脉冲GTAW熔池动态过程无模型自适应控制方法研究

脉冲GTAW熔池动态过程无模型自适应控制方法研究

论文摘要

实现脉冲GTAW(Gas Tungsten Arc Welding)自动化与智能化的困难之一在于实现对焊接熔池动态行为,如熔池的尺寸、熔透及焊缝成形的实时检测与有效控制。电弧焊接是涉及材料、冶金、物理化学变化等多因素交互作用的复杂过程。焊接质量(焊缝成形、接头组织及性能)与焊接工艺的多参数有关,这些参数的作用相互关联,既有动态过程的耦合,又有静态效果的重叠。对于焊接动态过程这样的多变量、非线性、时变且含有诸多不确定因素和约束条件的复杂对象,采用基于精确数学建模方法,难以得到有效的可控制模型,决定了对焊接熔池的动态变化亦即对焊接熔宽、熔透和焊缝成形等质量控制是非常困难的。采用经典及现代控制理论方法来解决上述问题,同时受到理论上和应用上的挑战,难以达到满意的结果。本文以脉冲GTAW焊接过程为对象,对基于被动式熔池直接视觉图像传感的焊接过程的控制进行了深入的研究,研究工作着重于无模型自适应控制(MFC)方法与实际焊接过程的应用结合,将无模型自适应控制方法引入到脉冲GTAW熔透及焊缝成形控制中,该方法只需要GTAW过程的输入输出数据,不仅克服了焊接过程难以建立精确数学模型的困难,且由于具有较强的自适应能力,能克服焊接过程的多种不确定性因素。为了研究熔池特征参数与焊接工艺参数之间的动态关系,本文首先进行了传统阶跃试验,采用一阶惯性环节来描述焊接过程,得到了平稳焊接过程焊接脉冲峰值电流、送丝速度与熔池形状参数之间的数学模型。结果表明对于脉冲GTAW过程,焊接过程存在非线性、强耦合、时变等复杂特点。同时为了预测背面熔宽和正面余高以及满足控制仿真的需要,采用随机试验得到建模数据,分别建立了BP(Back Propagation)神经网络模型和ARX(Auto-Regressive Exogeneous)模型焊接过程很难用基于模型的控制方法实现高质量的焊缝成形控制,为了克服这一困难,本文将无模型自适应控制引入到脉冲GTAW的熔透及焊缝成形控制中。以背面熔宽为被控制量,焊接峰值电流为控制量,设计了GTAW过程单输入单输出无模型自适应控制器,闭环控制系统仿真验证了该方法的可行性。为了进一步验证该方法的有效性,设计了梯形、渐变哑铃形和突变哑铃形三种不同形状的工件,以代表实际焊接过程中不同的散热条件。基于上述三种工件的实验结果表明,在不同的散热条件下单输入单输出无模型自适应控制器均能实现较好的控制效果。为了增强无模型自适应控制器的自适应能力与抗干扰能力,使无模型自适应控制器具有智能化的调节能力,更符合实际的焊接过程控制需要。本文将模糊逻辑引入到无模型自适应控制中,设计了G函数模糊调节的无模型自适应控制器,该控制器能从一定程度上,反映实际焊工的操作经验。通过与无模型自适应控制基本方法的仿真比较可以看出,在相同的调节时间内,具有模糊调节功能的无模型自适应控制的超调量小,且响应曲线更加平滑。而在三种不同形状工件上的实际焊接实验进一步验证了该方法的有效性。与无模型自适应控制的基本方法相比,该方法使控制器的调节更加平滑,从而更有利于焊缝的稳定成形。GTAW过程焊缝成形除外界环境等因素影响外,它还受到多个可控焊接参数的直接影响。因此为了提高焊接质量,实现高效的自动化焊接技术,最终实现多变量GTAW过程控制,首先设计了以背面熔宽为被控量,以峰值电流和送丝速度为控制量的GTAW控制过程多输入单输出无模型自适应控制器。仿真及三种工件焊接过程都较好的保持了平稳性,背面熔宽在期望值附近波动,能较好满足焊缝成形控制的需要。与焊接过程单变量控制器相比,多输入单输出的无模型自适应控制其不仅能取得较满意的控制效果,且由于引入了另一个控制量,焊接过程中可以同时调节两个焊接参数,所以当受到外部干扰时,可以更加快速的将背面熔宽调节到期望值。由于焊接是一个多变量强耦合的复杂过程,为了使控制器能更加真实有效的体现焊接过程这一特征,提高控制器性能,提出了多输入多输出无模型自适应控制理论,给出了其具体的设计步骤及实现过程,该方法仍具有只利用系统输入输出数据即可实现控制目标的特点。针对脉冲GTAW过程,设计多输入单输出及多输入多输出无模型自适应控制器,最终实现了通过同时监测背面熔宽与正面余高,而同时调节焊接峰值电流和送丝速度,实现了正反面焊缝同时稳定成形。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 焊接过程传感、建模及控制的研究现状
