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CO2焊接电流波形的模糊控制

时间: 2011-07-13 09:01 来源: 作者: 点击:

CO2焊接电流波形的模糊控制

 

 

吴爱国 李特一 黄瑞祥 袁 浩

 

  摘要 根据减少CO2焊接过程飞溅对焊接电流波形的要求,提出双模糊控制方法,并在LINCOLN逆变焊机上进行实验,证实了控制方法的可行性,达到了抑制CO2焊接飞溅率的目的。
  关键词:CO2焊接 模糊控制 飞溅

 

The Fuzzy Control of Current Waveform in CO2 Welding

 

 Wu Aiguo Li Teyi Huang Rixiang Yuan Hao
(Tianjin University
 300072 China)

  Abstract According to the welding current waveform requirement from suppression of CO2 welding spatter,the double-model fuzzy control strategy is employed,which is also test in LICONLN inverting welder.The result approves the effectiveness of the control strategy,and the expected suppression of CO2 welding spatter is achieved.
  Keywords:CO2 welding Fuzzy control Spatter

 

1 前言

 

  目前我国的焊接设备与技术同国外相比还有相当距离,表现在设计能力落后且制造工艺水平低。由于对焊接过程的电弧物理本质认识不足,产品设计一般均采用简单的类比方法或采用经验公式。国内焊接界大部分仍着眼于逆变器的工作原理及可靠性的研究,而对逆变器的综合控制尚未涉及,所以CO2焊接过程飞溅率高的问题始终没有得到很好的解决。因此必须搞清CO2焊接产生飞溅的原因,从而采取有效地降低飞溅率的控制方法,才能根本解决问题。本文正是基于此目的,提出了一种新的控制方法。

 

2 理想焊接电流波形的给出

 

  CO2气体保护焊是一种高效节能、优质的焊接工艺。据统计,CO2气体保护焊比手工电弧焊节电1/2~1/3。在生产率方面,CO2焊的生产率比手工电弧焊高1~2.5倍,且成本低。若采用逆变式CO2焊机其效率还可提高,因此对CO2气体保护焊进行研究是十分必要的。
  但是,CO2焊本身的性质决定了该种方法飞溅严重,直接影响工件表面的质量和光洁度,焊缝成形差,恶化工作环境,并造成焊接材料的浪费。因此,如何解决这个问题是目前焊接行业的重要课题之一。
  本文提出一种实用的电流控制波形如图1所

 

图1 抑制飞溅的CO2焊电流理想波形示意图
Fig.1 The ideal current figure of suppression of CO2 welding

 

3 双模模糊控制系统

 

  所谓双模模糊控制系统是一种开关控制与模糊控制相结合的双模控制方法,图2是双模模糊控制系统的结构框图。

 

图2 双模模糊控制系统框图
Fig.2 The system block of double-model fuzzy control

  当控制开始时,偏差e较大,即当|e|≥|EM|时(EM为双模控制时e的边界值),系统的控制量取+Um或-Um,实行非线性的开关控制;当偏差e逐渐减少,小于预定的转换边界值(|e|<EM)时,便进行程序切换,实行模糊控制。这样我们既能加快过渡过程,又能保证系统超调小,从而取得良好的调节品质。下面我们主要讨论模糊控制系统的建立。模糊控制过程的框图如图3。

图3 模糊控制系统框图
Fig.3 The system block of fuzzy control

  (1)首先将被控对象的输出参数由精确量转换成模糊量。
  (2)运用模糊逻辑对模糊量进行推理,做出决策,并输出模糊控制量。
  (3)将这些模糊量再转换成精确量对被控对象进行调整。
  在CO2短路过渡过程中,分为燃弧段和短路段,根据要求,在燃弧段采用恒压控制策略,在短路段采用带阶段判别(短路瞬时判别和缩颈判别)的恒电流上升率控制的策略,因此在燃弧段,输入的模糊量为电弧电压和电压变化率d;短路段为焊接电流和电流变化率d;输出都采用模糊量占空比变化量。
  把上面的量都转化为[-6,+6]之间变化的连续量,又把[-6,+6]之间变化的连续量分为以下7档:
“正大”(PL);“正中”(PM);“正小”(PS);“零”(O);“负小”(NS);“负中”(NM);“负大”(NL)。
  对应这7个模糊子集的论域为[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6]。语言变量的隶属函数取人们常用的正态分布函数

