十字焊接操作架操作机/焊架

焊接操作架技术分析和发展趋势

   焊接操作架是一门普遍后工业应用技术，具有一定科学操作技术特点，包括电动机技术、电脑操作、焊接操作、结构组合、材料配备、等方面，焊接操作应用面特别广，不论是国内国外都有宽广市场发展空间，从焊接操作架到程序控制系统，再到移动式自动焊缝技术，焊接技术的每一步进化，都能提高了生产效率，焊接技术的自动化与智能化是未来焊接技术发展的必经之路。





 

1、焊接技术的发展状况

焊接操作架的更新在一定程度上是整个焊接工程的关键，焊接操作架的作用是使焊接焊缝更精准无误，焊接操作架控制系统对焊接过程也至关重要，对焊接操作架的控制是否适当调节好焊枪定位，从而实现焊缝的均匀度。

焊接操作架对弧焊的作用，弧焊是一种传感器触发焊接技术，有直接电弧式、触发式和非触发式三种，工作原理可分为机械、机电、电磁、电容、射流、超声、红外、光电、激光、视觉、电弧、光谱及光纤式等。

最早使用的触发式焊接，其特点工作稳定可靠，抗电弧干扰、生产效益高，先前是焊接生产的主要工具，随着现代科技的不断进步，也由于跟踪精度不高、磨损大、易变形，又不适用于高速焊接，所以其有被其他取而代之的迹象。

现在流行使用超声波传感器，其结构简单、精度高、价格又便宜，所以很受欢迎，超声波发生及接收装置组成超声波传感器，超声波的频率决定于超声波传感器精确度，频率高误差就小。

为了确保焊接操作机可以正常稳定的运行，焊接操作机放置在干燥、无尘土、通风、无潮湿和不会出现大幅度振动的地方，而环境的温度最好控制在-10℃ - +30℃之间，相对应的在湿度上不可以超过百分之六十五，所以，当整个环境的条件无法达到上面所提的要求时，那么很有可能会对焊接操作机的运行造成影响，严重的话还会对焊接操作机，以及焊接的控制器等造成故障。

其实焊接操作机直接放置在平整的地面就可以了，如果条件允许的话，最好可以使用地脚的螺丝来对设备进行固定，主要的目的是为了提升焊接操作机在工作上的稳定性，但是不可以随意的对设备进行加长，或者是将不同规格的焊接电极臂进行相互的更换，避免对焊接操作机的功率和焊接的效果造成影响。

对焊接操作机所使用的电源一定要选用符合要求的电源压和频率，如果设备的周边有高频的电气设备，就需要对其进行相应的保护措施，而电源的电压在波动上比较大的话，也可能会对焊接的工件造成质量方面的影响。

视觉传感器采用的光电转换器件最简单的是单元感光器件，如光电二极管等；其次是一维的感光单元线阵, 如线阵CCD（电荷耦合器件）；应用最多的是结构最复杂的二维感光单元面阵，如线阵CCD是二维图像的常规感光器件，代表着目前传感器发展的最新阶段，因而应用日益广泛。在焊接机器人各种视觉传感器中，CCD传感器因其性能可靠、体积小、价格低、图像清晰直观而受到了普遍重视。根据焊接机器人视觉焊接系统的工作方式不同，可将用于焊接机器人视觉焊缝跟踪系统的视觉传感器分为3种：结构光式、激光扫描式和直接拍摄电弧式。其中，结构光式和激光扫描式属于主动视觉方法，直接拍摄电弧式则属于被动视觉方法。

2 智能控制方法在焊缝跟踪中的发展应用状况

现代智能控制就是主要利用人的操作经验、知识和推理规则，同时利用控制系统所提供的某些信息得出相应的控制动作，以达到预期控制目的的一种控制方法。在焊缝跟踪系统中, 发展应用状况如下：

