精密逆变电阻焊质量的多参数联合监控和智能监控
精密逆变电阻焊质量的多参数联合监控和智能监控
精密逆变电阻点焊过程与熔焊一样,是一个高度非线性、有多变量耦合作用和大量随机不确定因素的过程,同时还有其自身的特点。点焊的形核处于封闭状态,无法观测,特征信号的提取比较固难;形核过程的时间极短,焊接质量的监测和控制难度较大。
传统的点焊质量控制方法绝大多数都是基于一定的假设条件下建立数学模型的控制,而实际焊接过程的复杂程度使得这些模型与实际对象间相离较远,难以达到满意的适应效果。这是由基于数学建模控制方法本身的局限性所决定的。并且这些控制方法的控制结果无法直接体现焊点的实际使用要求,例如焊点强度、熔核尺寸。经过较长时间的探索和实践,研究者已获得如下共识:发展多参数练合监测技术是提高点焊质量监控精度的有效途径,即充分利用监测信息,采用合理的建模手段,建立合理的多元非线性监测模型并使模型能在较宽条件内提供准确、可靠的点焊质量信息,这是质量控制技术的关键。研究表明,利用神经网络理论、模糊是辑理论及专家系统等人工智能理论,可望解决真正的精密逆变电阻点焊质量直接控制,将点焊质量控制技术的研究推向一个新高度。
传统的点焊质量控制方法绝大多数都是基于一定的假设条件下建立数学模型的控制,而实际焊接过程的复杂程度使得这些模型与实际对象间相离较远,难以达到满意的适应效果。这是由基于数学建模控制方法本身的局限性所决定的。并且这些控制方法的控制结果无法直接体现焊点的实际使用要求,例如焊点强度、熔核尺寸。经过较长时间的探索和实践,研究者已获得如下共识:发展多参数练合监测技术是提高点焊质量监控精度的有效途径,即充分利用监测信息,采用合理的建模手段,建立合理的多元非线性监测模型并使模型能在较宽条件内提供准确、可靠的点焊质量信息,这是质量控制技术的关键。研究表明,利用神经网络理论、模糊是辑理论及专家系统等人工智能理论,可望解决真正的精密逆变电阻点焊质量直接控制,将点焊质量控制技术的研究推向一个新高度。
1.精密逆变点焊多参数联合监测
多参数联合监控充分利用不同参数对点焊质量的监控的适应性,弥补单一参数监控的不足。常用的多参数联合监控有电流与位移联合监控、能量与声发射监控、电流与能量和位移联合监控等经过科技工作者十几年的努力,已有多项成果面世。例如,南昌航空大学电阻焊研究所在三相次级整流点焊机上成功地实现了多参数联合监控。如图2-40所示,焊机控制器同时监控焊接电流、电极压力和电极位移,通过对三参数的综合分析控制焊点质量,同时对焊点质量状况进行输出和存储。该项成果已应用到我国的航空、航天产品的生产中
2.精密逆变点焊智能控制
20世纪80年代以来,以人工神经网络技术、模糊逻辑控制、专家系统为标志的人工智能技术的应用已渗透到各个领域,并在信号处理、智能控制、模式识别、机器视觉、非线性优化、自动目标识别、传感技术等方面取得了许多令人鼓舞的进展这主要得益于它们在解决高度非线性和严重不确定系统控制方面的巨大潜力。焊接工作者也已开展了人工智能技术在精密逆变电阻焊质量控制和检测中应用的研究,以期使逆变电阻焊质量控制和检测水平获得质的突破和飞跃。
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