彭齐治[1]2006年在《基于数据融合的激光焊接实时监测系统研究》文中进行了进一步梳理激光焊接过程的实时监测对保证焊接质量具有重大意义。多传感器系统的引入,可以有效克服激光焊接过程的复杂性给焊接过程实时监测所带来的检测对象多、信息容量大等困难,是目前国内外专家学者的研究方向之一。本课题根据激光焊接过程的特点将多传感器数据融合技术应用于激光焊接过程实时监测系统的研究中,并且以虚拟检测系统的方式采用软件化的方法实现监测系统中特征信号的提取和融合。本文首先说明了激光焊接过程监测中检测对象的特点,并以此为依据选择了紫蓝光传感器、红外传感器以及声波传感器来采集与焊接过程密切相关的特征信号。通过对这几种传感器信号调理电路的优化,设计了一套适应性好、易于扩充的通用多传感器系统硬件平台,在此基础上提出了适合本系统的带有参数反馈机制的多传感器数据融合系统结构。传感器系统采集到的原始数据经过硬件平台的处理被采集到计算机中,通过滤波器阵列算法对这些数据进行特征提取,将研究对象从数据空间映射到特征空间中,这样就将数据融合问题转换为模式识别中的数据分类问题。文中使用神经网络算法对这些信号特征进行数据融合,较好地完成了系统预先设计的功能。为了进一步解决实际应用中可能遇到的样本集合偏小的问题,引入了支持向量机(SVM)这种比较新颖的基于统计学习理论的机器学习方法。最后通过实验数据分析对比了支持向量机和神经网络在小样本的学习问题上的性能。本课题设计的激光焊接实时监测系统已成功地应用于某重点实验室的激光焊接设备上。经过实际的焊接试验发现,如果仅选取单个传感器数据进行焊接过程缺陷识别,则激光焊接监测系统很难正确的区分焊接过程中出现的熔透和未熔透状态。在使用多传感器数据融合技术后,整个系统对焊接质量缺陷判断的正确率有了较大的提高,并且随着传感器信号特征空间维数的增加,数据融合结果的正确率也随之提高。研究工作表明,采用多传感器数据融合技术能够提高系统的稳定性和有效性,数据融合技术在实时监测中的应用是保证焊接质量的一种有效方法。
吴松坪[2]2004年在《激光焊接过程熔透状态实时监测与模式分类》文中提出激光深熔焊的焊缝熔透状态是评价焊接质量的重要指标。对绝大多数的接头形式来说,完全熔透是对激光焊接质量的基本要求,而未熔透和过熔透则是应该避免出现的。激光焊接中影响熔透状态的因素较多,仅仅通过固定的焊接规范难以保证获得均匀稳定的适度熔透状态,因此对熔透状态进行在线检测和实时控制成为保证激光焊接质量的关键。本论文采用自制研发的多传感器实时监测系统,同时检测与焊接熔透状态密切相关的可听声音信号(20～20kHZ)和等离子体致蓝紫光信号(400～440nm),以及反映熔池状态的红外辐射信号(1200～1600nm)。基于虚拟仪器平台LabVIEW搭建了信号采集和信号分析软件系统。根据焊缝成形的形貌特征,典型熔透状态分为:未熔透、不稳定熔透、完全熔透和过熔透四种。为得到包含不同熔透状态下的焊接过程,安排了变工艺参数的平板焊接实验,和固定工艺参数的楔形板焊接实验以及阶梯板焊接实验。从平板实验中发现,激光能量密度比线能量对金属蒸气压力和等离子体强度的影响要大得多。楔形板实验以及阶梯板实验表明,蓝紫光和可听声信号在2000～3500Hz频段上的能量分布情况可以比较清晰的反映各种熔透状态,适合作为直观判别依据。利用信息融合技术,对叁路信号的6种特征分量进行了基于特征级的信号融合。在MATLAB平台上,开发了模拟退火算法程序,求取了6种信号特征分量的“特征融合系数”,并得到了组合优化后的信号特征向量。基于BP神经网络,设计了模式分类器。分别以未经特征级融合的样本和经过融合后的特征向量作为网络输入,四种典型熔透模式作为网络输出。结果发现:组合优化后的输入样本能更好的凸现出待识别模式的特征,四种熔透状态的辨识准确率可达到88%~100%。剔除掉不稳定熔透状态的几个过渡状态样本后,辨识准确率可达100%。
