張琨，鄒宗軒，劉燁，劉政軍

(1.沈陽工業(yè)大學(xué),沈陽,110870；2.School of Electrical Engineering and Computer Science,Oregon State University,Corvallis,OR 97331,USA)

0 序言

基于信息物理傳感網(wǎng)絡(luò)和焊接過程中信息交互的鋁合金鎢極惰性氣體保護電弧焊(tungsten inert gas arc welding，TIG 焊)新焊接理論，是推動焊接技術(shù)向基于數(shù)字應(yīng)用的更高階段智能化拓展的重要理論基礎(chǔ)和技術(shù)關(guān)鍵[1-3].

目前，焊接過程智能化及焊接過程控制、焊接過程動態(tài)評估技術(shù)，是國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域研究熱點之一.黃健康等人[4]、劉政軍等人[5]和Mugada 等人[6]針對鋁合金TIG 焊接工藝過程，研究了基于ABAQUS 數(shù)值仿真的焊縫溫度場分布特性及其對應(yīng)的熔池形貌特征，提出了基于熔池特性數(shù)值仿真的焊接工藝和焊接質(zhì)量優(yōu)化方法.Azarniya 等人[7]、Kumar 等人[8]和He 等人[9]設(shè)計了TIG 焊過程中焊縫熔池在超聲作用下的變化特性的試驗檢測方法，提出了通過焊接過程超聲能量控制焊縫形態(tài)及其組織性能的TIG 焊控制機理與方法.Sardarmehni 等人[10]、Zeng 等人[11]和Huang 等人[12]采用激光反射成像在TIG 焊接過程中對熔池的反射圖像采集方法及圖像特征與焊縫熔池特征間關(guān)系進行了研究，提出了一種基于實時激光成像的焊接過程熔池特性的在線監(jiān)測與評估方法；Li 等人[13]和Chen 等人[14]針對焊接過程中焊接參數(shù)的實時動態(tài)控制與焊接質(zhì)量間關(guān)系進行了研究，建立了基于焊接參數(shù)動態(tài)優(yōu)化的焊縫特征與焊接質(zhì)量優(yōu)化控制好方法.

針對鋁合金TIG 焊過程熔池三維參數(shù)的變化狀態(tài)在線辨識和感知問題，構(gòu)建了基于控制、通信和計算于一體化的焊接過程信息物理融合智能控制系統(tǒng)，包括焊接工藝參數(shù)和焊接過程狀態(tài)表征參數(shù)的實時傳感、采集、處理、傳輸、控制與數(shù)據(jù)融合等過程.為構(gòu)建焊接過程信息物理融合系統(tǒng)，部署了針對TIG 焊工藝和焊接過程的多個紅外溫度、電弧形態(tài)、焊接速度(位置)和焊接能量傳感器，并基于多類型、多數(shù)量傳感器間的數(shù)據(jù)異步異構(gòu)特性，研究了基于數(shù)據(jù)協(xié)同的熔池物理參數(shù)狀態(tài)感知算法，建立基于信息物理融合的熔池狀態(tài)感知模型和算法.最后，針對7 075 超硬鋁合金TIG 焊過程進行熔池參數(shù)在線測量與辨識試驗，采用信息物理融合系統(tǒng)及熔池狀態(tài)感知算法進行了焊接控制試驗，能夠?qū)附舆^程中的熔池參數(shù)進行準確的實時計算.

1 TIG 焊信息物理熔池感知策略

1.1 TIG 焊信息物理融合架構(gòu)

考慮由靜態(tài)傳感器、動態(tài)傳感器和全局能量傳感器構(gòu)成的TIG 焊信息物理融合系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，其各部分功能如下.

圖1 TIG 焊過程熔池狀態(tài)感知信息物理融合架構(gòu)Fig.1 Fusion architecture of molten pool state-aware cyber-physical fusion in TIG welding process

(1)紅外溫度傳感器、電弧形態(tài)傳感器.這兩種傳感器，可以看作是靜態(tài)傳感器，因為一方面需要動態(tài)跟蹤并反映電弧和熔池在空間上的移動，另一方面其安裝位置又是固定的.紅外溫度傳感器置于焊件上方，電弧形態(tài)傳感器置于焊接電弧水平位置.針對某一焊件的焊接過程，可以設(shè)置多個紅外溫度傳感器和電弧形態(tài)傳感器，主要作用是協(xié)助電弧能量傳感器對熔池所注入能量狀態(tài)的監(jiān)測和計算.

