模糊控制逆变弧焊电源

介绍了模糊控制逆变弧焊电源的基本工作原理，控制系统组成以及硬件实现方案。设计出了二输入一输出模糊控制器，模糊控制器以焊接电流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，实现电源的恒流外特性控制。研制出一台模糊控制逆变弧焊电源样机，并对其外特性进行了测试。     

基于焊枪倾角信息融合的弯曲焊缝轨迹跟踪

文中介绍了以轮式移动机器人为被控对象,以旋转电弧作为传感器,根据傅里叶变换后的一次谐波分量对焊枪偏差和倾角进行检测,同时根据焊枪的移动状态判断焊枪与焊缝切向之间的夹角.基于T-S模糊逻辑系统对旋转电弧传感器采集的焊枪倾角和焊枪与焊缝切向之间的夹角进行融合.以焊枪偏差和融合后的焊枪倾角作为输入,以机器人左右车轮和水平滑块的运动作为输出,构成双输入多输出控制系统.基于模糊控制理论设计控制器,实现焊缝跟踪的同时对焊枪倾角进行调整,并通过实际焊接试验验证了控制器的跟踪效果.     

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。     

焊缝自动跟踪Fuzzy-PI多模控制系统研究

焊缝自动跟踪控制技术的研究对保证焊接质量和提高焊接效率具有很重要的意义.文中建立了基于激光视觉传感器和可编程控制器(PLC)焊缝自动跟踪执行系统,根据焊缝跟踪控制特点, 对偏差量进行分档选择控制模式,建立了一种模糊控制结合PI的多模控制器模型,并进行焊接跟踪试验,其平均偏差量为0.37 mm,小于0.5 mm满足实际焊接生产要求,设计的控制算法简单实用,超调量小,具有良好的快速性和稳定性.     

PLC在埋弧焊焊缝激光视觉跟踪系统中的应用

针对埋弧焊焊缝激光视觉跟踪系统,提出采用S7-200 PLC作为主控制器的控制方法.介绍了跟踪系统结构及其原理,分析了系统的工作过程;阐述了PLC的选型、各种信号的确定及I/O分配;针对前置式传感器的特点,提出在水平方向一种新颖的焊缝轨迹跟踪方法,并采用PD算法进行纠偏控制;针对高度方向跟踪,采用模糊控制方法进行高度方向的调整;给出了PLC软件设计的流程图.试验证明,该系统运行稳定,水平跟踪精度达到0.5 mm,高度跟踪精度达到1 mm,完全满足焊接质量的要求.     

焊缝自动跟踪系统的Fuzzy-PID复合控制技术

研究了一种焊缝自动跟踪系统的Fuzzy-PID复合控制技术.根据光电传感器检测焊缝偏差的特点,提出了一种传感器旋转摆动模型,建立了系统闭环控制结构图,设计了Fuzzy-PID复合控制器以实现焊缝跟踪.采用Matlab对系统的控制性能进行仿真.仿真研究表明,采用传感器旋转摆动模型,简化了系统对传感器的要求,Fuzzy-PID复合控制的应用则提高了系统的精度.研制出一台样机,通过焊缝跟踪实验表明,系统跟踪精度高,满足实际生产应用要求.     

焊缝自适应跟踪控制系统设计

为提高焊接质量,以焊缝跟踪为研究对象,基于视觉检测设计了一种焊缝自动跟踪系统。论述了焊缝偏差补偿流程;基于模糊控制提出了一种焊枪位置纠偏算法;为进一步提高焊缝跟踪精度,在模糊控制器中加入了自调节模块,其隶属度函数可以根据跟踪状态进行自适应调整,并进行了焊缝跟踪试验。试验结果表明,基于激光视觉检测的焊缝跟踪误差可控制在0. 5 mm之内,其在精密焊接领域具有较大应用前景。     

基于旋转电弧传感器的角焊缝跟踪

为了提高基于旋转电弧传感机器人跟踪角焊缝的准确度,解决基于水平滑块伸缩跟踪焊缝时水平滑块行程不够的问题. 通过组合滤波方法,可以滤除焊接电流中的大部分噪声. 利用最小二乘直线去拟合某些采样点,用拟合直线的斜率进行偏差识别. 以偏差和最近三次偏差之和作为模糊控制器的输入量,经过模糊化,模糊推理,单点集重心法使模糊量清晰化,完成了模糊控制器的设计. 再通过两轮差速运动跟踪角焊缝. 最后进行了角焊缝的跟踪. 结果表明,利用该方法,解决了跟踪焊缝时水平滑块行程不够的问题,基于旋转电弧传感机器人跟踪角焊缝的可靠性好,准确度高.     

基于Fuzzy-PID复合控制的焊缝自动跟踪系统的研究

采用点光源扫描的光电传感器对焊缝偏差进行检测,提出了一种传感器旋转摆动模型,建立了系统闭环控制结构图,利用Fuzzy-PID复合控制器实现焊缝跟踪。采用MATLAB对系统的控制性能进行仿真。仿真研究表明,采用传感器旋转摆动模型,简化了系统对传感器的要求,Fuzzy-PID复合控制的应用则提高了系统的精度。研制出一台样机,焊缝跟踪实验表明,系统跟踪精度高,满足实际生产应用要求。     

基于变面积式双涡流传感器的焊缝跟踪系统

针对薄板对接接头错边问题以及搭接接头难以实现焊缝跟踪问题,提出了一种基于变面积式双涡流传感器的焊缝跟踪方法.将两变面积式涡流传感器置于焊缝的一侧,通过双传感器分别检测高低和左右的位置信息,相互补偿得到独立的偏差信号以实现焊缝跟踪.分析了变面积式涡流传感器的原理,利用响应面法拟合响应曲面,进行变量分离,得到了输出电压信号与面积的关系式.最后,搭建简易平台进行了薄板对接及搭接的焊缝跟踪试验.结果表明,双涡流传感器焊缝跟踪方法具有可行性与正确性,为自动焊缝跟踪技术研究提供了新的研究方向.     

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...     

参数自调整模糊控制器设计及其Matlab仿真

为提高弧焊焊缝跟踪系统的动态性能和稳态精度,设计了参数自调整模糊控制器.介绍了弧焊焊缝跟踪系统的结构,在此基础上根据二维模糊控制器的结构组成,设计了参数自调整模糊控制器结构.在大量试验和对焊缝跟踪系统理论分析的基础上选择了其论域;选择了进行模糊化处理的量化因子与比例因子;设计参数调整器.其次,建立系统仿真模型.编写C ...     

自调整精确焊缝跟踪模糊控制系统

介绍了一种用于焊缝跟踪的步进电机模糊控制系统的结构、组成和模糊控制的实际算法,该系统无需建立被控对象的精确数学模型,能够根据跟踪偏差进行参数自调整,并做出模糊推理和判断,校正步进电机驱动系统非线性造成的较大跟踪偏差,实现自适应的最优化控制,改善步进驱动系统的动静态特性,提高焊缝跟踪的精度。     

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

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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     

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。     

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.     

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.