李杨[3]2004年在《激光焊接过程多信号实时监测系统的研究》文中研究表明激光焊接过程是激光与被焊材料相互作用的复杂过程,对激光焊接过程进行实时监测是提高焊接稳定性,保证焊接接头质量的重要举措,同时对监测信号的分析也为后期实现激光焊接质量优化控制做了一个良好的铺垫。本论文从软件和硬件两个方面对激光焊接实时监测系统做了全面的研究,硬件上设计了蓝紫光、红外及声音叁路信号调理电路和信号采集电路,实现了激光焊接过程物理信号到电信号的转化、电信号的传送、A/D 转换等功能; 软件部分设计了信号实时采集、存储及数据分析等的软件模块。并通过一系列实验验证了系统的可靠性,同时对采集信号的有效性和准确性做了详细的分析。激光焊接过程中光致等离子体辐射出蓝紫光到可见光波段范围的光信号,熔池辐射出红外波段的光信号,另外还包含声发射信号。依据光辐射波长主要集中在蓝紫光波段和红外光波段的特点,建立了采用光IC、InGaAs PIN 光电二极管以及驻极体传声器为信号传感器的蓝紫光、红外、声音信号叁通道数据实时采集硬件系统。软件系统的设计基于NI 公司LabVIEW 平台,采用图形化G 语言设计,实现了数据实时采集记录、存储、数据平均值计算、数据功率谱计算的功能。利用该系统对激光焊接过程进行实时监测,进行了四组工艺条件改变的信号采集实验。实验中激光功率从1000W～1800W 间隔100W 递增; 焊接速度从0.8m/min～3.4m/min 间隔0.2m/min 递增; 侧吹气流量从1.5m3/h～0.5m3/h 递减; 透镜中心到工件表面距离从123mm～126.5mm 间隔0.5mm 递增进行焊接。实时监测系统在焊接过程中得到了随激光功率、焊接速度、侧吹气流量和离焦量改变的一系列蓝紫光、红外光和可听声音信号,参照工艺条件以及焊缝特征对采集的信号加以分析,验证了监测系统的可靠性、稳定性,同时证明了该系统对工艺条件改变的灵敏度,充分说明了该监测系统能够满足激光焊接实时监测的需要。
王春明[4]2005年在《基于多传感器的激光焊接质量实时诊断及其理论基础》文中研究说明激光焊接作为一种优质高效的焊接方法,在汽车、冶金、国防工业等领域得到了日益广泛的应用。但由于激光深熔焊过程中能量的传递机理和物理过程非常复杂,焊接质量的影响因素众多,实际生产中仅控制其常规工艺参数是不够的。因此,为了保证激光深熔焊的质量并充分发挥其高速高效的优势,加快其实用化进程,对激光焊接质量监测技术的研究十分必要,同时,此项研究也有助于加深对激光焊接过程本质的认识。首先按照虚拟仪器(Virtual Instrument)理念设计并研制出一套多传感器激光焊接实时监测系统,该系统以焊接过程中的蓝紫光辐射(400~440nm)、红外辐射(1200~1700nm)以及20~20kHz 的可听声等叁种信号作为被检测参量,能够完成信号的在线高速(200kHz)采集与记录,具备时域分析、频域分析以及时频分析等手段实现信号中有效信息的挖掘,并能实时监测激光焊接过程的稳定性。对叁种信号所反映的焊接过程本质进行了深入分析,叁种信号可从不同的侧面反应激光焊接过程的本质,实验条件下:蓝紫光信号与激光功率密度有较好的线性关系,受激光功率、侧吹气流量影响较大,受焊接速度的影响较小; 熔池红外信号可较好反映熔池状态,如熔池堆高、熔宽等,与焊接线能量有较好的对应关系; 可听声信号可较好地反映小孔内蒸气压力的大小,与激光功率密度有较好的对应关系。等离子体光信号可以较好地反映非穿透激光深熔焊熔深的变化。在实验条件下首次建立了焊缝熔深与检测信号之间的统计关系曲线,并对二者的内在联系进行了深入分析,为非穿透激光深熔焊熔深的实时监测及预测提供了理论指导与实验依据。等离子体振荡从频域上可分为叁段:2000Hz 以下的低频段信号反映等离子体的强弱,可用作有无等离子体产生的判据; 2000～6500Hz 的中频段信号可以较好地反映有无小孔的形成,可用作识别激光焊接的模式是传热焊还是深熔焊; 7000Hz