(2)電弧能量傳感器.為全局能量傳感器，與焊接電源相連，可通過紅外溫度傳感器和電弧形態(tài)傳感器的協(xié)助獲取熔池輸入能量狀態(tài)信息，但受噪聲因素影響，其狀態(tài)信息與紅外溫度傳感器和電弧形態(tài)傳感器不一定同步，主要作用是通過信息物理融合獲取焊接過程中焊槍位置傳感器所對應(yīng)焊接位置的能量輸入信息.

(3)焊接位置傳感器.為動態(tài)傳感器，由焊槍上方的焊接速度傳感器、焊接位置傳感器及焊件下方與焊槍同步運動的高精度紅外溫度傳感器構(gòu)成.其作用是與靜態(tài)的電弧能量傳感器協(xié)同，通過對整個焊接進程的定位與能量輸入狀態(tài)計算，對焊槍所處位置熔池長度、寬度、深度進行感知和計算.由于焊接位置傳感配置了焊件下方的紅外傳感元件，在焊接過程中可以直接獲取熔池深度信息.

1.2 熔池狀態(tài)描述參數(shù)與感知策略

根據(jù)TIG 焊接過程焊槍及電弧在焊件焊縫中的運動特性，提出熔池狀態(tài)描述的3 自由度方程.設(shè)vle，vwd，vdp分別表示動態(tài)熔池在長度、寬度、深度偏移上的變化速度，則熔池狀態(tài)變化的動力學(xué)模型為

式中：mle，mwd，mdp分別表示某時刻熔池在長度、寬度、深度變化的阻力；v為修正系數(shù)；k為時間；Fle，F(xiàn)wd，F(xiàn)dp分別表示焊槍運動伴與電弧能量輸入對熔池長度、寬度、深度3 個維度變化施加的推力；W表示氬氣的壓力；ρ1為焊件密度為3 個維度上的熔池變化推力系數(shù).

各阻力大小與焊件密度、熔池密度等密切相關(guān)，其計算公式如式(2)所示.

式中：mi為熔池在第i個維度上的阻力；Rc為焊件的抗壓強度；a和 μ為輔助修正系數(shù)；lc為焊接長度；D為焊槍與焊件接觸處的寬度；h為焊件的厚度；g為重力加速度；ρw為熔池的密度；A1，A2，A3為輔助參數(shù).

由式(1)可知，TIG 焊過程中，在一個傳感器的測量時間間隔內(nèi)，焊件焊縫在焊槍電弧作用下形成熔池的三維參數(shù)可描述為

式中：Xk為k時刻熔池焊件焊縫的三維參數(shù)矩陣；xle,ywd,zdp分別表示熔池焊件焊縫坐標系中長度、寬度、深度3 個方向的參數(shù).

結(jié)合式(1)和式(3)，可得熔池狀態(tài)在焊接過程中動態(tài)演化模型為

式中：Xk為預(yù)測值；f為描述k-1與k兩時刻熔池狀態(tài)之間關(guān)系的函數(shù)；為高斯白噪聲.其協(xié)方差為

式中：Qtdk為協(xié)方差；E為期望函數(shù).

2 熔池狀態(tài)傳感器異步數(shù)據(jù)協(xié)同模型

根據(jù)靜態(tài)、動態(tài)和能量傳感器實現(xiàn)焊接過程中實時熔池狀態(tài)的感知，首先要構(gòu)建各傳感器間數(shù)據(jù)交互的異步數(shù)據(jù)特征與熔池狀態(tài)間的對應(yīng)關(guān)系模型；其次，建立熔池狀態(tài)參數(shù)的多維傳感器協(xié)同感知問題，并根據(jù)式(4)的熔池狀態(tài)在焊接過程中動態(tài)演化模型，建立基于無跡卡爾曼濾波的協(xié)同感知算法，以實現(xiàn)熔池焊縫參數(shù) (xle,ywd)的準確感知；最后，根據(jù)焊接位置傳感器，即動態(tài)傳感器中位于焊件下方的紅外傳感器所測得的紅外溫度數(shù)據(jù)，結(jié)合熔池焊縫長寬參數(shù)(xle,ywd)、熔池能量輸入?yún)?shù)，即可對熔池焊縫深度zdp進行計算.

