激光-微束等离子弧复合焊接过程的结构负载声发射信号表征

采用脉冲YAG激光焊、微束等离子弧焊和激光-微束等离子弧复合焊对304不锈钢进行焊接试验,实时采集焊接过程中的结构负载声发射信号,研究声发射信号对焊接过程的表征. 结果表明,激光离焦量为-2 mm的激光-微束等离子弧复合焊接,热源复合效果更好,焊缝表现出更显著的复合热源焊接特征. 焊缝获得了更好的表面成形和熔深、熔宽. 热源复合效果更好的焊接过程,其声发射信号波形表现出更大振幅,且更为均匀,并与激光热源的周期性相符,呈现出明显的复合热源焊接周期性. 因此可以利用焊接过程检测到的结构负载声发射信号表征激光和微束等离子弧两种热源复合效果特征.     

脉冲MIG焊熔滴过渡及电流波形控制

脉冲MIG焊是一种平均输入电流较低的焊接方法,能适合多种金属的全方位焊接,焊接效率较高,具有广阔的应用领域。文章分析了MIG焊熔滴过渡的类型,特点以及形成条件,介绍了多种控制熔滴过渡的焊接电流波形,搭建实验平台分别对碳钢和铝合金进行了后中值波电流焊接的实验,实验验证了后中值波是一种合适的焊接电流控制波形,焊接过程稳定,采集的实时电流与电压信号工整有规律,电弧声柔和,飞溅少,焊缝成形较好。     

铝合金薄板高斯脉冲MIG焊

提出了GAUSS-MIG焊模型,成功在2 mm和3 mm厚度的铝合金薄板进行了焊接试验.通过分析试验采集的信号,发现焊接电流电压波形规整、分布有规律,重复性好,能量输入集中,弧长稳定,证明了GAUSS-MIG焊的焊接过程平稳.GAUSS-MIG焊焊缝的力学性能比传统的铝合金双脉冲焊有一定的提高,并且焊缝外观鱼鳞纹清晰工整,表面光亮,熔高和熔深合适,焊接过程几乎无飞溅发生,电弧声柔和,焊接质量好.     

基于DSP的GMAW-P焊数字化控制系统

针对GMAW-P焊的脉冲波形调制,采用16位定点数字信号处理器TMS320LF2407A建立了基于DSP的GMAW-P焊数字化控制系统.利用DSP内部集成的PWM产生模块,通过选择合适的工作方式实现了PWM信号的直接数字化控制,从而实现了GMAW-P焊高频逆变和低频脉冲波形调制,提高了控制系统的工作稳定性和可靠性,阐述了控制系统的软件设计.结果表明,所设计的数字化控制系统能实现良好的GMAW-P焊接工艺,焊接过程稳定,获得的焊缝质量好,成形美观,充分显示了DSP数字化控制的优点.     

基于LabVIEW的焊接电弧声信号采集分析系统

介绍了Lab VIEW开发环境下焊接电弧声信号采集分析系统的程序设计方法。采用Lab VIEW的图像化设计语言,设计了包括采集模块、分析模块的虚拟音频采集分析系统,实现了电弧声信号的实时采集与显示,在选取波形分析的基础上获得了电弧声信号的时域、频域特征,系统具有人机界面友好、灵活,开发周期短等特点。构建了焊接试验平台,以熔化极气体保护焊电弧声为研究对象,利用该系统研究了保护气成分对电弧声信号的影响。结果表明,电弧声波形能够反映焊接过程各个阶段,且保护气成分变化将导致电弧声信号时域、频域特征发生改变,为实现电弧声信号在线监测与分析奠定了基础。     

双脉冲MIG焊电信号采集系统及特征分析

电信号采集系统是焊接设备的主要组成部分,采集的电信号可用于焊接过程及焊接效果的分析。根据小波包消噪原理,通过设计电信号采集电路、选取合适的采集卡模块搭建了焊接电信号采集系统装置,并开展了铝合金双脉冲MIG焊接试验,通过设定强、弱脉冲电流及对应的时间参数,依次采集到焊接过程汇总平稳过渡、送丝过快、大滴过渡及断弧等几种典型电信号波形图,并获得相应的焊缝外观形貌。结果表明,通过对采集到的电信号进行小波滤波处理并结合焊缝质量的优劣分析可知,可通过改变焊接电流波形参数来获得成形优良的焊缝,从而验证了焊接电信号的采集对焊接过程的重要性。     

基于响应面法的埋弧焊磁控传感器参数优化

为解决磁控埋弧焊传感器焊缝跟踪信号不稳定性、成形质量差等问题,采用BBD(Box-Behnken design)设计试验方案,基于响应面法建立了的埋弧焊焊缝自动跟踪磁控传感器参数(励磁频率、励磁电流、磁极高度、焊接电流)与预测响应值(焊缝跟踪信号、熔宽)的数学模型,并检验数学模型在试验点上的拟合情况,以能够根据跟踪信号质量和焊缝成形的要求优选传感器参数. 并通过优化传感器参数来预测埋弧焊焊缝跟踪信号质量以及焊缝的熔宽,实现跟踪信号与焊缝成形的最佳组合,以提高磁控埋弧焊的焊缝跟踪精度及焊接质量.     