2.1 模糊控制方法在焊缝跟踪中的发展应用状况

模糊控制是吸收了人的思维具有模糊性的特点，使用模糊数学中的隶属函数、模糊关系、模糊推理和决策等工具得出控制动作。模糊控制最突出的优点是无需建立控制系统的数学模型，其控制决策表和控制规则是根据经验预先总结出来的。根据控制规则，误差及误差变换率的模糊子集产生控制决策表，通过决策表的直接查询，可得到每一时刻应施于控制系统的控制动作，从而达到实时控制的目的。在模糊控制中，需要建立模糊控制规则表，一般通过总结实际控制经验并经过模糊推理得到。

早在1985年，保加利亚的D.Lakov 提出用模糊模型描述弧焊过程的不确定性，借助于配置的非接触式激光传感器，它能按示教内容对焊缝进行跟踪，实验结果表明，采用模糊集概念可以进行在线评估、预测和控制。

日本的S.Murakami等人研制了基于模糊控制的焊缝跟踪系统，该控制系统根据焊枪的振幅位置同焊丝与工件的距离关系判别焊点的水平和垂直位移，根据语言规则设计了模糊滤波器和模糊控制器，控制效果很好。

国内北京联合大学的曹丽婷设计的系统中应用新一代激光焊缝传感器测量焊缝的位置，并采用Fuzzy-P双模分段控制进行焊缝的纠偏，获得较好的实验效果。

2.2 人工神经网络控制方法在焊缝跟踪中的发展应用状况

人工神经网络控制是在研究人脑结构和功能的基础上，通过简化、抽象和模拟，建立神经网络模型，再通过相应的计算机系统，实现反映人脑结构和功能来处理问题的过程控制。目前，应用最广、基本思想最直观的是误差传播神经网络及BP网络，BP网络的特点是进行误差逆传播，即根据网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号，由输出层经中间层向输入层逐层修正连接权及各单元的输出阈值，BP算法再求误差函数的极小值, 通过样本的反复训练并朝减少偏差的方向修改权值，直到达到满意的精度为止。

日本的Y.Suga等人将神经网络运用到焊缝跟踪中，在该系统中采用了视觉传感器并用神经网络进行图像处理以获得焊缝的形状数据，实验结果表明此系统具有较强的鲁棒性，能有效地进行焊缝跟踪。

焊接操作架技术分析和发展趋势

   焊接操作架是一门普遍后工业应用技术，具有一定科学操作技术特点，包括电动机技术、电脑操作、焊接操作、结构组合、材料配备、等方面，焊接操作应用面特别广，不论是国内国外都有宽广市场发展空间，从焊接操作架到程序控制系统，再到移动式自动焊缝技术，焊接技术的每一步进化，都能提高了生产效率，焊接技术的自动化与智能化是未来焊接技术发展的必经之路。





 

1、焊接技术的发展状况

焊接操作架的更新在一定程度上是整个焊接工程的关键，焊接操作架的作用是使焊接焊缝更精准无误，焊接操作架控制系统对焊接过程也至关重要，对焊接操作架的控制是否适当调节好焊枪定位，从而实现焊缝的均匀度。

焊接操作架对弧焊的作用，弧焊是一种传感器触发焊接技术，有直接电弧式、触发式和非触发式三种，工作原理可分为机械、机电、电磁、电容、射流、超声、红外、光电、激光、视觉、电弧、光谱及光纤式等。

最早使用的触发式焊接，其特点工作稳定可靠，抗电弧干扰、生产效益高，先前是焊接生产的主要工具，随着现代科技的不断进步，也由于跟踪精度不高、磨损大、易变形，又不适用于高速焊接，所以其有被其他取而代之的迹象。

现在流行使用超声波传感器，其结构简单、精度高、价格又便宜，所以很受欢迎，超声波发生及接收装置组成超声波传感器，超声波的频率决定于超声波传感器精确度，频率高误差就小。

为了确保焊接操作机可以正常稳定的运行，焊接操作机放置在干燥、无尘土、通风、无潮湿和不会出现大幅度振动的地方，而环境的温度最好控制在-10℃ - +30℃之间，相对应的在湿度上不可以超过百分之六十五，所以，当整个环境的条件无法达到上面所提的要求时，那么很有可能会对焊接操作机的运行造成影响，严重的话还会对焊接操作机，以及焊接的控制器等造成故障。