式中 a——数学期望
   b——方差
通过实验调整得到以下的隶属函数表。

表1 模糊集合隶属函数表
Tab.1 The membership function table of fuzzy sets

E,C,D -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 NL 1 0.8 0.4 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NM 0.2 0.7 CO2 0.7 0.2 0 0 0 0 0 0 0 0 NS 0 0 0.2 0.7 CO2 0.7 0 0 0 0 0 0 0 O 0 0 0 0 0 0.5 1 0.5 0 0 0 0 0 PS 0 0 0 0 0 0 0 0.7 CO2 0.7 0.2 0 0 PM 0 0 0 0 0 0 0 0 0.2 0.7 CO2 0.7 0.2 PL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.1 0.4 0.8 1


  在此我们采用输入二维,输出一维的模糊控制器结构。对于这种类型的模糊控制器,其语言推理形式为

式中 ——被控量的实际值x对其期望值x0的偏差e=x-x0的模糊子集
   
——偏差变化率的模糊子集

   ——输出控制量的模糊子集
这种模糊条件语句可以归结为一个模糊关系

 

  根据模糊数学理论,此处“×”运算的含义由下式定义

根据模糊推理合成规则,输出的控制量为

这样,若已知输入、和输出,我们就可以根据上述规则把相应的模糊关系求出来;反之,若系统的模糊关系为已知时,我们就可以根据输入、而求出输出控制量。
  模糊判决采用普通加权平均法,其执行量umax由下式决定

由于CO2短路过渡过程是极快的过程(100Hz左右),而对其实施控制的时间量级至少为几十μs,因此在线地进行模糊推理的矩阵运算和模糊判决在目前的硬件条件下是不可能的,所以在通过大量的离线计算和实验仿真的基础上,得到两个模糊控制表,表2为恒压控制的模糊控制表,表3为带阶段判别的恒电流上升率控制的模糊控制表。这样,在控制过程中只要把输入量模糊化,通过简单的查表操作就能得到控制量,保证了控制的及时性。

表2 恒压控制模糊控制表
Tab.2 The fuzzy control table of constant voltage control

 

dV
U
V
-6 -5 -1 0 1 5 6 -6 0.1 0.08 0.02 0.01 0.008 0.001 0 -5 0.08 0.08 0.02 0.01 0.008 0 -0.001 -1 0.02 0.01 0.002 0.001 0 -0.006 -0.008 0 0.01 0.008 0.001 0 -0.001 -0.008 -0.01 CO2 0.008 0.006 0 -0.001 -0.002 -0.01 -0.02 5 0.001 0 -0.008 -0.01 -0.02 -0.08 -0.08 6 0 -0.001 -0.008 -0.01 -0.02 -0.08 -0.1


表3 带阶段判别的恒电流上升率控制模糊控制表

Tab.3 The fuzzy control table of constant current
rate of climb with the stage distinguished

 

d I
U
I
-6 -5 -1 0 CO2 5 6 -6 0.15 0.1 0.04 0.01 0.008 0.001 0 -5 0.1 0.1 0.02 0.01 0.008 0 -0.001 -1 0.04 0.01 0.002 0.001 0 -0.006 -0.008 0 0.01 0.008 0.001 0 -0.001 -0.008 -0.01 1 0.008 0.006 0 -0.001 -0.002   -0.01 -0.04 5 0.001 0 -0.008 -0.01 -0.02 -0.1 -0.1 6 0 -0.001 -0.008 -0.01 -0.04 -0.1 -0.15

 

4 模糊控制的实现

 

  本实验采用美国林肯电气公司生产的INVERTECTMV300-1焊机,其原理框图如图4所示。本设计的控制系统是在图4的控制系统框图上,把原电路的模拟控制部分用MCS-8098单片机研制的模糊控制电路代替,输入仍为电弧电压和焊接电流,输出为控制UG3847第5脚的模拟电压信号,通过调节输出占空比来进行控制,而系统的其他部分则暂不改动,以检验本控制方案的可行性和焊接效果。

图4 INVERTECTMV300-1焊机CO2焊接时的控制系统结构框图
Fig.4 The control system block of INVERTECTMV300-1 welder while CO2 welding

