[发明专利]一种复合焊接搭接焊缝熔深控制方法及设备在审

专利信息
申请号: 202310243840.X 申请日: 2023-03-14
公开(公告)号: CN116174907A 公开(公告)日: 2023-05-30
发明(设计)人: 熊俊;蔡玉华;陈辉;李超男 申请(专利权)人: 西南交通大学
主分类号: B23K26/348 分类号: B23K26/348;B23K26/70;G06V10/25;G06V10/82
代理公司: 成都智言知识产权代理有限公司 51282 代理人: 蒋秀清
地址: 610000 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 复合 焊接 焊缝 控制 方法 设备
【权利要求书】:

1.一种复合焊接搭接焊缝熔深控制方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1、调整激光-电弧复合焊枪姿态,使电弧焊枪与基板夹角为θ1,焊丝干伸长为d1,焊丝端部与基板上激光束焦点的距离为d2,激光束与电弧焊枪的夹角为θ2,CCD相机的倾斜角度为θ3,CCD相机镜头与熔池距离为d3

S2、在送丝速度为V0,焊接速度为V1的条件下开始焊接,令激光功率P从0开始逐渐增加,直至搭接焊缝完全熔透,记录此时最大激光功率Pmax,沿着焊接方向将焊缝切开,观察上搭接板开始熔透位置,并记录此处的激光功率值Pmin。在[Pmin,Pmax]区间内任意选取激光功率P0为基础工作点;

S3、在S2的焊接参数条件下开始焊接,设定激光功率P0由Pmin逐渐增加到Pmax,并打开CCD相机实时采集熔池正面图像,CCD相机采集帧率为f,将焊缝沿着焊接方向切开,从焊接起点位置处间隔测量焊缝熔深值d,并使用线性插值法计算每帧熔池正面图像对应的焊缝位置处的d值,使用d值对熔池正面图像进行标签,获得数据集;

S4、搭建深度学习模型,以数据集中的熔池正面图像作为输入,d值作为输出对深度学习模型进行训练,并通过调整深度学习模型的超参数进行模型优化,将优化完成的深度学习模型进行保存及在线调用;

S5、在S2的焊接参数条件下开始焊接,开启CCD相机实时采集熔池正面图像,将熔池正面图像进行感兴趣区域(ROI)剪裁,将ROI图像输入深度学习模型获得当前的dp值,当焊接t时刻后开启激光-电弧复合焊接控制设备,其中t设定为0.5-1s,闭环控制器根据熔深预测值dp与熔深设定值ds的偏差值e(t)的正负和大小,同时根据焊缝熔深偏差的变化趋势Δe(t)=e(t)-e(t-1)进行反馈控制,输出调节信号至激光器改变激光功率P,其中e(t-1)为前一控制时刻的焊缝熔深偏差,焊接完成后,关闭激光-电弧复合热源焊接设备,实现对搭接结构焊缝熔深的在线控制。

2.根据权利要求1所述的一种复合焊接搭接焊缝熔深控制方法,其特征在于,所述S1中的夹角θ1的取值范围为60°-80°,d1的取值范围为10-16mm,θ2的取值范围为70°-85°,θ3的取值范围为45°-70°,d2的取值范围为2-4mm,d3的取值范围为130-180mm。

3.根据权利要求1所述的一种复合焊接搭接焊缝熔深控制方法,其特征在于,所述S3中的熔池正面图像对应焊缝位置的焊缝熔深d值使用线性插值法计算:d=dA+x×(dB–dA)/2,其中dA和dB为两相邻点P1及P2位置分别对应的焊缝熔深,x为当前计算帧位置与P1点位置的距离,其中x计算方法为:x=k×1/f×V1,其中k为从P1位置到当前计算帧位置经历过的帧数。所述的数据集按照β:(1-β)的比例随机划分为训练集和测试集。

4.根据权利要求1或3所述的一种复合焊接搭接焊缝熔深控制方法,其特征在于,所述参数β的取值范围为0.7-0.85。

5.根据权利要求1所述的一种复合焊接搭接焊缝熔深控制方法,其特征在于,所述S4的深度学习模型包含1个输入层,n个卷积层,n个池化层,m个全连接层和1个Linear回归层的卷积神经网络。

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