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摆动电弧焊缝跟踪技术的研究现状
发布时间:2018-3-11 11:35:12 阅读:275

摘要: 随着生产自动化和智能化技术的迅速发展,各种新技术在焊接领域得到广泛的应用,焊接自动跟踪系统已成为焊接自动控制研究领域中的一个重要内容。精确的焊缝跟踪可以快速实现焊缝的精确定位,是保证焊接质量的关键,是实现焊接过程自动化的重要研究方向。本文首先对弧焊机器人在工业中的应用情况做了简要的介绍,然后较全面的介绍了在弧焊机器人焊缝跟踪系统中常用到的传感器类型,重点论述了电弧传感器的工作原理以及目前国内外电弧传感器的应用发展和焊缝跟踪技术的研究现状。(郭祖魁 深圳市光子智能装备有限公司) 
关键词: 电弧传感器 焊缝跟踪 弧焊机器人  
Abstract: With the rapid development of production automation and intelligentize technology, all kinds of new technologies have been widely used in the welding field. The welding automatic tracking system has been an important part of the welding automatic control field. Accurate seam tracking which is the important research direction of realizing automatic welding can locate welding line with precise and ensure welding quality. This paper makes a brief account of industrial arc welding robot application and introduces the types of arc sensors which are usually applied in the seam tracking system of arc welding robot all around. This paper focus on the working principium of arc sensor and the arc sensor application developement and seam tracking technic at home and abroad presently. 
Key words: Arc sensor, Seam tracking, Arc welding robot 

0、引言 
    随着焊接技术水平的不断提高,人们对许多焊接构件的焊接精度和速度提出了越来越高的要求,一般工人由于受到技术水平、疲劳程度、生理极限等客观和主观因素的影响,难以较长时间保持焊接工作的稳定性和一致性。此外,焊接过程中产生的火花及烟雾等对人体造成一定程度的危害,因此焊接过程自动化已成为一个急需解决的问题。 
近年来,电子技术、计算机技术、数控及机器人技术的发展为焊接过程自动化提供了有利条件,使焊接自动化程度不断提高。目前,用于工业生产的弧焊机器人主要是示教再现型机器人,在机器人弧焊过程中,它们可以在其工作空间内高精度重复已经示教的动作。但这也带来一定的局限性,那就是应变能力很差,对工件的装配精度要求较严。如果焊接条件基本稳定,那么机器人能够保证焊接质量。但是在实际焊接过程中,因为机器人工作时为了避免发生危险,操作人员不准或者不宜进入机器人的工作区域,使操作者不能近距离实时监视焊接过程并做出必要的调节控制,所以当实际的焊接条件发生变化时,例如焊接过程中的工件在加工、装配过程中的尺寸误差和位置偏差以及工件加热变形等因素的变化使接头位置偏离示教路径,造成焊接质量下降甚至失败[1]。因此精确的焊缝跟踪技术是保证焊接质量的关键,它是实现焊接过程自动化的重要研究方向。 

1、常用传感器比较 
    为了实现精确的焊缝跟踪就需要为弧焊机器人提供一套焊缝跟踪系统,通过该系统能够实时检测出焊缝偏差,并且把偏差实时补偿到机器人运动轨迹中,使焊炬在焊接过程中始终对准焊缝中心,保证焊接质量。焊缝跟踪系统主要包括以下两个方面:传感器和控制器。传感器根据传感方式的不同可以分为:接触式、非接触式、直接电弧式三大类。 
    接触式传感器一般在焊枪前方采用导杆或导轮和焊缝或工件的一个侧壁接触,通过导杆或导轮把焊缝位置的变化通过光电、滑动变阻器、力觉等方式转换为电信号,以供控制系统跟踪焊缝。其特点是不受电弧干扰,工作可靠,成本低,曾在生产中得到过广泛应用,但跟踪精度不高,目前正在被其他传感方法取代[2]。 
    非接触式传感器种类很多,其中基于视觉传感器技术和人工智能控制技术的焊缝自动跟踪系统尤为引人注目。在焊缝跟踪过程中,通过视觉传感器不仅可以得到有关焊缝的信息,而且还可以通过对熔池进行观测,实现在焊接过程当中对焊接质量实时控制,但是算法复杂,处理速度慢。据日本焊接技术学会对在日本使用的弧焊机器人的调查结果显示,视觉传感器被认为是最有前途的焊缝跟踪传感器。 
    电弧传感器利用焊接过程中的电流或电压随焊炬与工件的距离变化而变化这一物理现象来检测接头的坡口中心。该传感器的优点是不需要在焊接区附加其它传感装置,电弧传感器的信号检测点就是焊接电弧点,焊枪的可达性好,不存在传感器位置前导误差,且信号处理比较简单,实时性好。另外不受飞溅、烟尘、弧光等的干扰,成本较低,因此电弧传感器在焊缝跟踪中获得了广泛的应用,目前是弧焊机器人中用的最多的传感器,已经成为大部分弧焊机器人的标准配置。电弧传感器的缺点是对薄板件的对接和搭接接头很难跟踪[3]。 

