鎢極氬弧焊焊縫跟蹤偏差測量與控制算法研究.pdf

1、焊接是目前制造業(yè)領域中非常重要的材料加工技術，它的應用范圍非常廣泛，例如在機械制造、石油化工、交通運輸、原子能和建筑工程等多種工業(yè)制造領域，焊接都起到非常關鍵的作用。隨著近年來對于焊接質量的要求越來越高，提升焊接自動化水平也迫在眉睫。焊縫跟蹤技術屬于焊接自動化研究的一個重要領域。精確的焊縫跟蹤對于確保焊接質量具有關鍵作用，而焊縫偏差（電弧與焊縫中心的偏差）檢測又是保證精確焊縫跟蹤的前提。基于視覺傳感的焊接熔池圖像處理與焊縫識別技術是目前

2、焊縫跟蹤領域重點研究的一個方面。
　　視覺傳感技術模擬動物視覺功能，通過圖像采集模塊采集焊接熔池圖像，并儲存到工控機，再經過濾波、圖像增強、邊緣檢測等圖像處理手段來獲取焊縫的特征信息，并且可以同時進行焊縫跟蹤和焊接質量的控制，是未來焊縫跟蹤領域的重要發(fā)展方向。在實際的焊接過程中，由于飛濺、強弧光、誤差等各種干擾因素的影響，易導致采集到的熔池區(qū)域圖像清晰度不足，這將對傳統(tǒng)圖像處理運算過程產生嚴重干擾，造成提取到的焊縫位置信息不準確。

3、
　　本課題采用鎢極氬弧焊自動控制試驗裝置，包括步進驅動模塊、圖像采集模塊、繼電器控制模塊、焊接裝置和試驗工作臺等。首先，采用分區(qū)重組方法處理熔池區(qū)域圖像，共得到8個新信號，分別提取這8個新信號的均值、均方根、方差、峭度、偏度、形態(tài)因子和絕對偏差這7個時頻特征，構成一個56維的統(tǒng)計特征空間，再利用PCA算法（Principal Component Analysis）將特征空間維度降低至3維，為建立焊縫偏差測量模型提供依據。然后，研

4、究徑向基函數神經網絡理論和自適應神經模糊推理系統(tǒng)，選取經過主成分分析后累計貢獻率大于95％的前3個主成分，作為徑向基函數神經網絡和自適應神經模糊推理系統(tǒng)的3個輸入量，建立焊縫偏差測量模型。最后，根據試驗裝置的原理特性與執(zhí)行機構的運動分析，建立焊縫自動跟蹤系統(tǒng)的數學模型。研究常規(guī)PID（Proportional Integral Derivative）控制理論與遺傳算法，將二者結合，利用遺傳算法對PID控制器的三個參數進行快速尋優(yōu)，再進行