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一种 电弧增材堆积作业监测系统

阅读：201发布：2024-01-18

专利汇可以提供一种电弧增材堆积作业监测系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及电弧增材制造领域，更具体地，涉及一种电弧增材堆积作业监测系统。本发明能够对电弧增材过程中的焊接状态进行监测，在电弧增材堆积中加入电流传感器和温度传感器对焊接过程信息采集和处理，增材冷却期间通过对数据处理提取焊接电流的稳定程度和冷却温度阈值，生成反馈信号传递给上位机来调整下一层电弧增材的焊枪位置以及冷却时间，重复上述工作，完成电弧增材的成形控制。从而制造出成形质量较好地电弧堆积产品，极大提高了自动化生产程度。，下面是一种电弧增材堆积作业监测系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种电弧增材堆积作业监测系统，包括焊机(5)、焊枪(6)以及作业平台(7)，所述的焊机(5)的输出端分别与焊枪(6)输入端以及作业平台(7)的输入端相连接，其特征在于，所述系统包括温度传感器(3)、电流传感器(4)、模数转换模块(2)以及上位机(1)；所述的温度传感器(3)安装于作业平台(7)上，所述的电流传感器(4)的检测端与焊机的相连接；所述的温度传感器(3)的输出端以及电流传感器(4)的输出端分别与模数转换模块(2)的输入端相连接；所述的模数转换模块(2)的输出端与上位机(1)的输入端相连接，所述的上位机(1)输出端与焊机(5)的输入端相连接；
所述的温度传感器(3)用于采集弧增材堆积过程中焊缝的温度；所述的电流传感器(4)用于采集焊机(5)的输出电流；所述的模数转换模块(2)用于将温度传感器(3)以及电流传感器(4)采集到的模拟信号转化为数字信号；所述上位机(1)用于对采集到的数字信号进行分析检测，根据分析结果发送控制指令至焊机(5)，焊机(5)根据指令控制焊枪(6)以及作业平台(7)的作业。
2.根据权利要求1所述的一种电弧增材堆积作业监测系统，其特征在于，所述的温度传感器(3)采用热电偶温度传感器(3)。
3.根据权利要求1所述的一种电弧增材堆积作业监测系统，其特征在于，所述的作业平台(7)为三轴运动作业平台(7)。
4.根据权利要求1所述的一种电弧增材堆积作业监测系统，其特征在于，所述的上位机(1)对采集到的电流信号的处理过程如下：
对采集的电流信号做经验模态分解，计算过程如下：
其中x(t)为原始电流信号，ci(t)为不同频率内容的本质模态函数IMF，r(t)为残差；首先找出x(t)的所有极值点，用插值法对极小值点形成下包络emint(t)，对极大值形成上包络emax(t)，然后计算均值m(t)＝(emint(t)+emax(t))/2，抽离细节d(t)＝x(t)-m(t)，最后对残余的m(t)重复上诉步骤，直到d(t)的均值为0；
计算电流信号经验模态分解的能量熵，计算如下：
i表示进行经验模态分解的次数，Ei表示不同本质模态函数IMF对应的能量，imf表示本质模态函数，t为时间，Pi表示不同IMF的能量值占总能量的比重，Hen为电流信号的经验模态能量熵，电流信号的能量熵反映了电流的集中程度，即电弧的稳定状态，当焊接不稳定时，电流能量熵会逐渐增加，焊接过程会出现异常的熔滴过渡和金属飞溅，此时上位机(1)通过控制焊机(5)调节焊枪(6)位置，降低焊枪(6)与焊件的高度差。
5.根据权利要求1所述的一种电弧增材堆积作业监测系统，其特征在于，所述的上位机(1)对采集到的温度信号的处理过程如下：
上位机(1)计算测量点的温度峰值，测量点的温度变化即代表堆积层的温度变化，通过监测每堆积一层之后的温度以及峰值，判断冷却程度的好坏，当温度降到设定的阈值时即可控制作业平台(7)进行下一层的增材堆积。
6.根据权利要求5所述的一种电弧增材堆积作业监测系统，其特征在于，所述的阈值为
150℃。
7.根据权利要求1～6任一项所述的一种电弧增材堆积作业监测系统，其特征在于，所述的上位机(1)采用计算机。