其实焊接操作机直接放置在平整的地面就可以了，如果条件允许的话，最好可以使用地脚的螺丝来对设备进行固定，主要的目的是为了提升焊接操作机在工作上的稳定性，但是不可以随意的对设备进行加长，或者是将不同规格的焊接电极臂进行相互的更换，避免对焊接操作机的功率和焊接的效果造成影响。

对焊接操作机所使用的电源一定要选用符合要求的电源压和频率，如果设备的周边有高频的电气设备，就需要对其进行相应的保护措施，而电源的电压在波动上比较大的话，也可能会对焊接的工件造成质量方面的影响。

视觉传感器采用的光电转换器件最简单的是单元感光器件，如光电二极管等；其次是一维的感光单元线阵, 如线阵CCD（电荷耦合器件）；应用最多的是结构最复杂的二维感光单元面阵，如线阵CCD是二维图像的常规感光器件，代表着目前传感器发展的最新阶段，因而应用日益广泛。在焊接机器人各种视觉传感器中，CCD传感器因其性能可靠、体积小、价格低、图像清晰直观而受到了普遍重视。根据焊接机器人视觉焊接系统的工作方式不同，可将用于焊接机器人视觉焊缝跟踪系统的视觉传感器分为3种：结构光式、激光扫描式和直接拍摄电弧式。其中，结构光式和激光扫描式属于主动视觉方法，直接拍摄电弧式则属于被动视觉方法。

2 智能控制方法在焊缝跟踪中的发展应用状况

现代智能控制就是主要利用人的操作经验、知识和推理规则，同时利用控制系统所提供的某些信息得出相应的控制动作，以达到预期控制目的的一种控制方法。在焊缝跟踪系统中, 发展应用状况如下：

2.1 模糊控制方法在焊缝跟踪中的发展应用状况

模糊控制是吸收了人的思维具有模糊性的特点，使用模糊数学中的隶属函数、模糊关系、模糊推理和决策等工具得出控制动作。模糊控制最突出的优点是无需建立控制系统的数学模型，其控制决策表和控制规则是根据经验预先总结出来的。根据控制规则，误差及误差变换率的模糊子集产生控制决策表，通过决策表的直接查询，可得到每一时刻应施于控制系统的控制动作，从而达到实时控制的目的。在模糊控制中，需要建立模糊控制规则表，一般通过总结实际控制经验并经过模糊推理得到。

早在1985年，保加利亚的D.Lakov 提出用模糊模型描述弧焊过程的不确定性，借助于配置的非接触式激光传感器，它能按示教内容对焊缝进行跟踪，实验结果表明，采用模糊集概念可以进行在线评估、预测和控制。

日本的S.Murakami等人研制了基于模糊控制的焊缝跟踪系统，该控制系统根据焊枪的振幅位置同焊丝与工件的距离关系判别焊点的水平和垂直位移，根据语言规则设计了模糊滤波器和模糊控制器，控制效果很好。

国内北京联合大学的曹丽婷设计的系统中应用新一代激光焊缝传感器测量焊缝的位置，并采用Fuzzy-P双模分段控制进行焊缝的纠偏，获得较好的实验效果。

2.2 人工神经网络控制方法在焊缝跟踪中的发展应用状况

人工神经网络控制是在研究人脑结构和功能的基础上，通过简化、抽象和模拟，建立神经网络模型，再通过相应的计算机系统，实现反映人脑结构和功能来处理问题的过程控制。目前，应用最广、基本思想最直观的是误差传播神经网络及BP网络，BP网络的特点是进行误差逆传播，即根据网络的希望输出与网络实际输出之差的误差信号，由输出层经中间层向输入层逐层修正连接权及各单元的输出阈值，BP算法再求误差函数的极小值, 通过样本的反复训练并朝减少偏差的方向修改权值，直到达到满意的精度为止。

日本的Y.Suga等人将神经网络运用到焊缝跟踪中，在该系统中采用了视觉传感器并用神经网络进行图像处理以获得焊缝的形状数据，实验结果表明此系统具有较强的鲁棒性，能有效地进行焊缝跟踪。