焊接质量模糊控制

焊接过程存物理化学冶金反应，并伴随剧烈传热传质过程，强烈弧光下，焊接质量实时检测亦很困难。焊接工艺是一个大滞后、多输入多输出、本质非线性系统，焊接过程参数之间存着不确定性，很难建立起对象精确数学模型，采用常规PID控制方法，控制效果往往不理想。熟练操作人员肉眼观察到焊缝信息，归纳出焊接质量变化大或小等一些模糊语言变量，用手工调节焊接速度、电弧及热量输入等控制量可将焊接质量精确控制要求范围内。模糊控制正是基于模糊语言变量提出来，已经证明模糊控制器是一个与模型无关估计器，适用于这种场合。日本学者Shimakenji等将模糊逻辑用于脉冲MIG焊接熔宽控制，建立了一套弧焊机器人模糊专家系统;LangariG等采用自适应算法修正模糊子集特征函数，用模糊子集来描述控制规则，每条规则内容随焊接过程动态变化。输出量变化线修正规则，来建立弧焊过程自组织模糊控制系统;G.StartkePC微机平台上，采用模糊逻辑对弧焊机器人焊接工艺参数进行优化研究，工艺参数包括焊炬姿态、导电嘴到工件距离、焊接速度、焊接电压和电流、送丝速度。
　　
清华大学陈强系统研究了弧焊过程模糊控制。对单变量MIG焊熔透控制，采用CCD传感器提取熔池图象信息，将焊工操作经验总结成模糊控制规则，实验研究表明MIG焊模糊控制方法对散热引起熔宽变化作出了很好响应。多变量CO2焊接模糊控制也做了初步研究，控制目标为：熔池宽度、冷却时间、飞溅率、焊接效率。控制量为：电弧电流、短路电流、焊接速度。多变量系统模糊控制较为复杂，设计时要借助于专家经验，并试验，不断调整模糊规则，才能完善模糊控制系统。电焊机功率黄石生等研究了一种应用于GTAW焊接质量控制中，利用神经网络进行模糊推理控制器，采用两个BP网络实现了参数自调整模糊与积分混合控制，采用对输入进行“编码”方式，减少了BP网络训练时间并增强了控制实时性，仿真试验和工艺试验都表明了该控制方法合理性和有效性。华南理工大学将参数自调整模糊控制与PI控制结合，成功用于GTAW焊熔宽控制。电焊机张军等将模糊技术用于焊接材料质量信息判读。线判读弧焊焊接过程质量信息，开发了焊接电流、电弧电压信号采集和分析系统。特征信息分析，利用知识支持分别完成焊接过程质量各性能指标评判。利用模糊综合评判法到多性能指标综合考虑质量分析。