说明书全文

一种电弧增材堆积作业监测系统

技术领域

[0001] 本发明涉及电弧增材制造领域，更具体地，涉及一种电弧增材堆积作业监测系统。

背景技术

[0002] 电弧增材过程中稳定状态会直接影响焊缝堆积成形的质量。目前常用的焊接过程的状态检测大多采用高速相机拍摄焊接熔池，观测熔池的状态变化来判断焊接状态的稳定程度。但是该方法采用的高速相机设备昂贵，电弧增材过程中的强弧光干扰会对图像采集造成极大影响，在线采集图像占用大量计算机数据输入通道，相应的图像处理算法复杂耗时，不利于在线实时传输反馈信号给计算机来控制焊枪的位置信息。

发明内容

[0003] 为了解决现有技术中采用视觉检测的方法来检测溶池状态易受强弧光干扰和处理算法复杂的不足，本发明提供了一种一种电弧增材堆积作业监测系统。

[0004] 为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

[0005] 一种电弧增材堆积作业监测系统，包括焊机、焊枪以及作业平台，所述的焊机的输出端分别与焊枪输入端以及作业平台的输入端相连接，所述系统包括温度传感器、电流传感器、模数转换模块以及上位机；所述的温度传感器安装于作业平台上，所述的电流传感器的检测端与焊机的相连接；所述的温度传感器的输出端以及电流传感器的输出端分别与模数转换模块的输入端相连接；所述的模数转换模块的输出端与上位机的输入端相连接，所述的上位机输出端与焊机的输入端相连接；

[0006] 所述的温度传感器用于采集弧增材堆积过程中焊缝的温度；所述的电流传感器用于采集焊机的输出电流；所述的模数转换模块用于将温度传感器以及电流传感器采集到的模拟信号转化为数字信号；所述上位机用于对采集到的数字信号进行分析检测，根据分析结果发送控制指令至焊机，焊机根据指令控制焊枪以及作业平台的工作。

[0007] 优选的，所述的温度传感器采用热电偶温度传感器。

[0008] 优选的，所述的作业平台为三轴运动作业平台，通过设置三轴运动平台，焊枪与增材堆积层之间的距离，提高作业的精度。

[0009] 优选的，所述的上位机对采集到的电流信号的处理过程如下：

[0010] 对采集的电流信号做经验模态分解，计算过程如下：

[0011]

[0012] 其中x(t)为原始电流信号，ci(t)为不同频率内容的IMF，r(t)为残差；首先找出x(t)的所有极值点，用插值法对极小值点形成下包络emint(t)，对极大值形成上包络emax(t)，然后计算均值m(t)＝(emint(t)+emax(t))/2，抽离细节d(t)＝x(t)-m(t)，最后对残余的m(t)重复上诉步骤，直到d(t)的均值为0；

[0013] 计算电流信号经验模态分解的能量熵，计算如下：

[0014]

[0015]

[0016]

[0017] i表示进行经验模态分解的次数，Ei表示不同本质模态函数IMF对应的能量，imf表示本质模态函数，t为时间，Pi表示不同IMF的能量值占总能量的比重，Hen为电流信号的经验模态能量熵，电流信号的能量熵反映了电流的集中程度，即电弧的稳定状态，当焊接不稳定时，电流能量熵会逐渐增加，焊接过程会出现异常的熔滴过渡和金属飞溅，此时上位机通过控制焊机调节焊枪位置，降低焊枪与焊件的高度差。

[0018] 优选的，所述的上位机对采集到的温度信号的处理过程如下：

[0019] 上位机计算测量点的温度峰值，测量点的温度变化即代表堆积层的温度变化，通过监测每堆积一层之后的温度以及峰值，判断冷却程度的好坏，当温度降到设定的阈值时即可控制作业平台进行下一层的增材。

[0020] 优选的，所述的阈值为150℃。

[0021] 优选的，所述的上位机采用计算机。

[0022] 与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：

[0023] 本发明在电弧增材堆积中加入电流和温度传感器对焊接过程信息采集和处理，增材冷却期间通过数据处理提取焊接电流的稳定程度和冷却温度阈值，生成反馈信号传递给计算机来调整下一层电弧增材的焊枪位置以及冷却时间，重复上述工作，完成电弧增材的成形控制，从而制造出成形质量较好地电弧堆积产品，极大提高了自动化生产程度。附图说明

