熔透狀態(tài)識別預(yù)測與控制技術(shù)研究現(xiàn)狀

金 偉，趙紅霞，郭于明

（井岡山大學(xué)機電工程學(xué)院，江西吉安343009）

制造業(yè)發(fā)展中，焊接是一種不可缺少的加工手段，廣泛應(yīng)用于航空、核工業(yè)、造船、建筑及機械制造等工業(yè)部門，且其應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴展。近幾年興起的近似零排放的、運行平穩(wěn)無噪聲的新能源汽車所使用的充電樁樁體，就是由鈑金焊接而成。

在焊接生產(chǎn)過程中，保證焊接質(zhì)量尤為重要，熔透是評價焊接質(zhì)量最重要的指標之一。許多專家學(xué)者都是通過監(jiān)控焊接過程中的熔透狀態(tài)進而保證焊接質(zhì)量，熔透狀態(tài)分為未熔透、適度熔透和過熔透。其中，均勻適度熔透是最佳的熔透狀態(tài)，一般不允許出現(xiàn)未熔透和過熔透，如何進行熔透狀態(tài)的識別與預(yù)測，有效控制焊縫的熔透狀態(tài)，保證焊材完全均勻熔透，從而保證焊縫的焊接質(zhì)量，對自動化焊接來說一直是研究的重點與難點［1-2］。

解決熔透問題的基本前提是對焊接動態(tài)過程信息實時、快速、精確地獲取與質(zhì)量實時控制，獲取動態(tài)過程特征信息即對焊縫的熔寬、熔透、焊縫正面熔寬、余高、焊縫熔深、背面熔寬、背面余高等尺寸參數(shù)的表征與測量，獲取焊縫特征信息是實時判斷焊接質(zhì)量的前提條件［3-6］。

1 熔透狀態(tài)識別預(yù)測

1.1 基于機器學(xué)習(xí)模型與數(shù)學(xué)建模的熔透識別預(yù)測

模型能否準確預(yù)測熔透狀態(tài)，這對于焊接過程中焊縫質(zhì)量控制具有重要意義［7］。受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machine，RBM）作為一種機器學(xué)習(xí)模型，設(shè)置合適的各項學(xué)習(xí)參數(shù)，經(jīng)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練后具有高精度的預(yù)測能力。文獻［8］通過對由視覺傳感系統(tǒng)獲得的熔化極氣體保護焊（Gas Metal Arc Welding，GMAW）熔池圖像進行圖像處理，提取熔池特征參數(shù)，與焊接實時電流值一起輸入RBM，預(yù)測實時熔透狀態(tài)，精度比較高。

激光深熔焊是激光焊的方式之一，具有精度高、焊接速度快、成本低等特點，是激光焊接中常采用的方式［9］，其能量轉(zhuǎn)換機制是通過小孔結(jié)構(gòu)來完成。文獻［10］基于小孔前壁演化動力學(xué)的分析，建立了激光深熔焊熔透最大深度的預(yù)測模型，經(jīng)實驗論證，所建立的預(yù)測模型合理可靠。

由于鋁合金焊接過程復(fù)雜，對焊接工藝比較敏感，容易出現(xiàn)未熔透、過熔透、不均勻熔透、焊漏、焊塌等情況［1，11］。國內(nèi)對于鋁合金焊接熔透狀態(tài)識別已有一定的研究成果。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，在小樣本、非線性、高維模式識別問題中有很多優(yōu)勢，并且能夠方便地擴展到函數(shù)擬合等其他機器學(xué)習(xí)問題中。文獻［12］在鋁合金變極性鎢極惰性氣體保護焊（Tungsten Inert Gas Welding，TIG或GTAW）焊接過程中通過攝像機采集熔池圖像并進行處理，通過SVM建模，以熔池寬度、送絲速度、焊接電流、試板間隙量和試板錯邊量5個量作為模型輸入量，可以實時判定焊接狀態(tài)，對熔透的3種狀態(tài)進行分類識別，準確率達93%以上，效果較好。

變極性等離子弧焊接（Variable Polarity Plasma Arc Welding，VPPAW）是一種針對鋁及鋁合金開發(fā)的新型高效焊接工藝方法，它綜合了變極性TIG焊和等離子弧焊的優(yōu)點。當(dāng)焊件較厚時，常采用小孔法進行焊接，為了形成穩(wěn)定的穿孔過程，變極性等離子穿孔立焊對焊接工藝參數(shù)的匹配控制要求非常嚴格。針對這一特點，文獻［13］建立了背面小孔視覺傳感系統(tǒng)，提出了一種基于極限學(xué)習(xí)機的表征背面小孔動態(tài)特征信息與焊縫熔透狀態(tài)關(guān)系的預(yù)測模型，模型預(yù)測精度達到96.7%，能夠較可靠地預(yù)測變極性等離子弧焊的熔透狀態(tài)。