杨永斌[5]2004年在《激光焊接质量实时监测系统研究》文中进行了进一步梳理激光焊接与传统焊接相比具有高效、高焊接质量等一些优越性,在电子、汽车、航空等领域获得了越来越广泛的应用。由于一些偶然的不稳定因素可能导致焊接状态的变化,从而出现焊接缺陷,这将不能满足高质量要求的现代化工业过程,因此对激光焊接过程进行实时质量监测具有非常重要的意义。激光焊接过程中的基本特征是小孔形成,熔池和光致等离子体的产生,并由此产生了表征焊接质量的光、声和电位差等信号。国外的研究大都通过采集焊接过程中的一种或两种信号来进行缺陷监测,信息量少,不能很好的满足实际应用;国内的研究起步较晚,大多处于理论阶段。本课题选择激光焊接过程中反映等离子体状态的可见光,熔池辐射的红外光和等离子体声音信号作为焊接质量监测的传感信号获取足够的信息,通过合适的算法,利用计算机的强大快速数据处理能力,建立起一套激光焊接实时监测系统。论文针对激光焊接的特点,分析了焊接过程中的各种物理现象。在参照前人研究成果和前期论证的基础上,提出了采集可见光、红外光和声叁路信号并进行多传感器信息融合的实时监测方式。设计并研制了相应的软、硬件部分,实现了激光焊接过程监测系统的整体方案。硬件部分主要根据光、声信号的特性选取合适的传感器,设计光电转换电路,设计低噪声信号放大电路和高阶滤波电路,建立光路采集系统,确定传感器装夹方式。软件系统采用LabWindows/CVI开发了基于Windows2000平台的多功能信号采集和分析处理程序。采集程序可以实现多通道信号的高速采集,分析处理程序可以对采样信号在时域和频域进行各种分析。结合实际的焊接进行了光、声信号的数据采集,并对采集结果进行分析,试验结果表明系统能够正确的采集数据并反映焊接状态的变化。
杨翰文[6]2016年在《激光—电弧复合热源焊接过程质量监测系统的研制》文中进行了进一步梳理随着高功率激光器的普及,激光-电弧复合焊接是焊接技术越来越多地应用于工业领域中厚板的焊接,由于工艺参数较多,在焊接过程中,可能会由于参数选择不当、装配误差、变形等原因造成焊接不稳定、下塌、焊偏等各种缺陷问题。现阶段,复合焊接还没有相对成熟的工业应用级质量监测系统。因此,开发一套激光-电弧复合热源焊接过程质量监测系统具有重要的工程应用价值。为此,本文研发了一套激光-电弧复合热源焊接过程质量监测系统,基于对熔池图像和焊接过程电信号的采集分析,以LabVIEW为软件编程平台,实现了对复合焊接过程中熔池图像以及电流电压的在线监测,并建立了焊接过程中几类缺陷与各特征信息的对应关系,在实际焊接试验中,实现了几种典型复合焊接缺陷的自动化识别。激光-电弧复合热源焊接过程质量监测软件系统由基本信息存储模块、实时采集模块、历史数据回放模块、报表模块和帮助信息模块等几部分组成。可以实现操作人员、日期及工艺等信息录入、熔池图像采集及熔池宽度提取、焊接电流电压采集及分析、焊接缺陷判断及报警、历史数据调取和报表等功能。系统主要以电压稳定性为判据实现焊接过程稳定性的判断,以熔池的宽度为依据实现下塌缺陷及焊偏现象的判断。通过对焊接电压波形的方差进行判断实现了激光-电弧复合热源焊接过程不稳定的自动化识别,当焊接电压波形的方差超过了平均值的2.5倍时,认为复合焊接过程发生了焊接不稳定现象;通过对复合焊接熔池宽度减小量的判断实现了激光-电弧复合热源焊接出现下塌缺陷的自动化识别,当熔池宽度相比平均值减小28%时,认为复合焊接过程产生了下塌缺陷;通过对复合焊接熔池宽度增大量的判断实现了激光-电弧复合热源焊接出现焊偏现象的自动化识别,当熔池宽度相比平均值增大23%时,认为复合焊接过程发生了焊偏现象。最后,通过6mm厚低碳钢激光-电弧复合热源焊接验证了系统的工作性能的可靠性与稳定性。