由于動態(tài)傳感器配置在焊件下方的紅外傳感器所測量的熔池深度zdp(k)與其它傳感器測量數(shù)據(jù)所計算的 (xle,ywd,zdp)應(yīng)該是一致的，但同時考慮到各類傳感器之間的數(shù)據(jù)異構(gòu)與異步特性，建立熔池深度與熔池狀態(tài)參數(shù)測量數(shù)據(jù)間關(guān)系如式(6)所示.

式中：Zdp(k)為 熔池深度矩陣；hlwd為熔池深度與長寬間關(guān)系函數(shù)；nle(k)為 零均值測量噪聲.hlwd的計算關(guān)系式為

式中：drs,n，drm,n分別為動態(tài)傳感器與靜態(tài)傳感器節(jié)點s、靜態(tài)傳感器節(jié)點n與靜態(tài)傳感器節(jié)點m之間熔池狀態(tài)傳感和采集后數(shù)據(jù)間的差異修正量.

式中：xle,s，xle,m，xle,n為靜態(tài)傳感器節(jié)點s，m，n的熔池長度參數(shù)；ywd,s，ywd,m，ywd,n為靜態(tài)傳感器節(jié)點s，m，n的熔池寬度參數(shù).

3 熔池狀態(tài)感知算法

通過多維傳感器數(shù)據(jù)估計出最接近實時焊接過程中實際情況的熔池長寬參數(shù)，則在k時刻動態(tài)傳感器處，在給定的置信區(qū)間和方差下，以Zk為深度的熔池長寬深三維參數(shù)感知結(jié)果的計算步驟如下.

(1)在k=1時，對熔池長寬深參數(shù)進行初始化.

(2)基于上一時刻，即k-1時刻計算出的熔池焊縫長寬深參數(shù)Xk-1及其誤差協(xié)方差矩陣Pk-1，選擇熔池焊縫長寬深狀態(tài)的Sigma 點如下.

(3)由式(4)的焊接過程熔池狀態(tài)動態(tài)演化模型，計算下一時刻熔池狀態(tài)參數(shù)的預(yù)測值

式中：0≤α ≤1,β=2.

由式(10)對熔池焊縫長度、寬度、深度狀態(tài)進行第二次Sigma 取點.

由式(6)計算熔池長度、寬度、深度測量值的無跡變換.

式中：Zdp,j,k|k-1為熔池深度計算值Zdp,k-1的第j列；是熔池深度的估計值.

(4)熔池焊縫長度、寬度、深度測量協(xié)方差矩陣和熔池焊縫長度、寬度、深度值測量交互協(xié)方差矩陣更新為

(5)通過以下更新規(guī)則來更新焊接過程中熔池焊縫長度、寬度、深度實時算法的卡爾曼增益、協(xié)方差和估計狀態(tài).

4 試驗結(jié)果與分析

試板加工尺寸為250 mm × 75 mm × 5 mm，V 形坡口角度為60°，背部采用開槽銅墊板，母材采用AA7075 試板，其成分如表1 所示[15].試驗采用母材切條作為焊接材料，切條為2 mm × 2 mm.焊接過程信息物理傳感系統(tǒng)配置原理如圖1 所示，在焊臺兩側(cè)分別布置位于焊縫斜上方的ZTP-148SR 型紅外探測器4 個；位于焊槍水平位置的AAFD-DU-M7 型電弧傳感器電弧傳感器4 個；在焊接電源上布置1 個TLI4970D050T5XUMA1 型電流傳感器；在焊槍上部署1 個LSTR8050 型運動及位置傳感器，并與焊臺下方與焊接位置對應(yīng)的紅外傳感器1 個，共同構(gòu)成動態(tài)傳感器.

表1 母材的主要化學(xué)成分(質(zhì)量分數(shù)，%)Table 1 Chemical composition of base metal

設(shè)計兩組試驗方案，并在試驗過程中對熔池參數(shù)進行感知計算，兩組試驗焊接工藝參數(shù)如表2所示.