  • 1.2.1 焊接过程传感技术的研究现状
  • 1.2.2 焊接过程建模的研究现状
  • 1.2.3 智能建模方法
  • 1.2.4 焊接过程控制方法的研究现状
  • 1.3 无模型自适应控制的研究及发展
  • 1.4 本文主要研究内容及意义
  • 第2章 脉冲GTAW 焊接过程信息获取与控制系统组成
  • 2.1 脉冲GTAW 过程概述
  • 2.2 控制变量及被控制变量的选择
  • 2.2.1 控制变量的选择
  • 2.2.2 被控制变量的选择
  • 2.3 脉冲GTAW 过程控制系统组成与信息获取
  • 2.3.1 焊接峰值电流与送丝速度的调节与控制
  • 2.3.2 焊接熔池视觉传感系统
  • 2.3.3 熔池信息获取
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 脉冲GTAW 熔池动态过程特性及其模型描述
  • 3.1 焊接实验条件
  • 3.2 脉冲GTAW 熔池动态特性分析
  • 3.2.1 峰值电流阶跃时熔池形状特征参数的响应
  • 3.2.2 送丝速度阶跃时熔池形状特征参数的响应
  • 3.2.3 综合分析
  • 3.3 脉冲GTAW 熔池动态过程辨识
  • 3.3.1 随机试验设计
  • 3.3.2 建模数据获取及实验数据预处理
  • 3.3.3 单输入单输出过程模型辨识
  • 3.3.4 多输入单输出过程模型辨识
  • 3.3.5 多输入多输出过程模型辨识
  • 3.4 熔池形状特征参数神经网络预测模型
  • 3.4.1 背面熔宽预测模型
  • 3.4.2 正面余高预测模型
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 基本无模型自适应控制器设计及其熔池动态过程控制实现
  • 4.1 单输入单输出无模型自适应控制原理
  • 4.1.1 单输入单输出系统泛模型
  • 4.1.2 泛模型的普遍意义
  • 4.1.3 单输入单输出无模型自适应控制算法
  • 4.2 GTAW 单输入单输出无模型自适应控制仿真
  • 4.3 GTAW 单输入单输出无模型自适应控制实验
  • 4.3.1 实验工艺条件
  • 4.3.2 恒规范焊接实验
  • 4.3.3 单输入单输出无模型自适应控制实验
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 G 函数模糊调节的无模型自适应控制器设计及其 熔池动态过程控制实现
  • 5.1 单输入单输出系统无模型控制的一般形式
  • 5.2 单输入单输出系统G 函数模糊调节的无模型自适应控制
  • 5.2.1 系统输出特征分析
  • 5.2.2 模糊控制原理
  • 5.3 GTAW 具有G 函数模糊调节的无模型自适应控制仿真
  • 5.3.1 G 函数模糊调节的无模型自适应控制器设计
  • 5.3.2 G 函数模糊调节的无模型自适应控制器仿真结果
  • 5.4 GTAW 过程G 函数模糊调节的无模型自适应控制实验
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 多输入单
  • 6.1 多输入单输出系统无模型控制
  • 6.1.1 多输入单输出系统的泛模型
  • 6.1.2 多输入单输出无模型自适应控制算法
  • 6.2 GTAW 多输入单输出无模型自适应控制仿真
  • 6.3 GTAW 多输入单输出无模型自适应控制实验
  • 6.4 多输入多输出系统无模型自适应控制
  • 6.4.1 多输入多输出系统的泛模型
  • 6.4.2 多输入多输出无模型自适应控制算法
  • 6.5 GTAW 多输入多输出无模型自适应控制仿真
  • 6.6 GTAW 多输入多输出无模型自适应控制实验
  • 6.7 本章小结
  • 结论
  • 本文的创新点
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表及待发表的论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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