CN105352918B - 基于svr的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法及装置，该方法首先利用光谱仪对激光直接金属沉积过程中不同元素浓度的沉积层上方的等离子体的发射光谱数据进行探测，在得到光谱数据后进行特征提取，提取的信号为不同元素的特征谱线强度比和积分强度，使用支持向量回归算法将提取的光谱信号和对应沉积物的元素实际浓度进行学习以得到成分预测模型，然后利用该成分预测模型对加工浓度梯度材料过程进行成分实时探测，最后将探测得到的浓度信息反馈给实时处理器，处理器计算出成分偏差后将信号转化为对应粉末送粉器的送粉速率，并将其反馈给电机，从而实现实时地调整送粉速率。

Description

基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法及 装置
技术领域
本发明属于等离子光谱定量分析领域，特别涉及一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法及装置。
背景技术
自从激光被发明后，利用激光诱导等离子体光学发射光谱分析法已经被广泛地应用和研究。其基本原理是激光使材料汽化，汽化的材料进一步接收激光能量激发为等离子体态并辐射出光谱，然后通过对等离子体发射光谱进行分析，从而间接得到材料的成分信息或者其它定性的信息。其中激光诱导等离子体击穿光谱法(LIBS)应用的最为广泛，其原理是将高能脉冲激光束聚焦到材料表面，使材料表面的部分材料汽化并激发出等离子体以及辐射光谱，利用该光谱可用于分析物质的元素组成。然而在激光材料加工过程中，等离子体通常是自发产生的副产品，而不是像LIBS中用高能激光作为激发源诱导产生等离子体，因此在整个激光加工过程中都会有等离子体存在，因此可以通过对等离子体光谱的实时分析而实现对加工过程的实时控制。比如在激光焊接过程中，激光诱导等离子体已经用于成分损失和焊接质量监控。
激光直接金属沉积是激光材料加工的一种，其原理是利用远低于LIBS能量的激光束熔化同轴送出的金属粉末，再通过定位装置将熔化的粉末通过点到线、线到面、面到体的运行过程使零件成型。因此，在利用该方法加工加工成分梯度材料时，只需要通过实时调整不同送粉器的送粉速率就可以方便快捷的连续加工成分梯度材料。然而，该方法的主要缺陷在于由于激光加工过程中产生的高温会使部分金属元素汽化挥发，以及由于送粉器自身送粉率的波动，而使得沉积层的成分浓度总是会偏离于理想的浓度，因此最终就会导致工件服役性能的偏差甚至是性能失效。因此，对激光直接金属沉积加工过程进行成分的实时探测就变得尤为重要。
目前，光谱定量分析方法中运用的最为广泛的是标定曲线法，通过利用谱线相对强度，或者不同元素的谱线强度比，或者等离子体温度来获得标定曲线，当得到标定曲线后，通过计算谱线强度比并且与定标曲线对应就可以得到与之相对应的成分浓度。然而由于该方法与成分关联的光谱信号只有谱线强度比一种，再加上谱线自吸收效应和基体效应对信号的影响，系统的鲁棒性相对就会变差。
发明内容
本发明提供了一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法及装置，用以解决现有技术中激光直接金属沉积过程中元素浓度实时定量探测不准和控制较难的问题。
一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法，包括以下步骤：
步骤1：在激光直接金属沉积中，利用与基板处于同一水平面的探头通过光纤逆向打出的光斑，使得光斑与沉积层保持相切；
步骤2：提取特征光谱信号；
从利用光谱仪获取的激光直接金属沉积过程中的光谱信号中，按照以下准则提取材料中待分析元素A和B的两组特征光谱信号IA1，IA2，IB1，IB2，并计算获得元素特征谱线的相对强度比IA1/IB1，IA1/IB2，IA2/IB1，IA2/IB2，以及每个特征光谱信号的积分强度Iinte：
1)按照材料待分析元素的两组特征光谱线在所选波长范围中呈正态分布且互不重叠；
2)材料待分析元素在对应波长下的特征光谱线为一级原子激发谱，并且谱线的精度级别至少为B级；
所述每个特征光谱信号的积分强度Iinte，即在所选择的波长范围内光谱强度信号对横坐标波长的积分；
