基于旋转电弧传感的水下焊缝成形及自动跟踪的研究

论文摘要

随着海洋资源的开发,海洋工程的建造规模和施工深度在不断加大。水下焊接作为海洋工程建造和维修中必不可少的关键技术,一直是各国进行先进制造技术研发的重点。因潜水焊工受到饱和潜水深度的限制,迫切需要应用机器人来取代潜水焊工,实现水下焊接的自动化和智能化。基于旋转电弧传感的焊缝自动跟踪系统直接使用焊接过程中的焊接电流信号进行焊缝跟踪。旋转电弧传感器引起焊丝在V形坡口上偏心旋转,由于V形坡口上高度的不同引起焊接弧长发生有规律的变化,焊接电流发生相应的变化。通过分析焊接电流信号的变化规律来获得焊缝偏差信息,从而实现焊缝自动跟踪。旋转电弧传感器的结构简单,稳定性好,灵敏度高,空间可达性好,且成本低,因而它是目前最有效的焊缝跟踪方法之一。旋转电弧传感器应用于水下焊缝自动跟踪免除了视觉系统带来的不便、麻烦,显示出其优越性,但与陆上相比,水下电弧更不稳定,信号获取、处理和偏差识别均带来更多的困难,所以有必要对旋转电弧传感器的水下自动跟踪进行研究。本文首先参考原有旋转电弧传感器的结构,在此基础上进行结构小型化和水下适应性改进,并设计与微型排水罩进行连接。以改进后的电弧传感器为基础建立一套基于旋转电弧传感的水下焊缝跟踪系统平台,为进行水下焊缝跟踪试验奠定研究基础。该跟踪系统包括旋转电弧传感器、电机调速控制系统、霍尔电流传感器、数据采集卡、工控机和机器人控制系统。利用Visual C++ 2005开发平台开发了水下焊缝跟踪软件系统,它包括焊接模块,信号采集模块,直流电机调速控制模块,信号处理模块,焊缝偏差识别模块和机器人控制模块。由于旋转电弧传感器水下焊接过程受多因素相互作用影响,需进行大量试验才能获得最佳工艺参数。通过正交试验的方法,以焊缝成形和电流信号特征的好坏作为评价指标,用较少实验次数确定了优焊接参数,为后续水下焊缝跟踪提供实验依据。同时测量焊缝成形的工艺参数,通过建立水下焊缝几何尺寸的回归方程,对影响熔宽和熔深的各主要因素进行敏感性分析。运用智能学习方法,建立水下焊缝几何尺寸的预测模型。由于焊接过程中存在强烈的弧光、飞溅、烟尘等干扰,采集的焊接电流信号常受到高频噪声、熄弧和弧光干扰。通过对比各种滤波方法,采取小波滤波和中值滤波组合滤波的方法进行滤波,试验结果表明组合滤波算法能有效的去除信号干扰,保留信号波形特征,得到更直观的水下焊接电流信号。提出了主成分分析和关联向量机结合的水下焊缝偏差识别算法。对基于旋转电弧传感的水下焊接电流信号构建的焊缝偏差样本数据集进行主成分分析,有效降低数据维数并消除数据间自相关性;通过关联向量机对降维后数据进行训练并进行识别实验。实验结果表明,结合主成分分析和关联向量机的算法加快了关联向量机的运算速度,精度与普通的关联向量机算法相差不大,比区间积分法、神经网络法和支持向量机法更高;在运行速度上,虽比区间积分法慢,但比神经网络法、支持向量机和普通的关联向量机更快。最后利用基于旋转电弧传感的焊缝跟踪系统进行陆上、湿法和微型排水罩的跟踪实验,工控机与机器人控制系统的实时串口通信,实现斜线和S形曲线焊缝的陆上、水下湿法和基于微型排水罩焊缝跟踪试验。跟踪实验结果表明本文研究的机器人水下焊缝自动跟踪系统是成功的,微型排水罩的局部干法成形质量和跟踪效果优于水下湿法焊接,更适合实际工程应用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 前言
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 当今的焊缝跟踪技术
• 1.2.2 焊接传感器技术的现状
• 1.2.2.1 附加式传感器
• 1.2.2.2 电弧传感器
• 1.3 电弧传感器偏差识别方法
• 1.4 水下焊接的研究与发展
• 1.4.1 水下焊接的方法及其特点
• 1.4.2 水下焊接的发展
• 1.5 本课题研究的意义、主要研究内容及其难点
• 1.5.1 研究意义
• 1.5.2 水下焊接自动跟踪的难点
• 1.5.3 研究内容
• 第二章 基于旋转电弧传感的水下焊缝跟踪系统设计
• 2.1 基于旋转电弧传感的水下焊缝跟踪系统的总体设计
• 2.2 旋转电弧传感器的设计
• 2.3 微型排水罩
• 2.4 信号采集模块的设计
• 2.4.1 霍尔电流传感器
• 2.4.2 数据采集卡
• 2.4.2.1 数据采集卡简介
• 2.4.2.2 数据采集卡接线设计
• 2.4.3 光电测速传感器
• 2.5 直流电机调速控制模块的设计
• 2.5.1 直流电机闭环控制系统的主电路设计