CO2焊短路过渡过程的同步多信息分析及试验

采用高速摄像技术记录CO2焊的高速变化的短路过渡物理过程,利用计算机数据采集系统通过传感器采集多路信息,成功的实现了焊接电弧及熔滴过渡影像与电弧电压和焊接电流波形的同步控制,通过对照分析高速摄像所拍的影像和电信号检测法所得的波形关系,获得了所反映的焊接短路过渡过程信息,分析了CO2焊短路过渡过程的物理特征,提出了CO2焊短路过渡过程的不同阶段的合理控制方案,依此方案进行波控实验。实验结果显示,飞溅减少,焊缝成形改善。     

基于LabVIEW的焊接过程多信息分析平台

基于焊接多信息同步采集系统,采用LabVIEW图形化语言,以熔化极气保焊的焊接电流、电弧电压、电弧光谱为信号源,构建了包括电信号参数设置、电信号数据分析模块、光信号参数设置与自动选择、光信号数据分析的焊接过程多信息分析平台。可实时显示焊接电流波形、电弧电压波形、电弧辐射光谱等;系统还通过数据分析处理得到U-I相图、焊接电流和电弧电压概率密度、短路时间频次图、电弧辐射光强与波长对应图、计算焊接温度的玻尔兹曼图等,通过上述信息分析,检测电弧状态和信息,可用于焊接过程诊断和焊接电弧物理研究等。     

大功率盘型激光焊接焊缝外观在线预测模型

焊缝成形在线检测和评估在自动焊接过程中具有举足轻重的作用。熔池形态与焊缝成形密切相关,而焊接过程中的熔池形态特征变化数据可以通过高速视觉传感器及相应的图像处理程序在线获取,通过BP神经网络建立在线获取的特征数据与焊后焊缝成形之间的非关系模型实时的进行焊后焊缝成形的预测,从而为自动焊接控制和焊接质量在线检测建立基础。     

点焊过程工艺参数采集及缺陷信息分析

采用基于图形化语言的虚拟仪器开发工具LabView开发了界面友好、操作简单的虚拟仪器——电阻点焊参数采集及缺陷信息分析系统。该系统实现了对铝合金点焊过程工艺参数的实时采集、数据传输与存储、波形同步显示，以及对工艺参数的分析和处理，对点焊过程中发生的缺陷状况做出评定和分析。在分析研究所采集的焊接电流和电极电压的基础上，建立了基于电压曲线斜率变化的判读飞溅缺陷的算法和基于积分变化的判读脱焊缺陷的算法。所建立的算法应用于实践，可准确地判读飞溅和脱焊缺陷。     

钛合金微电阻点焊电极间电压质量检测技术

文中针对微点焊的特点采用电压信号监控点焊质量.焊接过程中电压通过自动数据采集系统获取.首先分析并解释了电压曲线的变化趋势,指出电压曲线的峰值就是β峰值;进而从电压曲线中提取了4个特征值用于预测熔核直径并将其作为人工神经网络的输入.预测输出的熔核直径与实测直径的误差为0.13 mm,结果表明,利用电压信号监测钛合金微电阻点焊质量是一种非常有效、经济的手段.     

钛合金微电阻点焊电极间电压质量检测技术

文中针对微点焊的特点采用电压信号监控点焊质量.焊接过程中电压通过自动数据采集系统获取.首先分析并解释了电压曲线的变化趋势,指出电压曲线的峰值就是β峰值;进而从电压曲线中提取了4个特征值用于预测熔核直径并将其作为人工神经网络的输入.预测输出的熔核直径与实测直径的误差为0.13 mm,结果表明,利用电压信号监测钛合金微电阻点焊质量是一种非常有效、经济的手段.     

