的偏向修改权值，直到抵达知足的精度为止 。
日本的Y.Suga等人将神经网络运用到焊缝跟踪中，在该系统中接纳了视觉传感器并用神经网络举行图像处置惩罚以获得焊缝的形状数据，实验效果批注此系统具有较强的鲁棒性，能有用地举行焊缝跟踪 。
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