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机器人焊接智能化技术2承插弯头

承插弯头    
2022年07月04日

机器人焊接智能化技术(2)

机器人焊接智能化技术(2) 2011年12月10日 来源: 从80年代中期国外开始研究模糊控制在焊接中的应用,曾有研究人员应用自组织模糊控制的方法进行了MIG焊焊缝跟踪的研究;利用视觉传感器传感熔池信息,采用Fuzzy控制方法控制脉冲MIG焊的熔宽;利用模糊控制进行了弧焊机器人的参数规划工作;对脉冲熔化极气体保护焊焊接过程中的电弧电压参数进行模糊控制以及对CO2焊接工艺参数的模糊控制过程进行的研究等。

人工神经网络(ANN)控制是研究和利用人脑的某些结构和机理以及人的知识和经验对系统的控制。由于用神经网络设计的控制系统适应性、鲁棒性均较好,能处理象焊接这样的高维数、非线性、强干扰、不确定、难建模的复杂过程的控制问题,所以在焊接质量控制中采用神经网络建立焊接过程模型可以解决线性控制方法所不能克服的问题。这样建立的模型不同于已往固定结构的数学模型,不对焊接过程作任何假设,因此所建模型能较真实的反映系统特性。

ANN应用于焊接领域已经取得了一些成果,曾有对低碳钢进行GTAW工艺实验,实验值与期望值达到良好吻合;采用ANN建立了TIG焊熔池尺寸估测系统,在其设计的神经网络估测器中导出了焊接区表面温度与焊接熔池尺寸之间的关系,可对焊接过程中的正面熔宽、背面熔宽、熔深进行同步预测的研究;另外神经网络在焊缝跟踪和焊接区图象处理等方面也得到了应用。进入九十年代以来,国内焊接界这方面的研究也逐步兴起,已有对基于ANN技术的焊接质量控制进行了研究,针对GTAW工艺建立的焊接过程的静态模型和动态模型,实现了对GTAW焊接过程散热条件急剧变化情况下对正面熔宽的智能控制。

文献[19-20]基于神经网络的学习适应的特点,设计了单个神经元自学习控制系统,实现了对于脉冲GTAW堆焊熔池动态特征的有效控制;设计了神经网络自学习和专家系统相结合的多变量智能控制系统图8,实现了对于脉冲GTAW对接熔池正反面熔宽动态变化的有效控制;文献[21]设计模糊神经网络自适应智能控制系统图9,实现了对于脉冲GTAW对接填丝熔池正反面熔宽以及正面焊缝余高的有效控制;设计模糊神经网络自适应智能控制系统,实现了对于脉冲GTAW对接填丝熔池正反面熔宽以及正面焊缝余高的有效控制;

6.智能化机器人焊接柔性制造单元/系统

弧焊机器人柔性加工单元系统集成及优化技术研究主要目的是将焊接质量实时控制与机器人技术结合起来,研究实现具有冗余自由度的弧焊机器人运动控制系统及相应的船形焊位姿协调控制技术;同时将高精度激光扫描焊缝跟踪、熔透及焊缝成形智能控制、机器人焊接电源等子系统通过网络集成为具有实时传感、通讯、调度功能的弧焊机器人柔性加工单元,研究在中央监控计算机控制下的多品种小批量柔性焊接加工系统的优化模型及控制策略,实现对空间曲线焊缝机器人焊接的质量智能控制。

根据焊接环境与过程传感器信息获取、特征提取、决策控制、工艺过程实施的特点,可将机器人焊接智能化技术系统的三级交互式分层结构——即组织级、协调级和执行级:

在对柔性制造系统中基于实时专家系统环境进行的程序控制和通讯进行了研究的基础上,对弧焊机器人系统基于知识的控制进行了研究,提出了建模、焊接规划、程序生成及通讯四个模块。

一般地,按照生产过程中物质流(或能量流)连续或离散的不同形态,可将制造系统分为三类:连续型、离散型、混杂型。焊接柔性制造单元/系统(Welding Flexible Manufacturing Cell / System)在宏观上具有离散性,在微观上具有连续性。由于微观连续焊接过程的控制已取得较多的成果,因而从适应小批量、多品种的焊接产品出发,研究大系统的离散生产过程,对于提高焊接柔性制造系统的利用率及提高焊接产品质量具有重要的意义。

离散事件动态系统与Petri网(PN)理论建模与控制已成为现代制造系统设计理论的重要的研究方向[25]。

文献[23-24]结合柔性制造系统离散控制理论,对具有多传感信息的焊接柔性加工单元的组建、集成及实时调度控制技术进行系统化研究。设计开发了一套完整的九自由度弧焊机器人运动控制系统,在开放结构系统设计思想指导下,实现了空间焊缝协调控制和焊接柔性加工单元(WFMC)的集成调度。将工件初始定位空间导引技术、激光扫描焊缝实时跟踪技术、熔透及焊缝成形智能控制技术、九自由度弧焊机器人系统控制技术及焊接机器人专用电源技术结合起来,研究了焊接柔性加工系统集成方法及通讯控制的实现,建立了一套完整的、具有多传感控制功能的焊接柔性加工单元系统及相应中央监控软件平台图10。

根据焊接柔性加工单元具有控制过程的实时性、突发性、同步性及离散性等特点,文献[23-24]采用离散事件动态理论对其进行分析研究,结合WFMC传感及控制信息流的特点,将Petri网理论引入到焊接加工过程中,系统地探讨了单元信息流建模及控制方法,同时对Petri网模型的理论特性进行了分析,在此基础上研究了焊接柔性加工单元中央监控系统优化调度的实现。

7.结束语

焊接柔性制造系统包括各种机器人(焊接机器人、搬运机器人等)、各种工装设备和各种生产资源,它们是分布式人工智能(DAI)中的多智能体系统(MAS)典型代表。在焊接柔性制造系统中,不同功能结点上的局部推理和决策非常重要,所以,在这些结点上引入Agent的概念,利用多个Agent间的相互协调来达到实际生产设备或生产任务间的协调是很有意义的。在焊接柔性制造系统中,将机器人、变位机、传感器、协调器等单元视为系统中协调工作的多智能体,研究在网络环境中分散的、松散耦合的,在地理上或逻辑上分散的并且具有相对独立性的智能子系统之间通过网络彼此互连,共享资源,相互协作,共同完成一个或多个控制作业任务的技术,从而实现焊接柔性制造系统智能协调控制是有意义的发展方向[26]。

参考文献

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*陈善本,焊接学会机器人与自动化专业委员会主任,上海交通大学教授

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