基于焊接电信号频域特征的焊接过程稳定性评估

通过调节焊接电源的多组脉冲波形参数进行一系列焊接试验,对比并分析了脉冲电流峰值系数、脉冲电流峰值时间系数、脉冲电流基值系数、脉冲电流上升系数和脉冲电流下降系数发生改变后焊接电流信号的变化情况.采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)方法对焊接过程中实时采集到的焊接电流信号进行分解,并对焊接电流信号和一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)进行时频域分析.随后,根据分析结果和焊缝表面形貌对焊接过程稳定性进行评估.结果表明,使用EEMD方法能够从焊接电流信号中分解出与短路过渡过程密切相关的特征IMF,稳定的焊接过程与不稳定的焊接过程相比,其特征IMF频谱分布区别明显,特征IMF频率分布范围越窄,焊接过程越稳定性,焊接飞溅越小,焊缝表面成形越好.     

激光焊接质量实时检测技术的研究现状

从检测信号和内容两个方面介绍了国内外激光焊接质量实时检测技术的研究现状。用于检测的信号主要有可听声波、超声波、紫外辐射、可见光、红外辐射、等离子体电信号以及机器视觉等，分析了每种信号的优缺点；目前实时检测的内容主要有焊接过程的稳定性、装配质量、离焦量、焊缝熔深和表面形貌、熔池与小孔的形态等。     

数字控制焊接系统中的误差分析

为了提高焊接系统中的焊接质量,对采集信号的误差处理进行了详细的分析。通过分析焊接系统中电压、电流和电机速度控制可知:要实现焊接系统的智能控制,必须对控制信号焊接电压、焊接电流和电机转速进行采样并反馈控制,而这些采样信号与真实值之间都存在误差。分析了误差的来源,整个系统中误差的分析处理,以及随机干扰信号处理的几种方法。对误差信号的分析和处理方法对焊接控制系统的误差处理和干扰信号的抑制将起到一定的参考作用。     

Input electrical impedance as quality monitoring signature for characterizing resistance spot welding

Poor quality of resistance spot welding (RSW) often causes quality issues like structural integrity and noise in the car body assembly. Research activities for reliable monitoring methods of RSW quality have therefore been extensive. So far, most of the monitoring methods found in literature are good for off-line utilization only and thus very expensive to apply. This paper introduces into a real-time and in-situ RSW quality monitoring method, which takes the input electrical impedance of the welding system as the monitoring signature. This signature is obtained by probing and processing the input voltage and current throughout the welding process. As input impedance characterizes a dynamic system, its variation with time reveals the conditions of the welding process which result in the final weld quality. By recognizing the pattern of the real part by an artificial neural network, we demonstrate that the weld quality could be classified non-destructively and automatically. Due to the fast signal collecting and processing, the quality monitoring is finished almost in real-time, i.e., classification can be completed before the next welding process is started. Another feature of the method is being in-situ because monitoring action does not jeopardize the welding operation or alter any of the welding parameters in general.     

激光焊接质量诊断技术的最新进展

激光焊接质量诊断技术对于保证焊接质量、满足生产需要具有重要意义。近年来,多传感器融合、现代模式识别、同轴信号采集等新技术被广泛应用于这一领域,技术的进步使得系统正从简单的过程稳定性监测向质量诊断方向发展。简要介绍了几种典型的激光焊接质量诊断系统,并分析了现有系统的不足及发展方向。     

基于多传感器技术的搅拌摩擦焊在线监测系统开发

搅拌摩擦焊连接是一个涉及多物理场的耦合过程,很有必要对这一过程中温度信号、声发射信号、振动信号进行采集与研究。详细地介绍了基于Lab VIEW虚拟仪器技术的搅拌摩擦焊在线监测系统的设计与开发。主要硬件有研华PCI-1714数据采集卡、红外线温度传感器、声发射传感器、加速度传感器及其相应的信号调理与放大电路。系统可实现多种信号数据的采集、数据处理、实时显示和数据保存,并且通过7022铝合金焊接实验验证了所开发系统的可靠性与精确度,为构建焊接加工预判系统提供了实验依据。     

基于贝叶斯图像模式识别技术的点焊质量评估

提出一种将点焊过程动态电极位移信号转化为二值图像的方法.基于图像特征分析,从焊点样本电极位移二值图像中提取出15个隐含特征.针对一系列对应不同焊接质量焊点样本电极位移二值图像特征,利用主成分分析消除图像特征间的互相关性,建立了基于最小风险贝叶斯图像识别技术的焊点质量分类器.分类器有效性测试结果表明,电极位移信号二值图像尽可能多的保留了焊点质量信息,特征提取算法简单、高效、易于实现;同时在小数据样本情况下,贝叶斯图像识别技术能够快速、准确地评判焊点质量,有较好的应用前景.