焊缝跟踪RBF整定PID控制算法

针对电弧焊接系统,研究一种基于径向基神经网络与比例积分微分控制相结合的焊缝跟踪控制新方法。在建立基于视觉传感的电弧焊焊缝跟踪系统的基础上,分析系统运动机构原理并研究两相混合式步进电机驱动焊炬运动数学模型,结合研究对象进行计算机仿真研究。试验结果表明,基于径向基整定比例积分微分的控制方法能够有效提高焊缝跟踪性能。     

焊缝跟踪系统步进电机驱动电源的设计

介绍了一种简单而又易于与微机接口的步进电机驱动电源，它具有反庆快的特点以及与微机控制的功能，是焊缝自动跟踪系统的简易可行的驱动电源。     

Stm32步进电机控制器及其在焊缝跟踪系统中的应用

为了降低设备成本,更好地推广埋弧焊焊缝激光视觉跟踪系统,设计了基于Stm32微处理器的步进电机控制器.介绍激光视觉跟踪系统结构与原理及步进电机控制要求,给出了步进电机控制器硬件设计原理和程序设计方法.     

单片机控制焊缝跟踪系统的研制

所研究的焊缝自动跟踪系统,是利用接触式微动开关传感器检查偏差信号,并使用单片微机控制系统的工作。单片机通过对传感器信号的识别和判断控制步进电动机工作,驱动机械传动系统以达到跟踪的目的。文章介绍了单片微机控制系统及其软件结构和软件开发;分析了对跟踪过程的影响因素以及微机系统硬件和软件的抗干扰措施。     

基于高速摆动电弧传感器的GMAW焊缝跟踪技术研究北大核心

针对现有的摆动电弧传感器普遍存在的频率较低问题,研制了特种电机直接驱动的高速摆动电弧传感器,焊枪结构简单,摆动频率高。建立了以工控机为核心的、基于摆动电弧传感器的GMAW焊接焊缝跟踪系统.编制了人机接口界面,通过对焊接电流信号采集和处理,进行焊缝偏差提取,采用PID控制有效地实现了焊缝跟踪。     

基于旋转电弧传感的空间位置曲线焊缝跟踪

采用空心轴电机驱动的旋转式扫描焊炬作为电弧传感器，以示教再现式弧焊机器人为控制对象，介绍了焊缝跟踪系统的组成。以理想状态的旋转电弧传感信号处理方法为基础，研究了平焊、横焊及立焊位置焊缝偏差的识别方法。采用模糊控制方法，设计了机器人焊缝跟踪控制系统。实现了空间曲线焊缝的自动跟踪，大大提高了示教再现式弧焊机器人的自动化程度。     

基于视觉图像传感的精密脉冲TIG焊焊缝跟踪

针对某复杂曲面薄壁不锈钢工件精密脉冲TIG焊中的焊缝跟踪问题 ,本文研究了一种基于视觉传感的高精度、高实时性焊缝跟踪技术。根据脉冲TIG焊的工艺特点 ,该技术通过选择特定波长的滤光片及合理的曝光时刻 ,采用工业CCD摄像机获取可直接分辨出焊缝、熔池和钨极的清晰、放大的焊接区图像。采用VC语言设计的图像处理算法 ,可以快速准确地识别出焊缝中心线 ,提取钨极偏离焊缝中心线的方向和距离 ,驱动步进电机调节焊炬位置 ,实现高精度、高实时性的焊缝跟踪。试验结果表明 ,该技术的单幅图像处理周期小于 12 0ms,能实现焊炬运动方向与焊缝偏差角小于 3 0°的焊缝跟踪 ,满足了复杂曲面的薄壁不锈钢工件的精密焊接要求。     

数字化焊缝跟踪系统

介绍了一种数字化焊缝跟踪系统，传感器为接触式，控制上ＣＭＯＳ数字集成电路组成，伺服电机采用两台步进电机。该跟踪系统抗干扰能力强，结构简单，工作可靠，实用性强。     

三偏心蝶阀堆焊焊缝跟踪控制系统研究

论述了三偏心蝶阀焊缝跟踪控制方法，分析了位移传感器的捡测位置及其效果。通过MATLAB软件设计了滤波及步进电机换向等关键算法。根据蝶阀的轨迹特性，采用查表的编程方法设计了步进电机的升降速曲线，提高了系统的稳定性和可靠性。     

集装箱数控焊机传感器数据融合

集装箱专用数控焊机由多传感器系统、计算机控制系统、步进电机驱动系统组成.而多传感器系统的数据处理是该焊机关键问题,集装箱底板和侧板的焊缝是折线焊缝,由于集装箱底板和侧板的焊缝长度为12 m,且存在加工、装配误差,焊接变形,必须对焊缝进行实时跟踪.该系统由激光传感器和高精度超声波传感器构成,在平直段采用超声波传感器测距,而折线处采用专家系统对两个传感器采集到的信号进行数据融合,从而做出决策,控制焊枪姿态的改变,达到连续自动焊接.通过试验,分别得到两种传感器信号,对比两种传感器的信号特征,找出信号间的规律,采用专家系统对传感器信号进行融合,从而能进行有效跟踪.该自动焊机的数据融合方法为以后各种曲线焊缝跟踪的研究提供切实可行措施.     

