p-gmaw焊縫成形過程建模與仿真

p-gmaw焊縫成形過程建模與仿真

0低碳鋼和鋁合金脈沖tig焊接過程建模與仿真焊接大小是決定焊接質量的重要因素。因此，焊接成本控制也是焊接自動化的主要問題。近年來，傳感器技術、計算機科學和人工智能理論取得了很大進步，為焊接和形成過程的附近總線提供了新的理論和方法。焊接過程的建模與仿真是設計控制器的前提與關鍵環(huán)節(jié),國內外關于焊縫成形過程建模與仿真的研究已有許多,但多集中在非熔化極氣體保護焊接.哈爾濱工業(yè)大學和上海交通大學的研究者對低碳鋼和鋁合金脈沖TIG焊接過程建模與仿真進行了系列研究,并提出了多種動態(tài)建模方法.南昌大學的張光云利用BP網(wǎng)絡建立了低碳鋼TIG熔焊成形中焊縫幾何尺寸與焊接工藝參數(shù)的關系模型.對于熔化極氣體保護焊,由于存在溶滴過渡的影響,焊接過程的不穩(wěn)定因素與干擾因素更為復雜,實現(xiàn)焊縫成形的精確建模與控制也更為困難,相關研究也較少.蘭州理工大學的研究者針對鋁合金脈沖MIG焊接過程建立了其傳遞函數(shù)模型與多輸入多輸出(MIMO)控制模型.文中針對低碳鋼P-GMAW,研究了利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行仿真,進而揭示焊縫成形規(guī)律的途徑,仿真結果為閉環(huán)控制系統(tǒng)的設計提供了依據(jù).1p-m-w過程的動態(tài)模型的建立1.1低碳鋼板焊接工藝參數(shù)分析文中所采用的試驗系統(tǒng)主要包括脈沖熔化極氣體保護焊(P-GMAW)焊接系統(tǒng),焊接熔池正反面視覺傳感系統(tǒng)、焊接工藝參數(shù)實時測控系統(tǒng)三個部分.視覺傳感系統(tǒng)示意圖如圖1所示,圖1中的上方為母材和已凝固焊道的截面圖.焊接試件為2mm厚低碳鋼板,接頭形式為對接,焊絲材料為H08Mn2SiA,焊絲直徑為1.2mm,噴嘴到工件距離為17mm,配合脈沖熔化極氣體保護焊工藝,采用95%Ar+5%CO2作為保護氣體,同時采用MM—350焊機的Synergic焊接工藝參數(shù)控制方法,以達到一脈一滴的低飛濺熔滴過渡和良好的焊縫成形.視覺系統(tǒng)可以在線實時獲取焊接熔池的正面特征參量,包括正面熔池寬度Wt和正面熔池尾部邊界在焊縫截面投影上的平均高度Hm,同時可以獲取反面熔池寬度Wb.Wt和Wb的物理含義如圖1所示,由于熔池尾部邊界的高度也就是焊道的高度,因此Hm又可表述為焊縫的平均余高.Hm的求取方法參見作者前期的工作.圖1中的H表示傳統(tǒng)意義上焊縫的余高,即焊縫凸起于工件表面的最大高度.1.2sibwnnn模型文中選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立P-GMAW焊縫成形模型,為了簡化分析,分別采用焊接電流和焊接速度作為激勵信號來獲取樣本并建模,并分別稱其為SIBWNNM(speedinspiritingbacksidewidthneuralnetworkmodel)和CIBWNNM(currentinspiritingbacksidewidthneuralnetworkmodel),通稱為反面焊縫成形模型.以下在以焊接電流作為激勵信號的模型中,焊接速度設為固定值6mm/s,在以焊接速度作為激勵信號的模型中,焊接電流設為固定值92A.試驗結果表明,當前時刻的反面熔寬Wb不僅與當前的焊接工藝參數(shù)與正面熔池形狀相關,而且與其歷史值相關.根據(jù)同樣參數(shù)下的平板堆焊階躍試驗結果以及文中采用的采樣頻率確定模型的階數(shù)為6.在SIBWNNM中,網(wǎng)絡的輸入選擇焊接速度υ、正面熔池寬度Wt、正面熔池高度Hm及它們的歷史值,在CIBWNNM中,網(wǎng)絡模型的輸入為焊接電流I、正面熔池寬度Wt、正面熔池高度Hm及它們的歷史值,兩種神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸入節(jié)點數(shù)均為21個.