李彬[7]2016年在《光纤激光深熔焊接的熔透与焊缝同步监测研究》文中研究说明随着汽车行业对自动化程度要求的提高,激光焊接以其焊接速度快,焊接变形小,飞溅少,易于实现自动化等突出优点,逐渐成为汽车制造业主要的焊接方式之一。但由于激光光斑直径小,受工件焊接热变形等影响,易引起光斑中心偏离焊缝。焊接质量难以长期保持稳定。采用机器视觉的方法对焊接过程进行监测引起广大学者重视。为实现激光焊接的熔透与焊缝同步监测,本文搭建了主动式同轴监测系统,对比分析了有无辅助光源条件下,并采用中心波长分别为532 nm和808 nm窄带滤光片同轴监测的小孔、穿透孔和焊缝图像特征。采用808 nm激光辅助光源照明和808 nm窄带滤光片能较好地消除光致等离子体/金属蒸气对拍摄的干扰,在强光干扰下,同一硬件系统中,同步拍摄采集到清晰的小孔、穿透孔及焊缝图像。本文采集了不同焊接工艺参数下的小孔、穿透孔以及焊缝的同轴图像。通过图像处理算法,提取相应的目标信息。熔透性提取的图像处理过程主要包括开窗口、滤波、图像二值化、图像形态学处理等过程,经过图像处理后能够准确地提取出小孔以及穿透孔轮廓。分析不同焊接工艺参数焊接下的焊缝的力学性能、焊缝截面形貌以及焊缝宏观形貌,确定适度熔透的焊接工艺参数。建立熔透状态与穿透孔面积关系,实现熔透状态监测。缝宽间隙监测及焊缝跟踪监测图像处理过程主要包括开窗口处理、滤波、图像二值化、图像形态学处理以及霍夫变换等,经过这些图像处理过程能够准确地提取待焊缝隙的上下边缘,待焊缝隙的上下边缘的中位线为焊缝中心直线。计算小孔质心与焊缝中心偏差,实现待焊缝隙监测以及焊缝跟踪监测。针对图像处理中,小孔、穿透孔可能受到被反射的辅助光、飞溅等干扰,造成提取失败。提出容错机制,利用小孔面积值区间及两次计算的焊缝中心直线斜率差值,作为判断提取失败的标准。如果提取失败,将上次计算的所有值赋值给本次计算结果,跳出本次计算,进行下一帧图像的计算。研究表明,当穿透孔面积均值在4.09×10-4 mm2~1.52×10-2 mm2时,焊件适度熔透。在本文提出的焊缝提取算法能识别的最小待焊缝隙为0.02 mm,焊缝跟踪监测误差为0.043 mm。本文处理一张图像平均时间为35.5 ms,满足实时性要求。实现了激光深熔焊接的熔透与焊缝同步监测。论文研究结果对激光焊接实时监控以及激光焊接模拟研究具有重要的理论意义及工程应用前景。
张朴, 彭齐治, 孔力[8]2005年在《基于虚拟仪器技术的激光焊接质量实时监测系统设计》文中进行了进一步梳理介绍了基于虚拟仪器技术的激光焊接质量实时监测系统的设计思想和实现方案,并详细说明了基于LabWindows/CVI开发环境的监测系统软件研制。该系统采用叁路传感器对激光焊接过程中产生的蓝紫光、红外光和声波信号进行采集,使用DSP对原始信号进行分析处理和特征提取,然后使用神经网络算法进行数据融合,从而得到比较准确的焊接质量结果。通过实际的焊接试验证明了系统的有效性和可靠性。
赵楠[9]2010年在《基于声信号处理的激光焊接过程实时检测研究》文中认为激光焊接工艺由于其独特的优势,近年来得到了越来越广泛的应用。但是,激光焊接过程是一个十分复杂的过程,要想及时确定焊接质量的好坏,需要有相应的实时监测系统来对其进行监控。当焊接过程中出现缺陷时,对于缺陷所在位置以及缺陷出现的时刻是迫切需要实时了解的。因此,需要研究一种监测手段能够实时定位焊接缺陷的位置,从而大大节省焊后检测的时间。本论文首先研究并设计了基于Labview平台的激光焊接声音信号采集系统,实现了将焊接环境下的声音信号转化为数字信号的过程。并且设计了相配套的麦克风阵列对声波进行采集,大大增加了信息获取量。为进一步的阵列信号处理提供了良好的基础。本文在分析了焊接声场的特点之后,认为其应当属于宽带近场特性,而传统的声音阵列信号处理算法都是建立在远场窄带的基础之上,因此传统的基于窄带远场信号的定位算法不再适用。于是在建立了相对应的近场宽带模型后,研究并改进了传统的声源定位算法,即将独立分量分析算法有机的融入MUSIC波达估计算法当中。从而解决近场信号严重的互相干特性。为了验证算法的可靠性,特别设计了几组激光焊接试验,并人为的使其焊接过程中产生缺陷。本文对于实验数据的处理全部是在Matlab软件上进行。当焊接过程的声音信号采集到后,首先进行了ICA实验,将其中代表激光焊接的声音信号提取出来,然后通过频谱分析对其进行验证。在确定了焊接声音分量的可靠性后,利用ICA得到的独立矢量基对缺陷时间段的焊接声音信号进行MUSIC处理,并最终得到了焊接缺陷的定位。将各组数据处理最终得到的DOA结果和真实值进行比较后发现,其误差在可承受范围之内,产生的误差很可能是阵列的摆放精度误差所致。而DOA图的主峰旁瓣很低,证明了ICA处理的有效性。计算结果表明,独立分量分析算法有效的分离出了焊接声音信号,并在此基础上进行的DOA估计也较好的分辨出了缺陷所在位置。
