本文選題：鎢極惰性氣體保護(hù)焊(GTAW)　切入點(diǎn)：熔池動(dòng)態(tài)行為　出處：《蘭州理工大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：在復(fù)雜變工況焊接條件下,要實(shí)現(xiàn)焊接機(jī)器人替代焊工部分或大部分工作,就要使機(jī)器人不僅具有良好的焊縫跟蹤和路徑規(guī)劃能力,而且要具備焊接過程中對(duì)焊接熔池動(dòng)態(tài)行為的有效控制能力。目前采用先進(jìn)傳感器和智能路徑規(guī)劃控制算法可解決機(jī)器人正確位置施焊問題,但因模糊、發(fā)散的熔池控制目標(biāo)和缺乏有效的熔池流態(tài)和缺陷控制措施,使如何控制好焊接熔池流動(dòng)行為問題成為制約焊接機(jī)器人智能化發(fā)展及應(yīng)用的核心科學(xué)問題之一。因此,針對(duì)這一核心問題,本文通過模擬學(xué)習(xí)焊工操控焊槍控制熔池動(dòng)態(tài)變化的過程,理解焊工調(diào)控熔池狀態(tài)的物理機(jī)制,提取、解析建模焊工經(jīng)驗(yàn)并轉(zhuǎn)化為機(jī)器人可執(zhí)行的控制算法來提高復(fù)雜工況條件下機(jī)器人自動(dòng)化焊接的適應(yīng)性及焊接過程的智能控制。為此,本文制定了以人與熔池的交互界面—熔池三維自由表面作為研究對(duì)象進(jìn)行焊工經(jīng)驗(yàn)解析和熔池形態(tài)控制的研究方案,并重點(diǎn)從以下幾個(gè)方面開展了相關(guān)研究。針對(duì)焊工與熔池動(dòng)態(tài)交互過程可視化及定性研究焊工經(jīng)驗(yàn)特征,建立了激光視覺測(cè)量熔池三維表面形貌和慣性測(cè)量單元(IMU)傳感焊槍空間運(yùn)動(dòng)特征的同步采集試驗(yàn)系統(tǒng),獲得了熔池動(dòng)態(tài)變化和焊槍運(yùn)動(dòng)特征數(shù)據(jù)。設(shè)計(jì)了基于四元數(shù)無軌卡爾曼濾波(UKF)和自歸零誤差補(bǔ)償姿態(tài)解算算法減小了IMU陀螺儀長(zhǎng)時(shí)間積分零漂誤差,獲得了較準(zhǔn)確的焊槍空間姿態(tài)數(shù)據(jù)。同時(shí),設(shè)計(jì)改進(jìn)了基于反射點(diǎn)更新的熔池表面三維恢復(fù)和熔池表面未知激光點(diǎn)插值擬合的合理補(bǔ)償算法,獲得了熔池表面三維形貌,并且通過設(shè)計(jì)專門的圖像處理和曲率半徑求解算法獲得了熔池表面的動(dòng)態(tài)曲率半徑變化數(shù)據(jù),描述了熔池表面液態(tài)金屬的流動(dòng)行為�；谕将@得的焊槍姿態(tài)和熔池特征參數(shù)數(shù)據(jù),定性分析了焊工調(diào)控熔池表面形態(tài)和流態(tài)變化的作用規(guī)律。分析表明,焊槍空間姿態(tài)變化不僅改變了熔池表面的熱輸入分布狀態(tài),而且調(diào)整了熔池表面受力狀態(tài),充分體現(xiàn)了熱力耦合行為的操控,更顯現(xiàn)出焊工經(jīng)驗(yàn)的豐富與否和操作技能水平;熔池表面特征參數(shù)變化反映了焊工對(duì)熔池狀態(tài)的動(dòng)態(tài)綜合評(píng)估和調(diào)控能力。針對(duì)焊工調(diào)控熔池動(dòng)態(tài)變化的時(shí)間和空間同步性和焊槍姿態(tài)與熔池特征參數(shù)采集的獨(dú)立性,建立了移動(dòng)熔池坐標(biāo)系和焊槍鎢極尖端坐標(biāo)系相互耦合模型,實(shí)現(xiàn)了焊槍姿態(tài)與熔池動(dòng)態(tài)變化在時(shí)空上的同步性表征。