1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熔透識別預(yù)測

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別方面有著較高的預(yù)測精度，文獻［14］提出了一種基于獨立成分分析-反向傳 播（Independent Comment Analysis-Back Propagation，ICA-BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熔透識別模型，將模型的權(quán)值閾值作為優(yōu)化問題要求的解，再根據(jù)熔透狀態(tài)輸出的實際誤差與期望誤差之間差值的大小及時調(diào)整權(quán)值和閾值。

文獻［15］在研究焊縫特征信息與熔透狀態(tài)之間映射關(guān)系時，提取熔池面積、熔寬和熔池圖像質(zhì)心到熔池圖像底部的距離3個特征量，通過改變反向傳播（Back Propagation，BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元個數(shù)及訓(xùn)練函數(shù)獲得不同的熔透識別模型，結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用Levenberg-Marquardt訓(xùn)練算法對于不同熔透狀態(tài)的單獨識別準確率最高，可以準確地預(yù)測焊縫熔透狀態(tài)。

文獻［1］在鋁合金雙絲焊熔透識別研究中，采用近紅外視覺傳感方法提取不同熔透狀態(tài)下的熔寬、半長、面積、周長、拋物線系數(shù)等熔池特征參量，建立視覺特征信息與熔透狀態(tài)之間的關(guān)系，并基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了熔透識別模型，結(jié)果為5-13-3結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對熔透狀態(tài)識別的正確率最高，可達到89.05%。

文獻［16］基于等離子弧焊過程中的小孔特征研究變極性等離子弧焊焊縫熔深預(yù)測時，提出將自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理系統(tǒng)（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System，ANFIS）和粒子群優(yōu)化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）相結(jié)合，以小孔圖像中小孔大小和形狀參數(shù)作為輸入量識別熔透狀態(tài)，即PSO-ANFIS模型可用于表征小孔特征與焊縫熔透之間的關(guān)系。

1.3 基于弧聲信號的熔透識別預(yù)測

焊接過程中伴隨有電弧聲信號產(chǎn)生，電弧聲信號中包含大量與焊接熔透狀態(tài)相關(guān)的信息，其信息含量僅次于視覺信息，實時性較視覺信息更好［2］，許多專家學(xué)者研究了基于電弧聲信號判別熔透狀態(tài)。

文獻［17］利用短時傅里葉變換（Short Time Fourier Transform，STFT）分析了不同熔透狀態(tài)下熔化極活性氣體保護焊（Metal Active Gas Arc Welding，MAG）過程中產(chǎn)生的電弧聲信號的頻譜，提出一種修正的梅爾頻率倒譜電弧聲特征參數(shù)的提取算法，將電弧聲信號進行分頻處理，采用梅爾濾波器提取電弧聲信號的特征參數(shù)，對電弧聲信號特征基于共稀疏表示模型（Co-sparse Model）進行共稀疏判決表示，建立熔透狀態(tài)的判別模型，以識別MAG焊的不同熔透狀態(tài)。

文獻［18］研究了在脈沖GTAW過程中基于電弧聲信號如何實時檢測弧長，建立了一套自動測量控制系統(tǒng)，弧聲信號預(yù)處理后，建立3~4 mm和4~6 mm兩段不同弧長的弧聲信號分段線性模型；基于弧聲和弧長之間的線性關(guān)系，建立線性擬合模型預(yù)測熔池表面高度，以分段自適應(yīng)比例-積分-微分（Proportional Integral Derivative，PID）控制器檢測和控制弧長，并在試驗中證明了基于弧聲信號弧長檢測效果。

文獻［2］以脈沖GTAW過程電弧聲信號為研究對象，首先提出了一整套時-頻-時頻域特征提取算法以分析電弧聲信號的熔透特性，通過時域分析、頻域分析以及小波變換，確定了與熔透狀態(tài)有很好對應(yīng)性的多個識別特征與特征值，設(shè)計了一種BP_Adaboost神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)熔透狀態(tài)預(yù)測模型，準確率高、適用性強；引入語音辨識模型中的隱馬爾科夫模型，設(shè)計了新型的小波分析隱馬爾科夫模型（Wavelet-Hidden Markov Model，WA-HMM），得出6狀態(tài)有跨越二階差分梅爾頻譜系數(shù)（Mel-Frequency Cepstrum Coefficents，MFCC）為最佳熔透狀態(tài)識別模型，識別率高達95.83%。結(jié)果表明，焊縫熔透均勻，質(zhì)量有明顯提高。