2、电弧传感器工作原理 
    电弧传感器是通过检测焊接电流或者电压的变化而跟踪焊缝的。其基本原理(如图1):利用焊枪与工件之间距离变化引起的焊接参数变化来探测焊枪高度和左右偏差,在等速送丝调节系统中,送丝速度恒定,MIG焊接电源一般具有恒压外特性,在这种情况下,焊接电流将随着电弧长度的变化而变化。在对V形坡口对接接头进行摆动焊接时,在摆动两端和中央,由于电弧长度发生变化,所以焊接电流强度也发生变化。电弧传感器检测到焊接电流的变化情况,把偏差信息提供给控制系统对机器人末端轨迹进行补偿。 

图1 电弧传感器原理图 

    焊枪的一个横摆周期可以分为四段来进行研究,在无偏差的情况下,位置(2)左右两边的电流平均值大小相等,但是在有偏差的情况下,位置(2)左右两边的电流平均值大小不等,通过偏差提取算法把左右偏差提取出来,然后再通过纠偏算法把偏差补偿到机器人末端轨迹,实现焊缝实时跟踪。 

3、摆动电弧焊缝跟踪技术的应用状况 
    目前国外摆动电弧焊缝跟踪技术的应用较为成熟和广泛,如德国的KUKA、REIS等弧焊机器人都配备了摆动电弧焊缝跟踪模块,能够实现精确的焊缝跟踪。实验证明REIS弧焊机器人的摆动电弧焊缝跟踪功能在指定的实验条件下,在焊接长度为350mm,焊接起点位置不变,终点沿水平面向外偏移60mm的情况下能够跟踪上焊缝,并且焊接效果和无偏移时相比没有明显区别,完全能够满足工程需要。 
图2所示为无偏移情况下摆动焊接效果,图3所示为焊接终点沿水平面向外偏移60mm情况下的摆动跟踪焊接效果。但是KUKA、REIS等弧焊机器人在使用摆动电弧焊缝跟踪功能前都需要通过实验或者经验值设置合适的控制器参数,如果参数设置不当,跟踪效果通常很差,不能满足工程需要[4~5]。 


图2 无偏移情况 

图3 偏60mm情况下的跟踪效果 
    国内摆动电弧焊缝跟踪技术目前正处于研究阶段,电弧传感器的应用还不能达到使人满意的程度。其中主要有三方面的原因: 
其一,由电弧传感器的原理可知,它要求焊枪摆动,为此要有一套控制摆动的装置,对于机器人焊接系统,它的横摆装置就是机器人末端,国产机器人目前正处于研发阶段,还没有能够商品化的机器人产品,而进口机器人由于知识产权保护等原因不可能开放底层接口,供研发人员进行摆动电弧焊缝跟踪开发。这些限制了电弧传感器的应用范围。 
其二,对电弧传感器信号的处理也是难点之一,因为弧焊过程有许多对信号采集与处理不利的因素,像短路电流的干扰,熔池液态金属波动或流动的干扰等。这些不利因素导致了焊接电流是由长时低频成分和短时高频成分组成的非平稳信号。图4所示为在摆幅2.5mm,横摆频率1.8Hz,横摆方式正弦,采集卡采样频率500Hz的情况下采集到的焊接电流波形。如何去除这些干扰从而获得良好的信号,有待进一步研究。 
其三,控制方法的选择,传统的PID控制已经无法满足复杂、非线性的焊接过程,而采用自适应智能控制是一个比较好的解决方法,但实现起来又会遇到运算量大等问题,不容易实现实时控制。 

图4 采样频率为500Hz时的焊接电流采样波形 

4、结论 
    焊接机器人作为焊接自动化的一个重要载体必将在我国得到更加广泛的应用,而摆动电弧焊缝跟踪技术是弧焊机器人应用的一个重要的研究方向。随着智能控制技术的发展和焊缝识别与实时控制等一系列问题的解决,摆动电弧焊缝跟踪技术将得到更加广泛的应用。 

参考文献: 
[1] 林尚扬,陈善本,李成桐,焊接机器人及其应用,机械工业出版社,2000 
[2] 周律,陈善本,林涛,弧焊机器人焊缝跟踪方法的研究现状,中国机械工程学会焊接学会,2005 
[3] 贾剑平,张华,徐健宁,焊接电弧传感器的研究现状与展望,中国机械工程学会焊接学会, 2005 
[4] KUKA.ArcSense, KUKA Roboter GmbH, 2005 
[5] Wenzel,Lange, Sensor function, REIS GmbH & CO.KG, 2005

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