基于动态系统辨识的端接微束等离子焊接成形控制方法技术方案

本发明专利技术提供了一种基于动态系统辨识的端接微束等离子焊接成形控制方法，属于焊接质量控制技术领域。本发明专利技术针对薄壁端接接头脉冲微束等离子焊接过程中能量参数波动和散热条件变化等状况导致的焊接过程不稳定和焊缝成形不均匀难题，采用熔池视觉传感技术提取焊接熔池正面瞬态图像特征，采用Elman动态递归神经网络对薄壁端接脉冲微束等离子焊接动态过程进行离线系统辨识，通过实时调节焊接工艺参数实现端接接头脉冲微束等离子焊接过程的焊菇成形在线控制。本发明专利技术能够提高焊接产品的质量可靠性与一次焊接合格率，可应用于航空航天制造等领域薄壁金属精密构件的端接脉冲微束等离子焊接过程中，尤其适用于超薄壁膜盒和波纹管等弹性元件的精密焊接场合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于焊接质量控制
，涉及一种基于动态系统离线辨识的端接微束 等离子焊接成形控制方法，可广泛应用于航空航天制造等领域薄壁金属精密构件的端接微 束等离子焊接过程中。
技术介绍
薄壁金属精密构件是航空航天、军用武器、核工业、医疗器械和生物医学等高端装 备制造领域中一类不可或缺的重要构件，对焊缝质量和接头机械性能要求严格。脉冲微束 等离子焊接方法(P-MPAW，Pulsed Micro-plasma Arc Welding)因具有能量密度集中、热影 响区窄、电弧稳定性高以及能够实现热输入量的精确控制等优点，是耐热薄钢带、不锈钢薄 壁管、金属波纹管和膜盒等薄壁金属精密构件的重要焊接成形制造方法。 焊接成形质量控制是维持焊接过程稳定性、保证焊缝质量和接头性能的关键，也 是实现智能化焊接的前提。我国现阶段尚未全面实现薄壁金属精密构件的自动化和机器人 化焊接生产，目前仍主要依赖于人工辅助的机械化焊接生产方式，存在着焊接过程不稳定、 焊缝成形不均匀、焊接质量稳定性难以保障、产品的一次焊接成功率低等严重问题，尤其在 航空航天制造领域中，传统的焊接生产方式正面临严峻挑战：以宇航工业中需求量巨大的 焊接波纹管、焊接膜盒等薄壁金属壳体类构件为例，其焊缝数量众多(最多时近一百条），且 焊缝质量均需达到航天工业标准I级要求，同时需保证无一漏点并通过液压、气密、氦质谱 检漏及疲劳寿命试验。因此，发展以"高精度焊缝控形"为目标的精密焊接在线成形控制技 术，是薄壁金属精密构件制造领域亟需重点突破的关键性内容。 由于薄壁金属精密构件焊接具有母材壁薄、焊缝微细和焊接熔池微小等特点，其 焊接热过程条件变化对焊缝成形质量的影响显著，给在端接接头精密焊接过程实现焊缝成 形质量控制提出极大挑战:一方面由于焊接熔池体积和热容量微小、熔池内部及表面作用 力复杂等因素，焊接过程中熔池内的热、力平衡极易因电弧热功率、焊接夹具传热条件、熔 池表面张力的细微变化而被破坏，导致产生焊缝氧化夹渣、焊缝根部未熔合、裂纹等成形缺 陷；另一方面由于薄壁端接接头焊接过程中热输入量积累大且散热速率低，母材极易出现 烧穿致使产品报废。因此，如何在焊接过程时滞、多变量耦合且难以建立精确焊接过程模型 的条件下对焊缝成形质量实施精确控制，是是薄壁金属精密构件焊接制造亟需解决的关键 问题。 经对现有技术文献和专利检索发现，专利申请号为200910248029.0的中国专利技术专 利《一种超细不锈钢筛网的精密焊接方法》公开了一种超细不锈钢筛网的精密焊接方法，采 用微束等离子焊接方法实现Φ 〇. 15mm~Φ 0.25mm丝径不锈钢筛网的对接自动焊;专利申请 号为201010101229.6的中国专利技术专利《一种纯钛箱的微束等离子弧焊焊接方法》公开了一 种纯钛箱的微束等离子弧焊焊接方法，通过一套焊接工艺流程实现0.05mm厚钛含量99 %以 上的纯钛箱的微束等离子弧对接焊。