文獻［19］提出了一種叫做“聽覺注意”的弧聲信號預(yù)處理方法，基于線性預(yù)測倒譜系數(shù)（Linear Prediction Cepstral Coefficients，LPCC）提取弧聲特征，并用反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器（Back Propagation Artificial Neural Network-Piecewise，BPANN-PW）基于不同弧聲信號準確及時識別熔透特征，通過調(diào)整焊接電流實時控制熔透，效果較好，如圖1所示。圖1（a）為在恒定的焊接參數(shù)下的焊縫圖像，焊縫熔透性不理想；圖1（b）為由BPANNPW控制器控制下的焊縫圖像，實現(xiàn)了熔透狀態(tài)的在線控制，焊接質(zhì)量大大提高。

圖1 工件分別在恒定焊接參數(shù)和BPANN-PW控制器下的焊縫熔透圖像Fig.1 Work-piece welded under constant current and BPANN-PW controller

2 熔透識別預(yù)測與控制的其他方法

背面熔寬是反映焊縫熔透情況最重要的特征參數(shù)之一。文獻［20］針對航天領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的懸空TIG焊接技術(shù)，設(shè)計開發(fā)了基于光電耦合（Charged Coupled Device，CCD）視覺傳感的焊縫背面熔透控制系統(tǒng)，獲得了清晰的焊縫背面圖像，通過圖像處理提取了背面熔寬特征參數(shù)，并以熔寬和熔寬的變化量作為輸入，實時調(diào)整焊接電流，成功實現(xiàn)了背面熔寬的實時控制，保證焊縫背面熔寬均勻一致，控制效果良好。該技術(shù)已成功應(yīng)用于運載火箭貯箱的焊接，效果良好。

文獻［21］基于激光視覺法，在TIG焊中采用2臺同規(guī)格的CCD攝像機獲得了熔池表面反射激光點陣和背面熔寬變化圖像，并研究了熔池三維自由表面動態(tài)變化與焊縫熔透之間的相關(guān)性，即焊縫由未熔透過渡到熔透時以及過熔透時，反射激光點陣行曲率和激光點的變化。結(jié)果表明，利用反射激光點陣的形態(tài)變化可以表征熔透變化。

文獻［22］在提取熔池表面特征參數(shù)時采用激光光電轉(zhuǎn)換法，分析了從未熔透到全熔透過程中電壓信號與熔透狀態(tài)的對應(yīng)關(guān)系及電壓信號的變化規(guī)律，實時電壓信號變化與熔透變化相吻合，電壓信號的變化可以較好地反映直流TIG焊熔透狀態(tài)。圖2為熔透實時信息以及該參數(shù)下焊縫正面和背面熔透狀態(tài)的對應(yīng)圖像。激光光電法可以較精確地識別與提取熔透特征信號，克服了目前檢測方法中存在的信噪比低、實時性差等缺點。

圖2 熔透實時信息及對應(yīng)焊縫熔透圖像Fig.2 Real-time information of welding penetration and weld bead appearance

文獻［23］在檢測由熔池表面鏡面反射的激光圖案的反射圖像區(qū)域（Reflection Image Area，RIA）的動態(tài)變化過程中，得出RIA的動態(tài)變化由熔池表面決定，而熔池表面又由焊縫熔透決定，RIA顯示出兩個峰值，分別對應(yīng)于全熔透和過熔透，RIA可以通過圖像二值化來計算，從而簡化了熔透狀態(tài)的確定。

文獻［24］研究了焊接電參數(shù)對熔透狀態(tài)的影響，針對GTAW過程中因焊接參數(shù)波動、熱傳導(dǎo)條件變化，難以實時檢測和控制熔透的難題，建立了焊接電參數(shù)（焊接電流、電弧電壓）與熔池相變潛熱、背面熔寬間的動態(tài)變化數(shù)學(xué)模型，能夠反映焊接電參數(shù)對熔透狀態(tài)的影響規(guī)律，且焊接電流對熔透狀態(tài)的影響更明顯。

文獻［25］在研究高功率光纖激光焊接時提出了一種新的熔透狀態(tài)檢測方法，在焊接過程中用高速相機記錄金屬蒸汽和熔池，提取金屬蒸汽輻射強度RIMV、熔池面積AMPE、熔池端的后角RAMPE和熔池端長寬比ARMPE 4個圖像特征，計算4個特征的平均值、相對范圍、變異系數(shù)和頻率比，以獲得16個特征參數(shù)，不同熔透狀態(tài)下的特征參數(shù)的大小各有不同，該檢測方法可用于大功率激光焊接過程中在線熔透狀態(tài)的檢測。

3 結(jié)語

本文分別從基于機器學(xué)習(xí)模型、建模、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及以電弧聲信號為研究對象，介紹了焊接過程中焊縫熔透識別預(yù)測及控制的研究現(xiàn)狀。在工業(yè)信息化、智能化的工業(yè)4.0時代，隨著傳感器、信息處理等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，對焊接熔透的相關(guān)研究成果將會更多，從而可以更好地滿足焊接質(zhì)量的要求。