基于模糊推理的CO₂焊自动跟踪系统研究

摘　要：根据CO₂焊试验结果，利用模糊集合理论及建立在该理论基础上的模糊控制技术，详细介绍了CO₂焊焊缝自动跟踪系统模糊控制器的设计、模糊变量的选择及模糊量的模糊化和模糊判决的过程。利用实际的调整量D与电流差值ΔI_f的关系，即可实现CO₂焊焊缝的自动跟踪控制。
关键词：CO₂焊；焊缝跟踪；模糊控制
分类号：TG434.5　文献标识码：A
文章编号：1001－2303(2000)01－0015－03

Study on the Weld Tracking System for CO₂ Welding Process based on Fuzzy Inference

QU Jin－shan et al
(Southwest Jiaotong University)

Abstract：According to the results of CO₂ welding experiments,the design of the weld tracking system based on the fuzzy sets and fuzzy control principle,the selecting of fuzzy variables and their fuzzification and defuzzification are introduced.Using the relationship between the welding current difference ΔI_f and the real adjustment distance D,the automatic control action of weld tracking system for CO₂welding process can be realized.
Key words：CO₂　welding；weld seam tracking;fuzzy control▲

1　概述

　　风缸缸体与封头间的环焊缝采用CO₂气体保护焊时，关键是保证焊接过程中电弧始终对准焊缝中心，同时保证一定的焊缝宽度。手工焊时，焊工依靠观察电弧，凭借自己以往积累的生产经验，能够容易地控制电弧的位置，获得质量满意的焊缝。但焊工的劳动强度高，工作条件恶劣，生产效率低。因此，实现风缸环焊缝的自动焊具有重要的现实意义。性能良好的焊缝自动跟踪系统是实现风缸自动焊的关键。
　　众所周知，焊接过程中干扰因素多，用于实现焊缝自动跟踪的系统通常具有强烈的非线性、不确定性，难以建立跟踪过程的数学模型，传统的自动控制理论对于这类控制问题的解决显得无能为力。然而，应用60年代中期诞生的模糊集合理论及建立在该理论上的模糊控制技术可以较容易地解决这类难题，因为模糊控制不依赖于被控对象的数学模型，只要求掌握现场操作人员和有关专家的经验、知识或操作数据进行决策控制^［1～3］。自从1974年英国E.H.Mamdani教授首先将模糊控制用于加热器的控制以来，在生产中已经有了许多实际应用的例子。实践表明，模糊控制器具有鲁棒性强的特点。本文就风缸CO₂焊自动跟踪系统的模糊控制技术进行分析研究。根据CO₂焊电弧偏离焊缝中心的位移量与焊接电流变化量的试验结果，选择焊接电流变化量作为模糊控制器的输入量，焊枪位移量为控制器的输出量。研究了风缸自动焊跟踪系统，就模糊控制器的设计进行了讨论。

2　焊接电流变化量与焊枪偏移量关系的确定

　　要实现风缸CO₂焊的自动跟踪，重要的是确定表征跟踪过程需要的特征量。在现有位置检测的诸方法中，从电弧本身获取电流信号是最流行的方法之一^［4］，它具有检测方法简单、实用和实时性强等优点。CO₂焊中，送丝速度和焊接电压给定时，焊接电流是喷嘴端部至焊件表面距离的函数。因此，在开坡口或角焊缝条件下，当电弧以焊缝中心线为基准往复摆动时，通过检测焊接电流可以实现焊缝的自动跟踪。当电弧往复摆动的基准与焊缝中心线吻合时，电弧摆动至两个极限位置时对应的电流值相等。一旦偏离焊缝中心线，两个极限位置对应的电流值出现差异。根据该电流差值的大小及其符号，对焊枪位置进行调整，实现焊缝的自动跟踪。在一个摆动周期内，前半个周期(焊枪由左向右摆动时)内检测电流信号，而后半个周期(焊枪由右向左摆动时)内进行焊枪位置的调整。我们采用1.2的H08Mn2SiA焊丝进行试验(为简便，以角焊缝或坡口角90°的平板对接为例)，测得了焊接电流与喷嘴至焊件表面距离的关系，进而导出了焊接电流与偏移量间的关系。考虑到焊接接头几何形状的对称性，电弧往复摆动至两个极限位置时的电流差值ΔI_f(A)与摆动基准和焊缝中心线偏移量D(mm)存在下列关系：

