本文選題：鎢極惰性氣體保護焊(GTAW)　切入點：熔池動態(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,要實現(xiàn)焊接機器人替代焊工部分或大部分工作,就要使機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焊接熔池動態(tài)行為的有效控制能力。目前采用先進傳感器和智能路徑規(guī)劃控制算法可解決機器人正確位置施焊問題,但因模糊、發(fā)散的熔池控制目標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行為問題成為制約焊接機器人智能化發(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態(tài)變化的過程,理解焊工調(diào)控熔池狀態(tài)的物理機制,提取、解析建模焊工經(jīng)驗并轉(zhuǎn)化為機器人可執(zhí)行的控制算法來提高復(fù)雜工況條件下機器人自動化焊接的適應(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象進行焊工經(jīng)驗解析和熔池形態(tài)控制的研究方案,并重點從以下幾個方面開展了相關(guān)研究。針對焊工與熔池動態(tài)交互過程可視化及定性研究焊工經(jīng)驗特征,建立了激光視覺測量熔池三維表面形貌和慣性測量單元(IMU)傳感焊槍空間運動特征的同步采集試驗系統(tǒng),獲得了熔池動態(tài)變化和焊槍運動特征數(shù)據(jù)。設(shè)計了基于四元數(shù)無軌卡爾曼濾波(UKF)和自歸零誤差補償姿態(tài)解算算法減小了IMU陀螺儀長時間積分零漂誤差,獲得了較準確的焊槍空間姿態(tài)數(shù)據(jù)。同時,設(shè)計改進了基于反射點更新的熔池表面三維恢復(fù)和熔池表面未知激光點插值擬合的合理補償算法,獲得了熔池表面三維形貌,并且通過設(shè)計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)變化反映了焊工對熔池狀態(tài)的動態(tài)綜合評估和調(diào)控能力。針對焊工調(diào)控熔池動態(tài)變化的時間和空間同步性和焊槍姿態(tài)與熔池特征參數(shù)采集的獨立性,建立了移動熔池坐標系和焊槍鎢極尖端坐標系相互耦合模型,實現(xiàn)了焊槍姿態(tài)與熔池動態(tài)變化在時空上的同步性表征。進一步研究不同水平焊工(初級、較熟練和熟練)焊接過程中焊槍空間姿態(tài)運動特征和熔池形態(tài)及流態(tài)變化表明:初級焊工嚴重缺乏焊接經(jīng)驗和基本的焊槍操作技能以及與熔池的動態(tài)交互意識;焊槍操控明顯具有盲目性和隨機性,不能得到預(yù)期的焊縫成形;較熟練焊工對焊槍姿態(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,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);熟練焊工能夠準確而又冗余調(diào)節(jié)焊槍姿態(tài)控制熔池動態(tài)變化,整體表現(xiàn)出強的規(guī)律性和強的與熔池主動交互意識,獲得了成形良好全熔透的焊縫。基于試驗分析建立了電弧熱源作用方向變化的三維熔池數(shù)學(xué)模型,模擬研究了單一參數(shù)(焊接弧長、焊槍姿態(tài)、焊接速度和焊接電流)變化對熔池動態(tài)行為的影響規(guī)律。闡述了焊工經(jīng)驗的本質(zhì)是對焊接熔池?zé)崃︸詈蟿討B(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,進而影響熔池的流動行為,宏觀上表現(xiàn)出不同的熔池形貌和幾何形狀,模擬獲得的熔池動態(tài)響應(yīng)時間為機器人實時控制熔池形態(tài)硬件系統(tǒng)設(shè)計和優(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)控熔池動態(tài)行為的物理變化過程基礎(chǔ)上,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法辨識了焊槍姿態(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,建立人機協(xié)作遠程操控虛擬化焊接試驗控制系統(tǒng),對熔池形態(tài)進行了變焊接電流和變焊接速度的閉環(huán)控制試驗。結(jié)果表明,AK-RBFNN模型能夠較好融入焊工經(jīng)驗的相關(guān)要素提取和預(yù)測了焊工操控焊槍過程中的局部細節(jié),對焊接熔池形態(tài)變化進行了良好的自適應(yīng)控制,獲得了成形美觀的焊縫,初步實現(xiàn)了一定變工況條件下對焊接過程的智能控制,為提升焊接機器人對復(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)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TG409

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本文編號：1578477