表2 焊接工藝參數(shù)Table 2 Welding process paramenters

針對兩種工藝參數(shù)方案，分別進行10 組試驗，對焊縫三維熔池參數(shù)進行實時狀態(tài)感知，并將感知結(jié)果與焊接結(jié)束后的焊縫實際測量數(shù)據(jù)進行對比.圖2 和圖3 分別為兩種方案下焊接試驗后的焊縫正面和橫截面形貌.

圖2 焊件焊縫正面形貌Fig.2 Front view appearance of weldment weld.(a) plan 1;(b) plan 2

圖3 焊縫橫截面形貌Fig.3 Cross-section appearance of the weld.(a) plan 1;(b) plan 2

在實際的焊接工程應(yīng)用中，對于焊件焊接質(zhì)量的控制與評價主要關(guān)注的是焊縫寬度、焊縫高度和焊接深度.而在焊接過程中，通過靜態(tài)、動態(tài)傳感器間的數(shù)據(jù)協(xié)同，根據(jù)焊接速度、能量輸入和熔池溫度分布能夠從信息物理融合角度對熔池的三維狀態(tài)進行實時辨識.因此，針對焊接后焊縫特征的測量主要還是針對焊縫寬度和焊縫深度兩個維度進行.焊接過程中對熔池狀態(tài)進行實時感知的目的，也是要根據(jù)熔池參數(shù)實時狀態(tài)的準確感知來實現(xiàn)對焊接過程的智能控制，以獲得較為理想的焊縫寬度和焊縫高度.

圖4 和圖5 為焊接過程中的熔池狀態(tài)感知計算結(jié)果與實測焊縫的寬度與深度對比情況.由圖6可見，兩種方案下焊接過程中的熔池狀態(tài)感知結(jié)果與焊接結(jié)束后的焊件測量結(jié)果間的誤差基本在10%以內(nèi).

圖4 熔池狀態(tài)感知計算與實測結(jié)果的焊縫寬度對比Fig.4 Comparison of weld width calculated by molten pool state perception and measured results.(a) plan 1;(b) plan 2

圖5 熔池狀態(tài)感知計算與實測結(jié)果的焊縫深度對比Fig.5 Comparison of weld depth calculated by molten pool state perception and measured results.(a) plan 1;(b) plan 2

圖6 熔池參數(shù)狀態(tài)感知誤差特性Fig.6 Error characteristics of molten pool parameter situation awareness.(a) plan 1;(b) plan 2

5 結(jié)論

(1)針對鋁合金TIG 焊過程中狀態(tài)感知問題，提出了基于紅外溫度傳感器、能量輸入傳感器、焊接位置傳感器等的多傳感器實時數(shù)據(jù)的焊縫熔池狀態(tài)參數(shù)信息物理數(shù)據(jù)監(jiān)測方法.該方法能夠?qū)㈦娀『腿鄢乜臻g的移動數(shù)據(jù)、熔池輸入能量狀態(tài)數(shù)據(jù)、焊接位置數(shù)據(jù)等多種異構(gòu)數(shù)據(jù)進行協(xié)同處理，能夠有效減弱多種傳感器采集參數(shù)的噪聲.

(2)基于熔池狀態(tài)與焊接能量輸入、熔池溫度分布、焊接速度等物信息物理特征之間關(guān)系，提出了一種基于多傳感器數(shù)據(jù)協(xié)同的熔池狀態(tài)感知算法.該算法能夠根據(jù)TIG 焊過程焊槍及電弧在焊件焊縫中的運動特性實時計算熔池焊縫長度、寬度、深度三維參數(shù)結(jié)果，誤差可以控制在0.4 mm 以內(nèi)，且該算法的響應(yīng)時間在0.3 s 內(nèi)，可以較好地適應(yīng)工程需要.

(3)以7 075 超硬鋁合金TIG 焊試驗為基礎(chǔ)，設(shè)計了2 組工藝參數(shù)下的焊接試驗，試驗結(jié)果表明，基于多傳感器數(shù)據(jù)協(xié)同的TIG 焊過程熔池狀態(tài)感知算法，對焊縫寬度和焊縫高度的計算誤差可以控制在10%以內(nèi)，基本能夠滿足實際工程要求.