ΔI_f=K^.D

　　K为一常数，与焊丝直径及熔滴过渡形式有关。

3　模糊变量的选择及焊缝自动跟踪系统组成

3.1　模糊控制变量的选择
　　试验表明，电弧往复摆动至两个极限位置时的电流差值与偏移量成正比。当摆幅为12mm时，对应电流差值30A的偏移量为6mm。不同的电流差值对应不同的偏移量。因此，我们选电流差值ΔI_f=I_R-I_L作为模糊控制器的输入量，I_L和I_R分别为左右极限位置时对应的电流。而偏移量D选作模糊控制器的输出量，这样就构成一SISO模糊控制器，如图1所示。

图1　单输入单输出模糊控制器

3.2　焊缝自动跟踪系统组成
　　模糊控制器是焊缝自动跟踪系统的核心部分，主要由四部分组成：模糊化接口、知识库、模糊推理、解模糊接口，如图2所示。焊缝自动跟踪系统的工作原理为：电流传感器检测电弧两个极限位置的电流信号，模糊化接口将检测到的电流差值ΔI_f模糊化，模糊化的变量在计算机内部，根据模糊推理规则进行推理，得到模糊控制量，经解模糊接口得到焊枪位移的清晰化控制量D，通过执行机构对电弧位置进行调整。

图2　焊缝自动跟踪系统框图

4　模糊控制器设计

4.1　输入变量及输出变量的模糊子集
　　描述输入变量和输出变量的语言值的模糊子集为：

｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝

这里：NB=负大，NM=负中，NS=负小，ZO=零

PB=正大，PM=正中，PS=正小

即将电流差值ΔI_f的论域量化为7个等级，分别表示为-3,-2,-1,0,+1,+2,+3，则有：

=｛-3,-2,-1,0,+1,+2,+3｝

即-3对应-30A，-2对应-20A，-1对应-10A，0对应0，+1对应10A，+2对应20A，+3对应30A。比例因子K_I=3/30=0.1。类似地，将控制量D的论域也量化为7个等级。对应关系为：-3，-2，-1，0，+2，+3分别对应-6mm,-4mm,-2mm,0mm,2mm,4mm,6mm。比例因子K_D=3/6=0.5。
模糊变量和的隶属度赋值如表1和表2所示。

表1　模糊变量(电流差值)隶属度赋值表

表2　模糊变量(偏称量)隶属度赋值表

4.2　模糊控制规则及模糊蕴含关系矩阵
　　根据焊接生产的实际操作经验，我们所讨论的CO₂焊自动跟踪系统的模糊控制规则可以归纳如下：
　　(1)若ΔI_f负大，则D正大；
　　(2)若ΔI_f负中，则D正中；
　　(3)若ΔI_f负小，则D正小；
　　(4)若ΔI_f为零，则D为零；
　　(5)若ΔI_f正小，则D负小；
　　(6)若ΔI_f正中，则D负中；
　　(7)若ΔI_f正大，则D负大；
　　可以看出，模糊控制规则实际上是一组多重条件的语句，每一条件语句表示从电流差值论域到控制量论域的模糊蕴含关系。根据E.H.Mamdani的模糊推理算法，上述多重模糊推理语句表达的总的模糊蕴含关系可按下式求得：

　　根据表1和表2可以求得以矩阵形式表示的总的模糊蕴含关系为：

　　由模糊蕴含关系矩阵，对于模糊控制器的每一个输入量，经合成运算即可求得输出的模糊控制量。例如，输入ΔI_f=PB(正大)=(000000.51)，则输出为：

=(000000.51)，=(10.50.50000)

模糊控制量经解模糊接口加权平均后得到清晰化的控制量D：

这意味着当检测到的电流差值ΔI_f为正大(30A)时，应进行负大的调整，需调整量为D=-3/K_D=-6mm,即向左调整6mm。上述的模糊化，模糊推理和解模糊过程可以通过编制的程序由计算机自动完成，从而实现焊逢的自动跟踪。

5　结束语

　　CO₂焊接试验表明：焊接电流是焊枪喷嘴至焊件距离(或角焊缝时焊枪往复摆动基准与焊缝中心线偏移量)的函数。以焊枪往复摆动至两个极限位置的电流差值和调整距离为模糊变量，导出了模糊蕴含关系矩阵。利用实际的调整量D与电流差值ΔI_f的关系，根据模糊控制器的输入变量ΔI_f，经过模糊推理，即可实现CO₂焊焊缝自动跟踪的模糊控制。