人工神经网络技术在点焊质量控制中的应用的研究.pdfVIP

第九次全国焊接会议论文粜 人工神经网络技术在点焊质量控制中的应用研究 南昌航空工业学院焊接研究所(南昌．330034)方平 酒北工业大学压力焊I’程技术研究所(西安．710072)谭义明吴禄张勇 【摘要l本研究中利用人丁。神经网络技术对交流电阻点焊的多个动态电参数进行融台处理， 建立起以交流点焊过程中动态电参数作为输入空问、以熔核尺寸为输出空间，可用于实时在线检 铡和预测的低碳钢点焊质量监测系统。在研究中采用正变实验设计法和综台改进的BP算法，使网 络的包密性和训练效率太大提高。所建监测系统的熔核直径的平均预测误差小于5％．熔核高度的 平均预测误差小于8％，完全可以满足工程实际的需要。 关键词人工神经网络电阻点焊质量控制 0， 前言 由于电阻点焊备参数间关系复杂，干扰因素多，且有多变量耦合问题，尤其是焊接 过程的短时性和熔核形成过程的不可见性给研究工作带来很大困难。单一参数的监 控由于所能补偿的干扰因素有限，因此限制了它的使用范围：而传统意义上的多参数 综合监控大多是将单个参数的控制结果进行有机组合。缺乏对各参数间与熔核尺寸 的内部关系的描述，更不可能或接输出熔核尺寸或者焊点强度…。 本研究利用人工神经网绍具有解决多变量耦合、高度非线性、多信号融合处理、 处理严重不确定系统问题和在无需假设的情况进行建模的特点【”，对电阻点焊过程 进行多参数融合处理．建立雯流点焊接头质量监测体系，实现交流点焊接头质最的 预测和在线无损检测。 本研究重在方法和系统可行性研究，故选择常用点焊材料低碳钢作为实验材料。 对其他材料．可参照此方法建模，加载到该系统中。完成质量监测。 1． 网络输入输出参数的选择 从电阻点焊质量控制理论年f】实践中我们知道，电参数是影响焊接质量最主要的阁 素：绝大多数的控制方法和控制系统最终的调节都归结到电参数的调15…。动态电参 数问的拟和关系既可反映焊接输入能量的变化特征，又可反映熔核形成过程中物理 变化特征。对这两个特征量的综合处理，可咀解决不同材料电阻点焊中各种因素对 熔核形成过程的影响。目前在电阻电焊过程控制中，对动态电参数(I。v。R，) 的测控已十分成熟，并且硬仲设备简单，成本低．不影响焊机正常操作。因此选择 动态电参数作为神经网络的输入参数既具有理论意义又具有实际意义。 l一499 第九次全嗣焊接会议i它文集 在点焊质量的检验指标中．常用的有焊点正拉强度、拉剪强度和熔核尺寸，这 三者之间相互关联、相互对应。而正是由于这种对应关系．所以在实际生产中以熔 核尺寸作为点焊质量的常规检验指标。因此，本研究选择以每个周波的电流有效值 和电极间电压作为神经网络输入空间，以熔核尺寸为输出空间，建立电阻点焊质量 监测系统。 2．网络训练数据的采集与分析 监测模型建立的成功与否取决与如下两个方面：一是网络的结构和参数是否合 理。二是训练数据的可靠性和覆盖面是否足够。本研究采用正交实验设计和方差分 析的方法…．以较少的实验次数来获取足够可靠性和覆盖面的实验数据。在正交因 子选择上充分考虑影响点焊质量常见因素。如：焊接热量变化，电极端面商径变化， 电极压力变化，铁磁物质进入的变化，次级空载电压变化。 KDT一2051进行焊接和数据采集。实验前用L。，(3”)正交表对规范变化范围进行设计。 在正交实验中采用重复实验方式，重复系数为4：即在同一规范条件下采集四个 试片，随机抽取一个作为检验样本．其余则作为训练样本。熔核R寸的采集采刚多次 测量求均值的方法，以降低测量误差。 对实验数据进行方差分析，从分析结果中我们可以看出单个因子对熔核尺寸的 影响的显著性和交互作用对熔核尺寸的影响的显著性均与理论分析完全一致。实验 数据中。焊接屯流有效值从9肌到3x舶々每数量级上都有样本出现。 3．网络设计与训练 N“work’，简称BP刚。 本研究中采用误差反向传播网络(Back—PropagatiOll 由于一个三层BP网络可完成任意n维到m维的映射，因此选用三层BP网络即可完成预 期的目标。由于以电阻点焊每个周波的电流有效值和电极间电压作为BP网的输入， 以熔核直径和熔核高度为BP网的输出，因此选择输入层结点数为24个．输出层结点 数为2个。在输入层输入顺序安排上考虑到每个周波