基于動態系統辨識的端接微束等離子焊接成形控制方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于焊接質量控制技術領域，涉及一種基于動態系統離線辨識的端接微束 等離子焊接成形控制方法，可廣泛應用于航空航天制造等領域薄壁金屬精密構件的端接微 束等離子焊接過程中。
【背景技術】
[0002] 薄壁金屬精密構件是航空航天、軍用武器、核工業、醫療器械和生物醫學等高端裝 備制造領域中一類不可或缺的重要構件，對焊縫質量和接頭機械性能要求嚴格。脈沖微束 等離子焊接方法(P-MPAW，Pulsed Micro-plasma Arc Welding)因具有能量密度集中、熱影 響區窄、電弧穩定性高以及能夠實現熱輸入量的精確控制等優點，是耐熱薄鋼帶、不銹鋼薄 壁管、金屬波紋管和膜盒等薄壁金屬精密構件的重要焊接成形制造方法。
[0003] 焊接成形質量控制是維持焊接過程穩定性、保證焊縫質量和接頭性能的關鍵，也 是實現智能化焊接的前提。我國現階段尚未全面實現薄壁金屬精密構件的自動化和機器人 化焊接生產，目前仍主要依賴于人工輔助的機械化焊接生產方式，存在著焊接過程不穩定、 焊縫成形不均勻、焊接質量穩定性難以保障、產品的一次焊接成功率低等嚴重問題，尤其在 航空航天制造領域中，傳統的焊接生產方式正面臨嚴峻挑戰：以宇航工業中需求量巨大的 焊接波紋管、焊接膜盒等薄壁金屬殼體類構件為例，其焊縫數量眾多(最多時近一百條），且 焊縫質量均需達到航天工業標準I級要求，同時需保證無一漏點并通過液壓、氣密、氦質譜 檢漏及疲勞壽命試驗。因此，發展以"高精度焊縫控形"為目標的精密焊接在線成形控制技 術，是薄壁金屬精密構件制造領域亟需重點突破的關鍵性內容。
[0004] 由于薄壁金屬精密構件焊接具有母材壁薄、焊縫微細和焊接熔池微小等特點，其 焊接熱過程條件變化對焊縫成形質量的影響顯著，給在端接接頭精密焊接過程實現焊縫成 形質量控制提出極大挑戰:一方面由于焊接熔池體積和熱容量微小、熔池內部及表面作用 力復雜等因素，焊接過程中熔池內的熱、力平衡極易因電弧熱功率、焊接夾具傳熱條件、熔 池表面張力的細微變化而被破壞，導致產生焊縫氧化夾渣、焊縫根部未熔合、裂紋等成形缺 陷；另一方面由于薄壁端接接頭焊接過程中熱輸入量積累大且散熱速率低，母材極易出現 燒穿致使產品報廢。因此，如何在焊接過程時滯、多變量耦合且難以建立精確焊接過程模型 的條件下對焊縫成形質量實施精確控制，是是薄壁金屬精密構件焊接制造亟需解決的關鍵 問題。
[0005] 經對現有技術文獻和專利檢索發現，專利申請號為200910248029.0的中國發明專 利《一種超細不銹鋼篩網的精密焊接方法》公開了一種超細不銹鋼篩網的精密焊接方法，采 用微束等離子焊接方法實現Φ 〇. 15mm~Φ 0.25mm絲徑不銹鋼篩網的對接自動焊;專利申請 號為201010101229.6的中國發明專利《一種純鈦箱的微束等離子弧焊焊接方法》公開了一 種純鈦箱的微束等離子弧焊焊接方法，通過一套焊接工藝流程實現0.05mm厚鈦含量99 %以 上的純鈦箱的微束等離子弧對接焊。以上技術方案均針對對接接頭的微束等離子焊接，且 并未涉及微束等離子焊接成形在線控制技術。
[0006] 綜上所述，國內外針對微束等離子焊接技術的研究大多僅涉及裝配定位方法及工 裝夾具設計、焊接工藝參數離線優化、焊道自動跟蹤技術以及適用于薄板對接接頭或針對 特定工件的焊接工藝方法，目前尚未見適用于薄壁端接接頭微束等離子焊接的焊縫成形在 線控制方法。
【發明內容】
[0007] 本發明的目的在于克服現有技術的不足，提出一種基于動態系統辨識的端接微束 等離子焊接成形控制方法，以實現薄壁端接接頭微束等離子焊接過程的焊菇成形在線控 制。
[0008] 為了實現上述目的，本發明采取以下技術方案：
[0009] -種基于動態系統辨識的端接微束等離子焊接成形控制方法，包括以下步驟：