  本实验选用MCS-8098单片机系统,改用寄存器-寄存器结构,提高了操作速度和数据吞吐能力,采用12M晶振时,一条指令的最短时间为1μs。另外,MCS-8098具有四个通道的内部10位A/D转换器,采用12M晶振时,采样周期为22μs,对于本模糊控制系统,由于有两个量要采集,因此一个控制周期为44μs,与仿真设计的控制频率基本相符。D/A采用DAC0832,经实验验证,能够满足本系统的要求。
  经仿真结果和实验调整,对于双模模糊控制的模糊论域选取采用:
  (1)燃弧过程的恒压控制,电弧电压的模糊控制论域是±3V。
  (2)短路过程的带阶段判别的恒电流上升率控制,焊接电流的模糊控制论域是±30A。
  (3)输出控制占空比的模拟信号的模糊控制论域是±0.5V。
  模糊控制表只是在仿真结果表2和表3的基础上乘上了一个系数,变化不大,这里就不重复给出了。

5 实验结果

  图5所示为模糊控制下CO2短路过渡焊的电弧电压和焊接电流波形的实拍照片,图6为把一个短路过渡过程放大的实拍照片(上为电流,下为电压)。其中,检测到短路发生和缩颈形成后实施控制都有一个延时,这与检测滤波以及控制频率有关,可以看出,实际波形与设计思想基本一致,在实际系统中,短路瞬间抑制电流的延时为0.24ms,缩颈形成后抑制电流的延时为0.3ms。由波形的对比可以得出,把模糊控制应用在实际的CO2焊接过程中是可行的。

图5 模糊控制下的电流电压波形
Fig.5 The current and voltage waveforms with the fuzzy control

图6 电流电压波形放大
Fig.6 The amplified waveforms of current and voltage

  本设计的初衷是为了减少CO2焊过程中的飞溅率,为了说明此方案的有效性,做了以下对比:
  在同一规范下:焊丝直径 1.2mm;送丝速度 3.4m/min;工作电压 20V。用同一台逆变焊机进行焊接实验,采用称重法进行飞溅率的检测及对比,结果如表4。

                  表4 飞溅率对比
           Tab.4 The comparision of spatter ratio  (%)

 

控制方式 飞溅率1 飞溅率2 飞溅率3 平均 未加入模糊控制 4.3 4.1 4.2 4.2 加入模糊控制 2.1 2 2.2 2.1

  由实验结果可以看出,本设计达到了预想的目的,对于减少CO2焊接过程中的飞溅率是十分有效的。

 

6 进一步研究的设想

 

  模糊控制在CO2逆变焊机中的成功应用,说明了对于非线性焊接过程,智能控制的应用是有效的,也是很有发展前途的。随着硬件电路的性能提高和控制算法的不断改进,控制效果会更趋完善。
  由于条件所限,本实验只是着眼于控制电流波形以减少飞溅率,对其他焊接工艺等方面尚未做更多的探讨,仍需进一步研究。

 

 

作者简介:吴爱国 1954年生,1982年毕业于天津大学自动化系,副教授、硕士生导师,天津大学-霍尼韦尔楼宇自动化学院院长,目前主要研究方向为电力电子领域中功率变换器拓扑结构及控制策略、电子传动系统的控制策略及智能大厦的控制等。
     Wu Aiguo was born in 1954,graduated at Automation Department of Tianjin University in 1982. At present, he is the tutor of master,associate professor,the dean of Tianjin University-Honeywell Home and Building Control College.His main research areas are topology and control strategy of power converters in the tield of power electrics,the control strategy of power transmission systems and the control of intelligent buildings.
作者单位:天津大学电气自动化与能源工程学院 300072

 

参考文献

1 Stava E K. The surface-tension-transfer power source: A new low-spatter arc welding mechine.Welding Journal,1993(1):25~29
2 Ushio Masao. Recent advances in welding power system for automatic welding.Welding in the world,1994,34(9):185~191
3 So Wing chi.Development of a fuzzy logic controller for DC-DC converters:Design,compute,simulation and experimental evaluation.IEEE Tran.PE,1996,1
4 王学慧.微机模糊控制理论及其应用.北京:电子工业出版社,1987.

示。在检测到短路的瞬间不使它急速增长,而是降低电流,以减少飞溅;在达到短路峰值(即缩颈)的瞬间,也降低电流,使熔滴在表面张力的作用下自由过渡到熔池,从而减少飞溅的产生。

相关资料

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