[0024] 图1为本发明的装置连接图。

[0025] 图2为发明系统的工作流程图。

具体实施方式

[0026] 附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

[0027] 为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

[0028] 对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

[0029] 下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

[0030] 实施例1

[0031] 如图1所示，一种电弧增材堆积作业监测系统，包括焊机5、焊枪6以及作业平台7，所述的焊机5的输出端分别与焊枪6输入端以及作业平台7的输入端相连接，所述系统包括温度传感器3、电流传感器4、模数转换模块2以及上位机1；所述的温度传感器3安装于作业平台7上，所述的电流传感器4的检测端与焊机5的相连接；所述的温度传感器3的输出端以及电流传感器4的输出端分别与模数转换模块2的输入端相连接；所述的模数转换模块2的输出端与上位机1的输入端相连接，所述的上位机1输出端与焊机5的输入端相连接；

[0032] 所述的温度传感器3用于采集弧增材堆积过程中焊缝的温度；所述的电流传感器4用于采集焊机5的输出电流；所述的模数转换模块2用于将温度传感器3以及电流传感器4采集到的模拟信号转化为数字信号；所述上位机1用于对采集到的数字信号进行分析检测，根据分析结果发送控制指令至焊机5，焊机5根据指令控制焊枪6以及作业平台7的工作。

[0033] 作为一个优选的实施例，所述的温度传感器3采用热电偶温度传感器3。

[0034] 作为一个优选的实施例，所述的作业平台7为三轴运动作业平台7，通过设置三轴运动平台，焊枪6与增材堆积层之间的距离，提高作业的精度。

[0035] 作为一个优选的实施例，所述的上位机1对采集到的电流信号的处理过程如下：

[0036] 对采集的电流信号做经验模态分解，计算过程如下：

[0037]

[0038] 其中x(t)为原始电流信号，ci(t)为不同频率内容的IMF，r(t)为残差；首先找出x(t)的所有极值点，用插值法对极小值点形成下包络emint(t)，对极大值形成上包络emax(t)，然后计算均值m(t)＝(emint(t)+emax(t))/2，抽离细节d(t)＝x(t)-m(t)，最后对残余的m(t)重复上诉步骤，直到d(t)的均值为0；

[0039] 计算电流信号经验模态分解的能量熵，计算如下：

[0040]

[0041]

[0042]

[0043] i表示进行经验模态分解的次数，Ei表示不同本质模态函数IMF对应的能量，imf表示本质模态函数，t为时间，Pi表示不同IMF的能量值占总能量的比重，Hen为电流信号的经验模态能量熵，电流信号的能量熵反映了电流的集中程度，即电弧的稳定状态，当焊接不稳定时，电流能量熵会逐渐增加，焊接过程会出现异常的熔滴过渡和金属飞溅，此时上位机1通过控制焊机5调节焊枪6位置，降低焊枪6与焊件的高度差。

[0044] 作为一个优选的实施例，所述的上位机1对采集到的温度信号的处理过程如下：

[0045] 上位机1计算测量点的温度峰值，测量点的温度变化即代表堆积层的温度变化，通过监测每堆积一层之后的温度以及峰值，判断冷却程度的好坏，当温度降到设定的阈值时即可控制作业平台7进行下一层的增材。

[0046] 优选的，所述的阈值为150℃。

[0047] 作为一个优选的实施例，所述的上位机1采用计算机。

[0048] 实施例2

[0049] 如图1所示，在本实施例中，将焊枪6安装于三轴运动作业平台7的Z轴上，使用热电偶温度传感器3监测测量点的温度变化，电流传感器4采集焊机5的输出电流信号。在计算机的控制下，传感器采集电弧增材过程中的电流与温度信号，受堆积层间温度影响，每堆积一层必须冷却后继续堆积下一层，冷却期间，计算机对传感器采集的信号进行处理和分析，提取焊接电流稳定状态和堆积层的温度变化曲线，进而生成反馈信息传递给计算机调节焊枪6在堆积下一层时候的位置高度，确定焊接参数，驱动焊机5和作业平台7进行下一步的电弧增材工作。

[0050] 相同或相似的标号对应相同或相似的部件；

[0051] 附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

[0052] 显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

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