以上技术方案均针对对接接头的微束等离子焊接，且 并未涉及微束等离子焊接成形在线控制技术。 综上所述，国内外针对微束等离子焊接技术的研究大多仅涉及装配定位方法及工 装夹具设计、焊接工艺参数离线优化、焊道自动跟踪技术以及适用于薄板对接接头或针对 特定工件的焊接工艺方法，目前尚未见适用于薄壁端接接头微束等离子焊接的焊缝成形在 线控制方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于动态系统辨识的端接微束 等离子焊接成形控制方法，以实现薄壁端接接头微束等离子焊接过程的焊菇成形在线控 制。 为了实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案： -种，包括以下步骤： 1)针对薄壁端接接头进行基于正交试验法设计的脉冲微束等离子焊接试验，获得 试验数据包括主弧峰值电流I、主弧基值电流L主弧电流脉冲宽度尔等离子气体流量、 焊接速度熔池长度、熔池宽度、熔池尾部轮廓角角度^^、焊菇熔深力和焊菇宽度 对试验数据进行归一化处理，使各试验数据归一化到之间，得到标准化的神经网 络学习样本，并将该学习样本分为网络训练数据集和网络验证数据集； 2)采用步骤1)中所述网络训练数据集，根据BP误差反向传播算法对Elman动态递 归神经网络进行离线训练，直至网络学习指标函数值满足收敛条件，即实现Elman动态递归 神经网络对薄壁端接脉冲微束等离子焊接动态过程的离线系统辨识，其中，所述网络训练 数据集采用主弧峰值电流主弧基值电流&、主弧电流脉冲宽度尔等离子气体流量'、焊 接速度#、熔池长度熔池宽度也·。、熔池尾部轮廓角角度焊菇熔深乃和焊菇宽度if 的当前时刻数据和历史时刻数据作为所述Elman动态递归神经网络的输入参数，采用下一 时刻的焊菇熔深3和焊菇宽度#作为所述Elman动态递归神经网络的输出参数； 3)采用步骤1)中所述网络验证数据集对步骤2)中所述Elman动态递归神经网络进 行验证并修正，直至网络的最大误差百分比和平均误差率满足预设精度要求，即得到焊菇 成形预测模型； 4)根据薄壁金属精密构件的焊接规范标准对焊菇成形期望指标进行设定，包括焊 菇熔深期望指标D se3t和焊菇宽度期望指标Wse3t,并对微束等离子焊接工艺参数进行初始值设 定，随后开始焊接； 5)采用安装有复合滤光片组的高速CXD摄像机从微束等离子焊接熔池后上方连续 采集熔池正面图像，并依次进行图像预处理、图像分割和熔池边缘检测提取熔池形态特征 参数，包括:熔池长度L P。。、熔池宽度^。。和熔池尾部轮廓角角度αρ。。;采用霍尔传感器、气体 流量传感器和光电码盘测速传感器采集微束等离子焊接过程参量信号，经信号处理后得到 主弧峰值电流Ι Ρ、主弧基值电流lb、主电流脉冲宽度Pi、等离子气流量QPia和焊接速度V; 6)根据步骤5)中所述熔池长度LP。。、熔池宽度WP。。、熔池尾部轮廓角角度α ρ。。、主弧 峰值电流Ip、主弧电流脉冲宽度Pi、主弧基值电流lb、等离子气流量Qpi a和焊接速度V的当前 时刻数据和历史时刻数据，采用步骤2)所述焊菇成形预测模型计算得到下一时刻的焊菇成 形预测数据，包括焊菇熔深预测值D pre3和焊菇宽度预测值Wpre3; 7)根据步骤6)中所述焊菇熔深预测值0_与步骤4)中所述焊菇熔深期望指标Dse3t 的差值Ed，微束等离子焊接电源执行等离子气流量Qpla的实时调整，实现焊菇熔深的实时闭 环反馈控制;根据步骤6)中所述焊菇宽度预测值％^与步骤4)中所述焊菇宽度期望指标Wse3t 的差值Ew，微束等离子焊接电源执行主弧电流脉冲宽度Pi的在线调整，实现焊菇宽度的实时 闭环反馈控制； 8)重复步骤5)至步骤7 )，直至焊接结束。 上述技术方案中，步骤1)中所述主弧峰值电流^为2.5~4.0A、主弧基值电流之为 1.2~2.0A、主弧电流脉冲宽度玲,为0~99%、等离子气体流量色,"为200~300mL/min、焊接速 度#为200 ~248mm/min。 