弧焊质量熵测度评价技术与焊装车间数字化管控系统研究

发布时间：2020-04-28 08:38

【摘要】：焊接技术作为现代制造业中最重要的材料成形和加工技术之一,应用领域几乎遍及所有的工业制造领域,焊接质量直接关系到产品质量上的保障,同时关系到产品可靠性及使用年限,还涉及成本、效率与市场反映等等,焊接质量管理系统的构建具有划时代的意义。针对弧焊车间焊接设备数目众多、区域分散不集中、环境复杂且存在大量干扰的情况研究开发了弧焊车间网络化焊接过程质量管理软硬件系统。系统实现了焊接工艺及其相关信息的网络化数据库管理、焊接过程工艺参数和熔池视觉图像的协同传感采集、分析及网络传输与数据库管理。双丝脉冲熔化极惰性气体保护(Pulse Metla Inert Gas,PMIG)焊焊接过程存在熔滴过渡与两电弧间复杂的相互作用等情况,相对于其它弧焊方法影响其焊接过程质量的因素更加多样更加复杂,本文焊接过程工艺参数与熔池视觉图像的分析围绕铝合金双丝PMIG焊展开。焊接过程电流电压信号的变化可以一定程度的反映焊接电弧性能,例如弧长变化和有无短路飞溅、断弧、熔滴过渡异常等情况在电信号上都有反映。文中针对铝合金双丝PMIG焊焊接过程电流电压参数进行了统计分析,包括前后电弧电压概率密度分析和前后电弧UI相图分析,得出焊接电弧电压概率密度曲线及UI相图与焊接过程稳定性之间的定性关系。基于焊接过程是存在强干扰的非线性过程,焊接工艺参数瞬态信号属于典型的非线性、非平稳信号,文中引入了一种时频分析方法-变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)来进行焊接过程电流参数分析。通过信号频谱观察法确定了 VMD算法的重要参数K,并且经过VMD分解得到了脉冲电流的直流分量和各次谐波分量,有效的避免了模态混叠现象。在此基础上提出采用各分模态标准差熵和奇异谱熵的方法评价焊接过程稳定性,经试验与分析该方法有一定的有效性和稳定性。基于电弧热惯性等对电弧电导率的影响,使得脉冲电流上升段与下降段电压变化明显不同,提出采用瞬时电弧电压除瞬时焊接电流得到焊接电弧瞬时等效电阻作为焊接过程电参数分析的一项基本参数。并将焊接过程电流信号、电压信号与等效电阻信号的近似熵、样本熵与模糊熵值进行了对比,得出焊接过程电流电压参数近似熵值与等效电阻模糊熵值均可一定程度的反映焊接过程稳定性,并且随着焊接过程稳定性的增加而减小,其中等效电阻模糊熵值对焊接过程稳定性变化更加敏感。铝合金双丝PMIG焊接过程中前后电弧存在复杂的相互作用,文中引入反映两时间序列相互独立性的互模糊熵对其进行稳定性分析,并将前后电弧电流信号、电压信号的与等效电阻信号的互模糊熵进行了对比,得出等效电阻信号互模糊熵对焊接过程稳定性更加敏感,可以很好的评价双丝焊焊接过程稳定性。并采用支持向量机方法分别以文中提出可表征焊接过程稳定性差异的焊接过程工艺参数特征值或其组合为输入特征向量,以焊接过程稳定性为输出进行了分类评价准确率对比,得出等效电阻互模糊熵对焊接过程稳定性的评价准确率最高,平均准确率可达90%,而将其与等效电阻模糊熵组合作为输入向量时平均准确率可达93%,单次分类准确率可达98.5%。通过检测铝合金双丝PMIG焊后丝电流脉冲下降沿及对其进行计数,向工业相机发触发信号,实现了熔池视觉与焊接过程工艺参数的协同采集。并且在此基础上提取了熔池几何特征参数,初步研究了熔池几何特征参数与焊接过程线能量之间的关系。并且针对焊接过程稳定性存在突变的焊缝熔池图像计算了其奇异谱熵、图像一维熵和图像二维熵,得出熔池图像的三种熵值随着焊接过程稳定性变化均有明显的变化。结合焊接过程等效电阻互模糊熵与焊接熔池图像灰度分布特征值对焊接过程中稳定性发生突变的焊缝进行了突变位置的检测,经人工设计表面清洁度突变与焊接过程中突发侧向风试验及计算分析得到此方法可以较准确的诊断焊接过程稳定性发生突变的位置。
【图文】：

图１．１智能化焊?