• 2.5.2 软件设计
• 2.6 不同导电结构的信号对比
• 2.7 本章小结
• 第三章 基于旋转电弧传感的水下焊缝成形研究
• 3.1 前言
• 3.2 旋转电弧传感器系统的工作原理
• 3.3 主要因素对电流成形和信号的影响
• 3.3.1 工艺参数和焊接参数实验
• 3.3.2 正交试验
• 3.3.2.1 正交试验设计的基本概念
• 3.3.2.2 正交试验设计的基本原理
• 3.3.2.3 水下正交试验方案设计
• 3.3.2.4 试验结果和分析
• 3.3.3 旋转频率对焊接电流信号的影响
• 3.3.4 焊枪旋转半径对焊接电流的影响
• 3.3.5 焊枪高度对焊接电流信号的影响
• 3.3.6 焊接电流对焊接电流信号的影响
• 3.4 焊缝成形参数的敏感性分析
• 3.4.1 前言
• 3.4.2 回归分析法原理
• 3.4.3 误差分析
• 3.4.4 参数敏感性分析
• 3.4.4.1 敏感性分析方程
• 3.4.4.2 敏感性分析结果
• 3.5 基于关联向量机的焊缝几何模型的预测
• 3.5.1 关联向量机的基本原理
• 3.5.2 基于关联向量机预测焊缝几何尺寸
• 3.5.3 试验结果分析
• 3.6 本章小结
• 第四章 水下焊接电流信号预处理技术
• 4.1 前言
• 4.2 信号数字滤波处理
• 4.2.1 中值滤波
• 4.2.2 傅里叶低通滤波
• 4.2.3 小波分析滤波方法
• 4.2.3.1 小波变换基本原理简述
• 4.2.3.2 小波基对消除噪声的影响
• 4.2.3.3 小波基函数分解层数的选择
• 4.2.3.4 小波阈值的选择
• 4.2.3.5 小波阈值函数的确定
• 4.2.3.6 小波滤波程序的开发
• 4.2.4 焊接电流信号滤波实验结果
• 4.2.5 基于V 形坡口的焊接电流信号滤波实验
• 4.3 信号周期的划分
• 4.4 信号的标准化
• 4.5 本章小结
• 第五章 旋转电弧传感器的水下焊缝偏差识别方法研究
• 5.1 前言
• 5.2 焊缝偏差识别方法
• 5.2.1 直接测位法
• 5.2.2 极大值对比法
• 5.2.3 区间积分法
• 5.2.4 人工神经网络法
• 5.2.4.1 人工神经网络原理
• 5.2.4.2 训练步骤
• 5.2.4.3 神经网络法实验分析及结论
• 5.2.5 基于支持向量机的焊缝偏差识别
• 5.2.5.1 支持向量机的原理
• 5.2.5.2 核函数的构造
• 5.2.5.3 软件开发
• 5.2.5.4 基于支持向量回归机的偏差识别
• 5.3 基于关联向量机的焊缝偏差识别
• 5.3.1 关联向量机的基本原理
• 5.3.2 基于焊接电流波形的关联向量机样本数据构建
• 5.3.2.1 焊接电流波形与偏差演变规律
• 5.3.2.2 焊接电流波形数据预处理
• 5.3.3 焊接电流波形样本数据软件开发
• 5.3.4 基于关联向量回归机的偏差识别
• 5.4 基于主成分分析和关联向量机的焊缝偏差识别
• 5.4.1 引言
• 5.4.2 主成分分析
• 5.4.3 主成分分析和关联向量机偏差识别方法
• 5.4.4 系统软件开发
• 5.4.5 基于主成分分析和关联向量机的偏差识别结果与分析
• 5.4.6 实验研究
• 5.5 焊枪前进路径的方向识别
• 5.5.1 焊枪前进路径的方向的基本方法
• 5.5.2 焊枪前进路径的方向识别试验
• 5.6 本章小结
• 第六章 基于旋转电弧传感的水下焊缝跟踪及控制
• 6.1 基于旋转电弧传感的水下焊缝跟踪系统的构成
• 6.2 工控机与机器人的通信
• 6.2.1 RS232 简介
• 6.2.1.1 RS-232 接口定义及连线
• 6.2.1.2 RS-232 握手方式
• 6.2.2 基于VISUAL C++工控机串口通信
• 6.2.3 串口通信编程
• 6.3 PID 控制
• 6.3.1 PID 基本原理
• 6.3.2 PID 程序流程
• 6.4 机器人焊缝跟踪软件系统
• 6.5 机器人控制系统的控制
• 6.5.1 机器人坐标系的定义
• 6.5.2 机器人控制端编程
• 6.6 机器人焊缝跟踪实验结果与分析
• 6.6.1 水下试验平台
• 6.6.2 试验工件及焊接参数
• 6.6.3 机器人跟踪过程控制
• 6.6.4 跟踪试验及结果分析
• 6.7 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间取得的研究成果
• 致谢
• 附件