隱含層節(jié)點數(shù)的選擇是一個非常關鍵的問題,文中以測試樣本預測誤差作為性能指標,確定隱含層節(jié)點數(shù)為8.模型的輸出節(jié)點數(shù)為1,即Wb.圖2為SIBWNNM,CIBWNNM的拓撲結構.對于SIBWNNM,共設計了16組試驗,得到1415個樣本點,將1～11組試驗作為訓練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習訓練,訓練算法為L-M算法;第12～13組試驗作為檢驗樣本檢驗訓練結果,以確定訓練的循環(huán)次數(shù);第14～16組試驗作為測試樣本,對訓練得到的模型進行驗證.結果表明SIBWNNM模型預測Wb的平均絕對誤差為0.282mm,平均相對誤差為5.52%.對于CIBWNNM,共設計了20組試驗,共1270個樣本點,將1～15組試驗作為訓練樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習訓練,訓練算法同樣為L-M算法;第16～17組試驗作為檢驗樣本檢驗訓練結果,以確定訓練的循環(huán)次數(shù);第18～20組試驗作為測試樣本,對訓練得到的模型進行驗證.結果表明CIBWNNM模型預測Wb的平均絕對誤差為0.357mm,平均相對誤差為7.85%.從SIBWNNM和CIBWNNM的測試結果可以看出,采用焊接工藝參數(shù)和正面熔池特征參量的當前值及其歷史值,可以較準確地預測當前時刻的反面熔池寬度.焊縫正面成形同反面成形一樣,同樣決定于焊接工藝參數(shù)與工件狀況,焊接工藝參數(shù)可以人為的設定并實時測定,但工件狀況很難做到精確測量與控制,在實際焊接中,要受到工件材料、散熱條件、焊絲對中、焊縫間隙及錯邊等多種因素的影響.文中采用焊接工藝參數(shù)作為輸入量建立焊縫正面成形過程模型,由于受到工件狀況的影響,焊接工藝參數(shù)并不能完全確定正面成形,這里采用統(tǒng)一的工件狀況建立正面焊縫成形過程模型,以盡可能排除工件狀況的影響,旨在為反面焊縫成形模型的仿真、焊縫成形規(guī)律的分析及后續(xù)控制器的設計提供條件.所建的正面焊縫成形模型分為四種,包括焊接速度激勵正面熔寬模型、焊接速度激勵正面熔池高度模型、焊接電流激勵正面熔池寬度模型、焊接電流激勵正面熔池高度模型,分別用SITWNNM、SIMHNNM、CITWNNM和CIMHNNM簡寫.在SITWNNM與SIMHNNM中,選取11組無間隙對接試驗作為樣本源,去除焊接初始階段樣本后共得到648個樣本點作為訓練樣本,在CITWNNM與CIMHNNM中,選取13組無間隙對接試驗作為樣本源,共得到766個樣本點作為訓練樣本.由焊接工藝參數(shù)階躍試驗得知,正面熔池寬度對焊接電流和焊接速度階躍的響應較快,而正面熔池高度的響應較慢.根據(jù)傳遞函數(shù)模型的辨識結果確定SITWNNM和CITWNNM模型階數(shù)為5,即模型輸入為焊接電流和焊接速度的當前值及前5個歷史值,SIMHNNM和CIMHNNM模型階數(shù)為8,即模型輸入為焊接電流和焊接速度的當前值及前8個歷史值.所有焊縫正面成形模型的隱含層節(jié)點數(shù)均為8,輸出節(jié)點數(shù)同樣均為1,即Wt或Hm.2縫成形模型驗證前面的分析中利用不同于訓練樣本和檢驗樣本的試驗對反面焊縫成形模型進行了驗證,利用已建立的正反面焊縫成形模型進行多方面的仿真研究,并與實際焊接中得到的規(guī)律進行比較,一方面進一步驗證模型,另一方面可利用仿真進一步揭示焊接規(guī)律.2.1穩(wěn)態(tài)仿真與動態(tài)仿真令焊接工藝參數(shù)保持不變,當焊接過程達到穩(wěn)定狀態(tài)時可得到焊接熔池的幾何特征參量,不同焊接工藝參數(shù)下所對應的焊接熔池幾何特征參量構成了焊接過程的穩(wěn)態(tài)仿真.