上述技术方案中，步骤1)中所述微束等离子焊接试验，采用安装有复合滤光片组 的高速CCD摄像机从微束等离子焊接熔池后上方连续采集熔池正面图像，并依次进行图像 预处理、图像分割和熔池边缘检测提取熔池形态特征参数，包括熔池长度毛熔池宽度 熔池尾部轮廓角角度采用工具本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于动态系统辨识的端接微束等离子焊接成形控制方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：1)针对薄壁端接接头进行基于正交试验法设计的脉冲微束等离子焊接试验，获得试验数据包括主弧峰值电流主弧基值电流主弧电流脉冲宽度等离子气体流量焊接速度熔池长度熔池宽度熔池尾部轮廓角角度焊菇熔深和焊菇宽度对试验数据进行归一化处理，使各试验数据归一化到[0，1]之间，得到标准化的神经网络学习样本，并将该学习样本分为网络训练数据集和网络验证数据集；2)采用步骤1)中所述网络训练数据集，根据BP误差反向传播算法对Elman动态递归神经网络进行离线训练，直至网络学习指标函数值满足收敛条件，即实现Elman动态递归神经网络对薄壁端接脉冲微束等离子焊接动态过程的离线系统辨识，其中，所述网络训练数据集采用主弧峰值电流主弧基值电流主弧电流脉冲宽度等离子气体流量焊接速度熔池长度熔池宽度熔池尾部轮廓角角度焊菇熔深和焊菇宽度的当前时刻数据和历史时刻数据作为所述Elman动态递归神经网络的输入参数，采用下一时刻的焊菇熔深和焊菇宽度作为所述Elman动态递归神经网络的输出参数；3)采用步骤1)中所述网络验证数据集对步骤2)中所述Elman动态递归神经网络进行验证并修正，直至网络的最大误差百分比和平均误差率满足预设精度要求，即得到焊菇成形预测模型；4)根据薄壁金属精密构件的焊接规范标准对焊菇成形期望指标进行设定，包括焊菇熔深期望指标Dset和焊菇宽度期望指标Wset，并对微束等离子焊接工艺参数进行初始值设定，随后开始焊接；5)采用安装有复合滤光片组的高速CCD摄像机从微束等离子焊接熔池后上方连续采集熔池正面图像，并依次进行图像预处理、图像分割和熔池边缘检测提取熔池形态特征参数，包括：熔池长度Lpoo、熔池宽度Wpoo和熔池尾部轮廓角角度αpoo；采用霍尔传感器、气体流量传感器和光电码盘测速传感器采集微束等离子焊接过程参量信号，经信号处理后得到主弧峰值电流Ip、主弧基值电流Ib、主电流脉冲宽度Pi、等离子气流量Qpla和焊接速度V；6)根据步骤5)中所述熔池长度Lpoo、熔池宽度Wpoo、熔池尾部轮廓角角度αpoo、主弧峰值电流Ip、主弧电流脉冲宽度Pi、主弧基值电流Ib、等离子气流量Qpla和焊接速度V的当前时刻数据和历史时刻数据，采用步骤2)所述焊菇成形预测模型计算得到下一时刻的焊菇成形预测数据，包括焊菇熔深预测值Dpre和焊菇宽度预测值Wpre；7)根据步骤6)中所述焊菇熔深预测值Dpre与步骤4)中所述焊菇熔深期望指标Dset的差值ED，微束等离子焊接电源执行等离子气流量Qpla的实时调整，实现焊菇熔深的实时闭环反馈控制；根据步骤6)中所述焊菇宽度预测值Wpre与步骤4)中所述焊菇宽度期望指标Wset的差值EW，微束等离子焊接电源执行主弧电流脉冲宽度Pi的在线调整，实现焊菇宽度的实时闭环反馈控制；8)重复步骤5)至步骤7)，直至焊接结束。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：洪宇翔，都东，常保华，曾锦乐，常树鹤，王力，潘际銮，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11