[发明专利]CO2电弧焊短路过渡焊接过程的稳定性自动检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种CO₂电弧焊的自动检测方法，尤其是一种CO₂电弧焊短路过渡焊接过程的稳定性自动检测方法，属于CO₂电弧焊检测领域。

背景技术

长期以来，CO₂电弧焊的稳定性，由有经验的焊工根据弧光、电弧声、飞溅等因素综合做出评价。这种方法具有很大的个人主观成分，并且判定速度慢，并未获得推广。

近年来，国内外众多专家学者尝试从电压、电流信号着手，研究CO₂电弧焊的稳定性评价方法。如2000年，周开庆等应用程序设计语言Visual C++研究开发了一个弧焊机和电弧参数测试系统，该系统除了能提供电压、电流波形以外，还能提供电压、电流的概率密度分布图、焊机外特性曲线拟合图等。又如2003年，张勇等研究实现的基于LabView虚拟仪器的二氧化碳焊接参数采集分析系统，该系统能自动识别燃弧开始点和短路开始点，并能进一步计算所得的短路时间、燃弧时间、短路过渡频率等参数；运用所得数据的概率分布图及平均值、标准差等统计量来预测焊接过程质量。

现有大部分方法实现了CO₂电弧焊过程电压电流信号的采集及基本的数学分析，并以直方图的方式显示了电压概率密度分布、电流概率密度分布、短路时间频数分布的情况。实践表明，从上述分布图，可直观地观察到CO₂电弧焊过程的稳定性程度。以短路时间频数分布图为例，短路时间频数越是呈现集中的单峰分布，CO₂电弧焊过程的稳定性越高。由此可见，对概率密度或频数分布图的分析，是CO₂电弧焊稳定性评价的重要手段。这类方法虽然停留于定性分析，但因其实用性获得了推广。

电弧焊过程定量化分析方法，是研究的趋势。2004年，武传松等将熔化极气体保护焊电压电流概率密度分布和时间频数分布数值信息进行进一步的处理，用其平均值、方差和标准方差等统计参数，构成12维向量。综合神经网络和模糊技术的优点，建立了模糊神经网络系统，对8种工艺条件下24个GMAW焊接试验的识别成功率达到了100％。不过，该方法从分布图中所得的特征向量的维度过高，未能定量化为单一的评价值，当与其他特征值联用时，容易把其他特征值淹没。

2007年，simpson应用主成分分析统计方法对焊接信号图像进行特征化，以实现电弧焊质量监控和缺陷检测。焊接信号图像是电压电流数据的二维直方图。该方法收集焊缝质量好的焊接信号图像组成唯一的参考集，偏离参考集的图像都能被分辨出来。然而，对于一些与参考集不同却也得到好焊缝的焊接信号图像，无可避免地被误判为缺陷类别。因此，2008年，simpson把10种脉冲焊角焊缝的缺陷信号图像加入数据库中，并人工标记缺陷类别，从而实缺陷检测。结果表明：该分类技术合理地推导出待检缺陷的类别。不过，该方法未能处理复合的缺陷。同年，simpson还提出基于信号图像的熔化极气体保护焊的稳定性指标。结果表明：短路过渡、喷射过渡的稳定性指标与焊接经验一致。文中以插图说明了焊接材料、焊丝及保护气体的变更对该指标的影响，探讨了该指标与金属过渡现象之间的联系。然而，该方法实质上是在信号图像中，求取相隔某个时间间隔的前后两个信号矢量的夹角正弦值的幂，从而形成一个序列而非单一量值。文中在需要单一指标时取该序列的均值，这种处理方式值得商榷，而且，采用不同的时间间隔，可能会得到截然不同的结果。但是未见很好的时间间隔测算方法。

2010年，石玗等针对铝合金脉冲MIG焊过程稳定性评估问题，提出了基于电弧电压信号概率密度的分析方法。利用焊接过程电弧电压信号概率密度分布中的第一个峰值与第二个峰值的比值作为评价铝合金脉冲MIG焊过程稳定性的指标。80组焊接试验结果表明电压概率密度分布中两个峰值的比值越小，焊接过程越稳定；反之越不稳定。然而，该方法基于有限的试验，缺乏合理的理论解释支撑，其科学性有待进一步的验证。并且，该方法是铝合金脉冲MIG焊过程稳定性评价方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供一种CO₂电弧焊短路过渡焊接过程的稳定性自动检测方法，该方法可以对CO₂电弧焊短路过渡焊接过程的稳定性进行检测，并在稳定性低于一般水平时发出警报信号。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

CO₂电弧焊短路过渡焊接过程的稳定性自动检测方法，采用以工控机和弧焊过程检测仪为主体的测试平台，所述弧焊过程检测仪包括电压传感器和电流传感器，其特征在于包括以下步骤：