在焊接過程仿真中,焊接工藝參數(shù)的動態(tài)變化引起的熔池幾何特征參量及反面熔池寬度的變化特性,稱為P-GMAW成形過程的動態(tài)仿真.在動態(tài)仿真過程中,焊接工藝參數(shù)的變化頻率即為采樣頻率2.5Hz,動態(tài)仿真的起始點與穩(wěn)態(tài)仿真起始點相同.圖3a為利用SIBWNNM進行穩(wěn)態(tài)仿真與動態(tài)仿真的結果.在利用SIBWNNM進行仿真的過程中,要用到Wt和Hm作為輸入,在此同時采用正面焊縫成形模型SITWNNM,SIMHNNM進行仿真,將其輸出值分別賦給SIBWNNM中的輸入變量Wt和Hm.圖3a中用大的標記符表示動態(tài)仿真,用小的標記符表示穩(wěn)態(tài)仿真,以便比較.與建模條件相同,此時焊接電流設為固定值92A.從圖3a穩(wěn)態(tài)仿真的結果可以看出,隨著焊接速度的增加,正面熔池寬度略有減小,正面熔池高度增加,反面熔池寬度減小.同時還可以看出,熔池幾何特征參量的變化均為非線性曲線.從動態(tài)仿真的結果可以看出,正反面熔池特征參量的動態(tài)變化幅度均小于穩(wěn)態(tài)仿真,這是由于熔池幾何特征參量相對于焊接工藝參數(shù)變化滯后的原因.圖3b為利用CIBWNNM進行穩(wěn)態(tài)仿真與動態(tài)仿真的結果,與上相同,在此同時采用CITWNNM,CIMHNNM進行仿真,其輸出分別作為CIBWNNM中Wt和Hm的輸入.圖中用大的標記符表示動態(tài)仿真,用小的標記符表示穩(wěn)態(tài)仿真.與建模條件相同,此時焊接速度設為固定值6mm/s.從圖3b穩(wěn)態(tài)仿真的結果可以看出當焊接電流增大時,正面熔池寬度略有增加,正面熔池平均高度明顯減小,反面熔池寬度明顯增加.從動態(tài)仿真的結果可以看出,正面熔池寬度對焊接電流的響應最快,動態(tài)仿真與穩(wěn)態(tài)仿真值幾乎重合;而正面熔池高度和反面熔池寬度的變化都有一定的滯后,尤其在仿真起始階段,滯后較大.2.2顯示速度激勵模型仿真利用神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力,通過仿真,也可分析正面熔池幾何特征參量與反面熔池寬度之間的關系.在以上正面焊縫成形模型穩(wěn)態(tài)仿真的結果上,模擬工件狀況的變化,人為地增加或減小正面熔池寬度和正面熔池高度,再利用反面焊縫成形模型進行仿真,可以揭示正面熔池幾何特征參量對反面熔池寬度的影響.圖4a,b分別顯示速度激勵模型仿真過程中,正面熔池寬度和正面熔池高度變化時,反面熔池寬度隨之變化的規(guī)律;圖5a,b分別顯示電流激勵模型仿真過程中,正面熔池寬度和正面熔池高度變化時,反面熔池寬度隨之變化的規(guī)律.圖4和圖5中△Wt和△Hm表示正面熔池寬度與正面熔池高度在原來穩(wěn)態(tài)仿真的基礎上人為增加或減少相應尺寸的量值,其中,△Wt和△Hm等于零的位置即為圖2中的穩(wěn)態(tài)仿真結果.從數(shù)值上看,圖4,圖5中的曲面形狀雖呈非線性,但均為單調增減,觀察曲面的變化規(guī)律可以得到如下結論,無論對于SIBWNNM還是CIBWNNM,隨著正面熔池寬度的減小,反面熔池寬度均增加,隨著正面熔池高度的減小,反面熔池寬度也均增加,這一結果與試驗結果相符,也表明正面熔池寬度和熔池高度,可以作為特征參量反映反面熔池寬度的變化.從理論上分析,在其它參數(shù)和工件狀況一定時,焊縫熔融金屬的體積一定,正面熔池寬度和熔池高度的減小均表示正面熔融金屬體積的減小,這必然對應于反面熔融金屬體積的增加,并可以由反面熔池寬度的量值得到體現(xiàn).3模型擬合分析(1)采用焊接工藝參數(shù)與文中所提出的正面熔池特征參量的當前值及其歷史值作為輸入,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,可以較好地預測反面熔池寬度.(2)穩(wěn)態(tài)仿真與動態(tài)仿真揭示了P-GMAW焊縫成形過程的規(guī)律,同時表明該過程是一