逆变电阻点焊动态信息的研究

采用霍尔元件AH350设计的电流测量电路和芯片AD629设计的电压测量电路,准确测量逆变电阻点焊的焊接电流和电压.利用Matlab对传感器采集的数据进行数值处理,得到焊接过程中动态电阻变化曲线.实验以抗拉剪载荷值作为焊接质量评价标准,结合喷溅现象,分析了逆变电阻点焊动态信息.结果表明,动态电阻曲线包含一定的熔核成形信息.动态信息的准确掌握对提高焊件质量有重要的意义.     

压焊设备

焊接电流、电压的准确测量对于精密控制逆变电阻点焊电源和保证焊接质量有着重要的作用。采用霍尔元件及其外围电路,对逆变电阻点焊的焊接电流进行测量,并设计了电压测量电路;为了减少CPU的计算时间,设计了电压有效值处理电路。     

压焊设备

焊接电流、电压的准确测量对于精密控制逆变电阻点焊电源和保证焊接质量有着重要的作用。采用霍尔元件及其外围电路，对逆变电阻点焊的焊接电流进行测量，并设计了电压测量电路；为了减少CPU的计算时间，设计了电压有效值处理电路。     

TiO2粉末介质介入铝合金电阻点焊熔核形核电阻特征分析

以TiO2粉末作为添加介质进行铝合金电阻点焊. 焊接过程中利用实时传感技术对电阻点焊熔核形核过程的电极电压与焊接电流信号进行实时检测,通过对检测信号的计算和分析得到熔核形核动态电阻曲线,研究TiO2粉末介质对熔核形核与生长过程电阻特征的影响. 结果表明,随着TiO2粉末介质的介入,熔核形核动态过程发生变化,表现出不同的动态电阻特征. 由动态电阻曲线提取的接触电阻、终了电阻和形核电阻热效应3个特征值均能反映TiO2粉末介质对熔核形核质量特征的影响,且终了电阻、形核电阻热与焊点最大承载力高度线性相关,可作为检测熔核形核质量的依据.     

基于嵌入式系统的电阻点焊飞溅信息在线判读

钢材的电阻点焊过程中,动态电阻的变化表征了丰富的焊接质量信息.采用嵌入式系统实时监测焊接过程动态电阻的变化有利于提高对焊接质量的认识.设计了嵌入式监测系统,系统同时监测焊接电流、电极间压力和电极间的电压、电极位移信号.分析了双相钢DP600焊接过程中的动态电阻变化与焊点熔核之间的关系,并阐明用焊点两端的电压信号替代动态...     

不锈钢电阻点焊过程中的动态电阻变化规律分析

对利用自动数据采集技术获取的不锈钢点焊过程中的动态电阻信息进行系统研究.结果表明,不锈钢点焊过程中动态电阻能够灵敏且有规律地反映点焊工艺参数的变化,蕴含着丰富的点焊质量信息.焊接过程中动态电阻变化与熔核生长过程具有明显的对应关系,动态电阻曲线的拐点时间及终点值等特征量分别与熔核出现时间和最终熔核尺寸有很强的相关性.点焊过程喷溅会导致动态电阻骤降,其动态电阻变化率曲线在相应位置出现尖峰,为喷溅的自动识别提供了依据.     

基于功率信号动态特征的钛合金电阻点焊熔核直径预测

为了实时预测0.4?mm厚度的TC2钛合金电阻点焊焊接接头熔核直径,采用罗氏线圈获取焊接过程中的焊接电流的变化情况,利用上、下电极间导线测量焊接过程中电压曲线,在此基础上获取电阻点焊过程中的焊接功率曲线.?分析焊接功率曲线在焊接过程中的变化情况,并从曲线中提取表征焊接质量的特征值.?结果表明,焊接功率曲线不仅与动态电阻...     

基于动态电阻曲线的电阻点焊熔核形核特征分析

在低碳钢电阻点焊过程中,利用实时传感技术对熔核形核动态过程的电极电压与焊接电流信号进行实时检测,通过对检测信号的计算得到反映熔核形核演变的动态电阻曲线,并以此为依据研究了电阻点焊熔核形核与生长过程的动态特征。结果表明,根据动态电阻曲线可将熔核形核过程划分为三个阶段,即初始阶段、生长阶段和稳定阶段,在不同阶段,熔核表现出不同的形核特征。焊接电流、焊接时间的变化导致提供的焊接能量不同,熔核形核过程产生不同的动态变化,并形成不同的熔核质量特征,均可在动态电阻曲线中得到体现。     

铝合金电阻点焊质量特征的提取与分析

为了建立在线电阻点焊质量检测系统,研究了用中频逆变直流点焊机焊接铝合金5182时动态电极位移和压力的特征,讨论了相关质量特征的焊接过程监控策略.结果表明,在焊接开始阶段,电极位移和压力均迅速上升,其后上升速率减缓.电极位移和压力的上升速率均正比于焊接电流,且当喷溅发生时,二者均有一个突降过程.在焊接过程中,即使熔核达到足够大的尺寸,电极位移上升速率也不会下降至零.当产生较大的焊点熔核时,电极压力曲线会出现一个峰值.     

基于相关性分析和SSA-BP神经网络的铝合金电阻点焊质量预测

基于电阻点焊过程中工艺信号特征,在不同间距、不同间隙和不同间距与间隙3种条件下,引入相关性分析方法分析工艺信号与熔核直径之间的相关性,并建立基于麻雀搜索算法-BP神经网络(sparrow search algorithmback propagation neural network,SSA-BP)的电阻点焊质量预测模型,将功率、焊接电流、焊接电压和动态电阻作为预测模型输入特征.结果表明,经麻雀搜索算法优化后的BP神经网络在测试集上的决定系数R2、均方误差(meansquare error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.95,1.55,1.24和0.90,均优于BP模型.获得了功率、焊接电流、焊接电压和动态电阻与熔核直径的映射关系,可为焊接的工艺参数设计提供依据.