[0010] 1)針對薄壁端接接頭進行基于正交試驗法設計的脈沖微束等離子焊接試驗，獲得 試驗數據包括主弧峰值電流I、主弧基值電流L主弧電流脈沖寬度爾等離子氣體流量、 焊接速度熔池長度、熔池寬度、熔池尾部輪廓角角度^^、焊菇熔深力和焊菇寬度 對試驗數據進行歸一化處理，使各試驗數據歸一化到[0，1]之間，得到標準化的神經網 絡學習樣本，并將該學習樣本分為網絡訓練數據集和網絡驗證數據集；
[0011] 2)采用步驟1)中所述網絡訓練數據集，根據BP誤差反向傳播算法對Elman動態遞 歸神經網絡進行離線訓練，直至網絡學習指標函數值滿足收斂條件，即實現Elman動態遞歸 神經網絡對薄壁端接脈沖微束等離子焊接動態過程的離線系統辨識，其中，所述網絡訓練 數據集采用主弧峰值電流主弧基值電流&、主弧電流脈沖寬度爾等離子氣體流量'、焊 接速度#、熔池長度熔池寬度也·。、熔池尾部輪廓角角度焊菇熔深乃和焊菇寬度if 的當前時刻數據和歷史時刻數據作為所述Elman動態遞歸神經網絡的輸入參數，采用下一 時刻的焊菇熔深3和焊菇寬度#作為所述Elman動態遞歸神經網絡的輸出參數；
[0012] 3)采用步驟1)中所述網絡驗證數據集對步驟2)中所述Elman動態遞歸神經網絡進 行驗證并修正，直至網絡的最大誤差百分比和平均誤差率滿足預設精度要求，即得到焊菇 成形預測模型；
[0013] 4)根據薄壁金屬精密構件的焊接規范標準對焊菇成形期望指標進行設定，包括焊 菇熔深期望指標D se3t和焊菇寬度期望指標Wse3t,并對微束等離子焊接工藝參數進行初始值設 定，隨后開始焊接；
[0014] 5)采用安裝有復合濾光片組的高速CXD攝像機從微束等離子焊接熔池后上方連續 采集熔池正面圖像，并依次進行圖像預處理、圖像分割和熔池邊緣檢測提取熔池形態特征 參數，包括:熔池長度L P。。、熔池寬度^。。和熔池尾部輪廓角角度αρ。。;采用霍爾傳感器、氣體 流量傳感器和光電碼盤測速傳感器采集微束等離子焊接過程參量信號，經信號處理后得到 主弧峰值電流Ι Ρ、主弧基值電流lb、主電流脈沖寬度Pi、等離子氣流量QPia和焊接速度V;
[0015] 6)根據步驟5)中所述熔池長度LP。。、熔池寬度WP。。、熔池尾部輪廓角角度α ρ。。、主弧 峰值電流Ip、主弧電流脈沖寬度Pi、主弧基值電流lb、等離子氣流量Qpi a和焊接速度V的當前 時刻數據和歷史時刻數據，采用步驟2)所述焊菇成形預測模型計算得到下一時刻的焊菇成 形預測數據，包括焊菇熔深預測值D pre3和焊菇寬度預測值Wpre3;
[0016] 7)根據步驟6)中所述焊菇熔深預測值0_與步驟4)中所述焊菇熔深期望指標Dse3t 的差值Ed，微束等離子焊接電源執行等離子氣流量Qpla的實時調整，實現焊菇熔深的實時閉 環反饋控制;根據步驟6)中所述焊菇寬度預測值％^與步驟4)中所述焊菇寬度期望指標Wse3t 的差值Ew，微束等離子焊接電源執行主弧電流脈沖寬度Pi的在線調整，實現焊菇寬度的實時 閉環反饋控制；
[0017 ] 8)重復步驟5)至步驟7 )，直至焊接結束。
[0018] 上述技術方案中，步驟1)中所述主弧峰值電流^為2.5~4.0A、主弧基值電流之為 1.2~2.0A、主弧電流脈沖寬度玲,為0~99%、等離子氣體流量色,"為200~300mL/min、焊接速 度#為200 ~248mm/min。
[0019] 上述技術方案中，步驟1)中所述微束等離子焊接試驗，采用安裝有復合濾光片組 的高速CCD攝像機從微束等離子焊接熔池后上方連續采集熔池正面圖像，并依次進行圖像 預處理、圖像分割和熔池邊緣檢測提取熔池形態特征參數，包括熔池長度毛熔池寬度 熔池尾部輪廓角角度采用工具顯微鏡測量并記錄焊縫接頭熔凝區形狀特征尺寸， 包括焊菇熔深3和焊菇寬度#
[0020] 本發明具有以下優點及突出性的技術效果:本發明采用Elman動態遞歸神經網絡， 基于系統的當前數據和歷史數據對薄壁端接接頭脈沖微束等離子焊接動態過程進行系統 離線辨識，能夠克服傳統靜態映射網絡在對純時間延遲動態系統進行辨識時辨識精度和穩 定性方面的不足，實現網絡對"焊接工藝參數-熔池視覺特征-焊菇幾何尺寸"非線性映射的 高精度逼近;本發明采用熔池正面