進(jìn)一步研究不同水平焊工(初級(jí)、較熟練和熟練)焊接過程中焊槍空間姿態(tài)運(yùn)動(dòng)特征和熔池形態(tài)及流態(tài)變化表明:初級(jí)焊工嚴(yán)重缺乏焊接經(jīng)驗(yàn)和基本的焊槍操作技能以及與熔池的動(dòng)態(tài)交互意識(shí);焊槍操控明顯具有盲目性和隨機(jī)性,不能得到預(yù)期的焊縫成形;較熟練焊工對(duì)焊槍姿態(tài)的調(diào)整呈現(xiàn)出局部規(guī)律性和多參數(shù)協(xié)同調(diào)整的特點(diǎn),變化范圍基本控制在2?以內(nèi),但持續(xù)保持這種規(guī)律性焊槍姿態(tài)調(diào)整能力較弱,對(duì)焊接過程全局觀察和調(diào)控能力不夠,導(dǎo)致形成的焊縫寬度不均勻,背面熔透不連續(xù);熟練焊工能夠準(zhǔn)確而又冗余調(diào)節(jié)焊槍姿態(tài)控制熔池動(dòng)態(tài)變化,整體表現(xiàn)出強(qiáng)的規(guī)律性和強(qiáng)的與熔池主動(dòng)交互意識(shí),獲得了成形良好全熔透的焊縫�；谠囼�(yàn)分析建立了電弧熱源作用方向變化的三維熔池?cái)?shù)學(xué)模型,模擬研究了單一參數(shù)(焊接弧長(zhǎng)、焊槍姿態(tài)、焊接速度和焊接電流)變化對(duì)熔池動(dòng)態(tài)行為的影響規(guī)律。闡述了焊工經(jīng)驗(yàn)的本質(zhì)是對(duì)焊接熔池?zé)崃︸詈蟿?dòng)態(tài)平衡的調(diào)節(jié)與控制,始終維持焊接熔池的最佳流態(tài)。焊槍姿態(tài)的改變對(duì)熔池?zé)彷斎胱兓绊懖淮?而顯著改變?nèi)鄢乇砻鏌崃糠植紶顟B(tài)和電弧力作用方向,進(jìn)而影響熔池的流動(dòng)行為,宏觀上表現(xiàn)出不同的熔池形貌和幾何形狀,模擬獲得的熔池動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間為機(jī)器人實(shí)時(shí)控制熔池形態(tài)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)和優(yōu)化控制算法提供了理論參考數(shù)據(jù)。最后,在明確焊工調(diào)控熔池動(dòng)態(tài)行為的物理變化過程基礎(chǔ)上,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法辨識(shí)了焊槍姿態(tài)與熔池形態(tài)特征參數(shù)間的自適應(yīng)核徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Adaptive kernel radial basis function neural networks,AK-RBFNN)。同時(shí),建立人機(jī)協(xié)作遠(yuǎn)程操控虛擬化焊接試驗(yàn)控制系統(tǒng),對(duì)熔池形態(tài)進(jìn)行了變焊接電流和變焊接速度的閉環(huán)控制試驗(yàn)。結(jié)果表明,AK-RBFNN模型能夠較好融入焊工經(jīng)驗(yàn)的相關(guān)要素提取和預(yù)測(cè)了焊工操控焊槍過程中的局部細(xì)節(jié),對(duì)焊接熔池形態(tài)變化進(jìn)行了良好的自適應(yīng)控制,獲得了成形美觀的焊縫,初步實(shí)現(xiàn)了一定變工況條件下對(duì)焊接過程的智能控制,為提升焊接機(jī)器人對(duì)復(fù)雜變工況的適應(yīng)能力和智能化發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。
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【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TG409

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本文編號(hào)：1578477