张冈Ｕ、樊丁等［２５］针对非熔化极气体保护焊（Ｇａｓ邋Ｔｕｎｇｓｔｅｎ邋Ａｒｃ邋Ｗｅｌｄｉｎｇ，邋ＧＴＡＷ）过程逡逑中因焊接参数波动，热传导条件变化难以实时检测和控制熔透的难题，建立了焊接电参逡逑数与熔池相变潜热、背面熔宽间的动态变化数学模型，见图１．３。仿真研究了改变焊接逡逑电流、电弧电压对焊缝熔透状态的动态影响规律，，预测了恒定电参数Ｋ点焊熔透状态发逡逑
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TG441.7

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 刘琼;史诺;;基于加权模糊熵的农田图像分割方法[J];自动化技术与应用;2016年02期

2 赵惠文;;一般模糊熵及其应用[J];信息工程大学学报;2011年03期

3 吕印超;郭嗣琮;;直觉模糊集的广义模糊熵[J];模糊系统与数学;2011年04期

4 彭家寅;;基于极大模糊熵原理的模糊推理三Ⅰ约束算法[J];内江师范学院学报;2010年08期

5 于海燕;范九伦;;基于量子遗传参数优化的广义模糊熵阈值法[J];模式识别与人工智能;2009年02期

6 雷博;范九伦;;基于量子粒子群的广义模糊熵阈值法参数选取[J];系统工程与电子技术;2009年10期

7 范九伦;支晓斌;;区别度诱导的广义模糊熵[J];模糊系统与数学;2008年06期

8 支晓斌;范九伦;;一种广义模糊补运算和相应的广义模糊熵[J];模糊系统与数学;2008年01期

9 范九伦;支晓斌;;广义模糊熵及其诱导的区别度[J];模糊系统与数学;2008年05期

10 彭家寅;;模糊推理的模糊熵反向α-三I约束算法[J];自然科学进展;2007年04期

相关会议论文 前10条

1 李筠;祝勇;;误差分布类型的模糊熵判别方法[A];第七届青年学术会议论文集[C];2005年

2 吴川;朱明;杨冬;;基于最大模糊熵原则的低对比度图像阈值选取法[A];第十一届全国信号处理学术年会（CCSP-2003）论文集[C];2003年

3 胡应平;;运用模糊熵构建协调模型[A];模糊集理论与应用——98年中国模糊数学与模糊系统委员会第九届年会论文选集[C];1998年

4 宋翠家;龙建忠;罗代升;;基于遗传算法的模糊熵多阈值图像分割[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

5 赵萌;邱菀华;;基于混合信息的供应商选择熵决策模型[A];第十三届中国管理科学学术年会论文集[C];2011年

6 齐思刚;;基于模糊熵的模糊数运算[A];模糊集理论与模糊应用专辑——中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第十届年会论文选集[C];2000年

7 郭德科;;中强地震前地下流体模糊熵值的特征研究[A];濮阳市首届学术年会论文选编[C];2006年

8 杨桃香;杨鉴;毕福昆;;基于模糊聚类的语音情感识别[A];第三届和谐人机环境联合学术会议（HHME2007）论文集[C];2007年

9 郭玉堂;刘路路;;基于佳点集遗传算法的边缘检测[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年

10 梅振宇;项贻强;陈峻;王炜;;非完全动态信息下基于风险估计的路径诱导方法[A];2007第三届中国智能交通年会论文集[C];2007年

相关博士学位论文 前10条

1 周晓晓;弧焊质量熵测度评价技术与焊装车间数字化管控系统研究[D];南京理工大学;2018年

2 雷博;基于图像不确定性信息的阈值分割方法研究[D];西安电子科技大学;2013年

3 翟俊海;基于小波变换和模糊粗糙集技术的图像识别[D];河北大学;2010年

4 王彦春;基于过渡区的图像分割技术研究[D];大连海事大学;2011年

5 尹诗白;基于模糊集合理论的颗粒目标分割和识别[D];长安大学;2013年

6 姚兰;区间二型模糊系统及其在受电弓滑板检测中的应用研究[D];西南交通大学;2014年

7 郑高;二型模糊系统模糊性测度及其在电力负荷预测中的应用研究[D];西南交通大学;2011年

8 孙越泓;基于粒子群优化算法的图像分割研究[D];南京理工大学;2010年

9 骆达荣;基于熵和消错理论的不确定型多属性决策研究[D];广东工业大学;2015年

10 石振刚;基于模糊逻辑的图像处理算法研究[D];东北大学;2009年

相关硕士学位论文 前10条

1 黄璐;直觉模糊熵法的改进及其在突发事件应急决策中的应用研究[D];燕山大学;2018年

2 董畅;基于EEMD和多尺度模糊熵的电机轴承故障特征提取方法研究[D];大连交通大学;2017年

3 吴学谦;互模糊熵的改进及其在心衰检测中的应用[D];山东大学;2014年

4 白雪;基于模糊优化的模糊熵理论研究及应用[D];哈尔滨理工大学;2011年

5 高志海;直觉模糊熵、区间直觉模糊熵及其应用[D];曲阜师范大学;2011年

6 白礼虎;基于模糊互补判断矩阵和直觉模糊熵的决策研究[D];安徽大学;2013年

7 张丽波;基于三角模糊熵的信息安全风险评估研究[D];黑龙江大学;2013年

8 姚登宝;模糊信息环境的熵测度及其应用[D];安徽大学;2013年

9 董国新;基于ELMD多尺度模糊熵和概率神经网络的暂态电能质量识别[D];燕山大学;2016年

10 王旭尧;基于多元多尺度模糊熵的人体步态信号分类[D];燕山大学;2016年

本文编号：2643270