张成磊[10]2013年在《光纤激光深熔焊接主动式在线同轴监测研究》文中研究表明随着我国汽车行业的飞速发展，激光焊接技术也得到了充分体现，尤其是光纤激光器因为具有光束质量好、功率密度高、具有小光斑直径和集中热输入量的特点，形成的焊缝深宽比大、变形小等优点，在焊接领域的地位已日益剧增。但是在高速、高自动化激光焊接过程中难以始终保证焊接质量的稳定性。因此，利用监测激光焊接过程中的熔池及小孔等相关信息来实现对焊接质量的监测引起广大学者的重视。本文为实现焊接质量的在线监测，搭建了基于辅助光源的光纤激光焊接质量监测系统。首先通过试验测定了激光焊接镀锌钢时干扰信号(等离子体与金属蒸汽等)的波长范围，比较了不同蓝、绿和红色波段滤光效果，选取了合适的滤波片可以更好地抑制等离子体等干扰信号对同轴采集焊接区域图像的干扰；研究了主动式同轴监测与被动式同轴监测的区别，选取了绿色LED点光源作为辅助光源并设计了辅助点光源的照射角度调节装置；针对在焊接过程中不同的焊接速度，不同的焊接参数下同轴拍摄的需求，设计并选取了合适的拍摄装置及数据采集装置。针对激光焊接同轴图像的特点及采集系统的采集效率，提出了激光焊接质量的同轴监测算法。首先通过灰度处理，自适应中值滤波、图像增强、生长算法及Canny算子的方法对同轴采集的图像处理，可以获得熔池、小孔、热影响区轮廓清晰的图像。通过分析沿垂直焊接速度方向的熔池区域灰度分布，在线监测熔池宽度L值的大小可以实现光纤激光深熔焊接熔宽的在线监测。通过获取小孔顶部的直径D和底部直径d后，基于d/D的比值来实现激光焊接熔透状态的监测。最后，通过光纤激光焊接质量同轴监测平台并结合焊接质量监测机理做了大量试验，得出在激光焊接时可根据同轴采集图像中熔池宽度L的值来实现熔宽监测，当L值出现较大变动时即代表焊缝宽度发生大的变化；在激光焊接熔透状态监测时，可根据d/D的值监测出叁种熔透状态，分别为未熔透、适度熔透和过熔透。在对接焊过程中，对采集图像灰度值提取后，可获得未焊接缝隙所在的像素线位置，将其与焊接区域中心线比较，获得距离差值为L，可以根据监测L的值来实现焊缝跟踪，从而实现了焊接质量与焊缝跟踪的同步进行。
参考文献：
[1]. 基于数据融合的激光焊接实时监测系统研究[D]. 彭齐治. 华中科技大学. 2006
[2]. 激光焊接过程熔透状态实时监测与模式分类[D]. 吴松坪. 华中科技大学. 2004
[3]. 激光焊接过程多信号实时监测系统的研究[D]. 李杨. 华中科技大学. 2004
[4]. 基于多传感器的激光焊接质量实时诊断及其理论基础[D]. 王春明. 华中科技大学. 2005
[5]. 激光焊接质量实时监测系统研究[D]. 杨永斌. 华中科技大学. 2004
[6]. 激光—电弧复合热源焊接过程质量监测系统的研制[D]. 杨翰文. 哈尔滨工业大学. 2016
[7]. 光纤激光深熔焊接的熔透与焊缝同步监测研究[D]. 李彬. 湖南大学. 2016
[8]. 基于虚拟仪器技术的激光焊接质量实时监测系统设计[J]. 张朴, 彭齐治, 孔力. 焊接学报. 2005
[9]. 基于声信号处理的激光焊接过程实时检测研究[D]. 赵楠. 天津大学. 2010
[10]. 光纤激光深熔焊接主动式在线同轴监测研究[D]. 张成磊. 湖南大学. 2013
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