焊缝跟踪模糊控制器的研究

介绍了一种新型的焊缝跟踪模糊控制器。该控制器彩了自调整模糊控制理论,在焊缝跟踪中可以通过调整修正因子来改变模糊控制规划,以满足焊缝跟踪过程的需要。埋弧焊焊缝跟踪实验表明,该控制器具有良好的动态性能和控制精度,完全能够满足实际焊接工程的需要。     

Development of seam tracking system with ultrasonic sensor using self-tuning fuzzy control

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信息融合在焊缝跟踪模糊控制器中的应用

在焊接过程中,焊缝自动跟踪的精度直接影响着焊接的质量.以埋弧焊控制系统为研究对象,研究了焊缝跟踪模糊控制系统,且在该系统中,采用多个传感器同时对焊缝进行跟踪检测,并利用融合算法对其进行融合,将融合后的结暴作为模糊控制器的输入.计算机仿真结暴表明,在焊缝跟踪中,采用多传感器信息融合是合理的、可行的;且可以减少焊接过程中由传感器引起的误差对跟踪精度的影响,提高控制精度.     

The integrated intelligent system for welding seam error and penetration depth identification

A integrated intelligent system for seam tracking and penetration control is given. The system received information of welding seam error and penetration depth from only one sensor, then, it realized seam tracking and penetration control simultaneously. This paper introduces constitution of the system, methods of information recognition, design of the neuralfuzzy controller and results practically.     

规则自适应模糊控制电弧传感器设计

介绍了一种基于电弧传感器的焊缝跟踪系统。该系统采用了自适应模糊控制理论，在焊缝跟踪中可以通过调整规则因子来改善模糊控制质量。针对V型坡口的焊接试验证明，系统具有较高的响应速度和控制精度，完全能够满足实际工程的应用需要。     

传感器前置式焊缝跟踪系统的模糊控制技术

介绍了模糊控制传感器前置式焊缝跟踪系统的基本工作原理及控制系统组成.设计了二输入一输出模糊控制器,其以传感嚣焊缝偏差和偏差变化率为输入量,输入量通过模糊化处理,模糊推理得出输出结果,再将其解模糊化,得到控制变量的精确输出值,实现焊缝跟踪.提出了一种传感器前置式焊缝跟踪系统的延时解决方案,研制出1台模糊控制焊缝跟踪系统样机,并进行了实际焊接跟踪试验.试验表明:跟踪精度达到1 mm,满足实际生产应用要求,而且系统成本低,结构简单,性能稳定,具有很高的实际应用价值.     

基于遗传整定的水下焊缝跟踪系统模糊PID控制器

提出了一种基于遗传算法整定的模糊PID控制器,并将其应用到水下焊缝跟踪系统中.水下焊缝跟踪系统是复杂的非线性系统,传统的PID控制效果不佳,因此设计了模糊PID控制器.该控制器以焊缝位置误差及其变化率作为模糊输入变量,依据Mamdani模糊推理实现PID参数的在线调整.同时,由于PID参数初值对于系统的控制效果影响较大...     

GTAW神经网络-模糊控制技术的研究

研究神经网络与模糊控制融合技术,构成钨极气体保护电弧焊ＧＴＡＷ神经网络＝模糊控制系统。重点论述神经网络和模糊逻辑在熔深建模和控制以地缝跟踪方面的应用。通过视觉传感ＣＣＤ获取电弧区图像和熔池表面的应用。种描述深的神经焊缝间隙是量来精确估算熔的精度,同时结合模糊逻辑提高熔深的控制精度。针对弧焊过程非线性以焊炬伺服系统动态过程难以用角的数学模型来表达的问题,设计焊缝跟踪自调整模糊控制器,通过自适应共振理     

轮式机器人折线焊缝跟踪协调控制方法

研究了以旋转电弧作为传感器,采用轮式移动机器人对折线焊缝进行跟踪的协调控制方法.设计了自适应模糊控制器对十字滑块和车轮进行协调控制,通过控制机器人移动对焊缝进行粗略跟踪,同时调整十字滑块带动焊枪对焊缝进行精确跟踪.为了使机器人的移动方向与焊缝走向一致,采用Sugeno型模糊逻辑系统作为滤波器对机器人本体的方位角偏差进行滤波处理,使机器人本体在跟踪焊缝的直线段时做直线运动,在跟踪焊缝的曲线段时做转弯运动.结果表明,该算法能够成功应用于最大为60°的折线焊缝和Z形焊缝的自动跟踪焊接.     

Vision based seam tracking system for underwater flux cored arc welding

Abstract

Manual underwater welding is usually time consuming, expensive and hard to perform because of the rigorous underwater environment. Automatic underwater welding can be performed faster at less cost and with higher quality. An automatic seam tracking system for underwater flux cored arc welding has been developed. It consists of a vision sensing module, a seam recognition module, a fuzzy controller (FC) and an X–Y travel platform. The vision sensing module can capture clear seam images during welding, successfully resolving the problem of welding arc interference during underwater flux cored arc welding. The seam recognition module filters, enhances and thresholds the seam images and then recognises the seam deviation angle with a three layer back propagation neural network. The FC outputs the control parameters according to the seam deviation angle and then controls the X–Y platform to drive the torch to the centre of the seam. In this study, three different welds were considered: a straight line, a kinked straight line and an S curved line. These welds were tracked real timely during underwater flux cored arc welding. The results show that this seam tracking system can meet the requirements of the automatic underwater flux cored arc welding.