变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法及装置，使用卷积神经网络+长短期记忆神经网络(CNN+LSTM)的模型预测小孔熔池后壁夹角。超前预测出的小孔熔池后壁夹角超过标准的小孔熔池后壁夹角阈值范围时，对后壁面驻点快速送丝，从而使得小孔熔池后壁夹角处于相对应的阈值范围内，进而提前遏制了小孔熔池的失稳及保证了良好的焊缝成形质量。形质量。形质量。

【技术实现步骤摘要】
变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及焊接质量控制方法领域，尤其涉及一种变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态的预测和控制方法。

技术介绍

[0002]变极性等离子弧焊是利用等离子弧高能量密度束流作为焊接热源的熔焊方法，其具有能量集中、生产率高、焊接速度快、应力变形小、电弧稳定等特点。变极性穿孔等离子弧焊是针对铝合金而开发的新型高效的，零缺陷的焊接方法，由于小孔熔池的存在，其最佳焊接位置为立向上焊接，但大型铝合金结构件，工件难以移动和翻转，需要改变焊枪位置来实现全位置焊接，变极性等离子弧焊在非立向上焊接位置容易出现熔池小孔失稳，导致切割等缺陷的发生。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态的预测和控制方法，用以提高焊接质量。
[0004]本专利技术提供一种变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法，其特征在于，包括：获取变极性等离子弧焊小孔熔池图像，利用神经网络模型超前预测小孔熔池的后壁夹角；将所述神经网络模型部署到计算机中，将采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法，其特征在于，包括：获取变极性等离子弧焊小孔熔池图像，利用神经网络模型超前预测小孔熔池的后壁夹角；将所述神经网络模型部署到计算机中，将采集到的变极性等离子弧焊小孔熔池图像及小孔熔池状态作为输入，小孔熔池后壁夹角作为输出；在所述超前预测小孔熔池的后壁夹角位于预设的标准小孔熔池的后壁夹角阈值范围内的情况下，继续焊接；在所述超前预测小孔熔池的后壁夹角位于预设的标准小孔熔池的后壁夹角阈值范围外的情况下，对后壁面驻点快速送丝，并在预测出小孔熔池的后壁夹角位于标准小孔熔池后壁夹角的阈值范围内，立即停止对后壁面驻点的快速送丝。2.根据权利要求1所述的变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法，其特征在于，包括：所述神经网络模型为卷积神经网络CNN与长短期记忆神经网络LSTM；所述卷积神经网络CNN包含有4层卷积层提取空间特征信息；所述长短期记忆神经网络LSTM作为神经网络模型的时序信息提取模块。3.根据权利要求2所述的变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法，其特征在于，包括：所述卷积神经网络可用VGG、Inception或ResNet神经网络代替；所述长短期记忆神经网络LSTM可用GRU或seq2seq神经网络代替。4.根据权利要求1所述的变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法，其特征在于，所述小孔熔池状态包括小孔熔池的纵向长度以及小孔熔池后壁夹角；小孔熔池在失稳前，所述的小孔熔池的纵向长度会变长。5.根据权利要求1所述的变极性等离子弧焊连续变位置时熔池状态预测控制方法，其特征在于，包括：所述小孔熔池后壁夹角的阈值为85
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【专利技术属性】
技术研发人员：蒋凡，向鹏霖，张国凯，徐斌，刘靖博，成巍，马新强，陈树君，
申请(专利权)人：山东省科学院激光研究所山东产研强远激光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：