步骤3：获取预测模型训练数据；
利用元素成分已标识的材料按照元素的原子百分比依次按照设定的浓度梯度从0at.％到100at.％，按照步骤1所述的方法进行激光直接金属沉积，利用光谱仪获取激光直接金属沉积过程中的光谱信号，并按照步骤2提取特征光谱信号；
步骤4：采用SVR算法构建预测模型；
利用步骤3中获得的元素成分已标识的材料的特征光谱信号xi和成分标识结果yi作为训练数据，训练材料元素成分预测模型g(xi)；
其中，xi＝(IA1/IB1，IA1/IB2，IA2/IB1，IA2/IB2，Iinte)i；
步骤5：按照步骤1进行激光直接金属沉积时，利用光谱仪实时获取步骤2所述的待分析元素成分的特征光谱线相对强度比和积分强度信号，作为测试数据输入步骤4获得的预测模型中，获得元素成分预测结果，完成监测过程。
所述步骤2提取的特征光谱信号还可以包括谱线相对强度、峰值强度与基线强度比、等离子体温度、电子密度。
利用元素成分预测结果与元素成分设定阈值之差采用PID增量式算法计算激光直接金属沉积中对应元素送粉器的电机转速，具体过程如下：
当A的原子浓度增加δ时，A粉对应送粉器的电机转速减少δ，B粉对应送粉器的电机转速增加δ。
当材料待分析元素成分为三种或三种以上时，首先将待分析元素成分分为两组，作为两组整体待分析的元素，按照权利要求1所述的方法对每组整体待分析的元素进行整体预测，然后按照权利要求1所述的方法对每组整体待分析的元素中的每个元素成分进行预测，完成每个待分析元素成分的监测。
一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控装置，包括激光直接金属沉积加工头、基板、光谱探头、光纤、光谱仪、处理单元及控制单元；
光谱探头设置于与基板上的沉积层所在平面平行的平面，所述光谱探头通过光纤与光谱仪相连，所述光谱仪与控制单元均与所述处理单元相连，所述处理单元依照上述的方法，输出待分析元素成分的预测结果，控制单元基于预测结果对送粉器电机进行控制，实现对激光直接金属沉积过程的元素成分实时监控。
有益效果
本发明提供了一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法及装置，该方法首先完成加工现场标定样品的等离子体的光谱采集，然后通过特征提取算法，计算每个光谱信号中的谱线强度比和积分强度作为谱线的输入信号，并将提取的光谱特征信号和对应的成分浓度同时输入支持向量回归算法中进行训练学习以得到成分预测模型，最后应用该模型在激光直接金属沉积过程中进行实时的成分探测。在探测得到成分后，成分偏差反馈给实时处理器，将其转化为对应送粉器的送粉速率并反馈给电机，实现成分的闭环控制。整个装置结构简单，操作方便；本发明首次将支持向量回归算法运用进了等离子体光谱分析法，并且是对激光直接金属沉积过程中的金属成分进行实时的探测。此外，实现了同时将特征谱线强度比和积分强度同时作为训练数据输入支持向量回归进行学习得到成分预测模型。该发明避免了线下成分检测方法需要磨样、制样、电镜分析的费时费力的过程，并且实现了在加工成分梯度材料时由于无法避免的送粉波动和成分挥发而造成沉积层成分变化而需要进行成分闭环控制的目的。
附图说明
图1为本发明专利实施例的流程图；
图2为提取分析的光谱数据；
图3为激光直接金属沉积的原理图；
图4为双送粉器加工成分梯度材料的结构示意图；
图5为不同探测方法的实时探测的结果；
标号说明：1、加工头，2、水冷，3、保护气体，4、金属粉末，5、等离子体，6、沉积层，7、基板，8、光谱探头，9、光纤，10、光谱仪，11、处理单元，12、送粉器Ⅰ，13、送粉器Ⅱ，14、送粉器电机，15、送粉管路。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步的说明。
如图1所示，一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法，包括以下步骤：
步骤1：在激光直接金属沉积中，利用与基板处于同一水平面的探头通过光纤逆向打出的光斑，使得光斑与沉积层保持相切；
步骤2：提取特征光谱信号；
从利用光谱仪获取的激光直接金属沉积过程中的光谱信号中，按照以下准则提取材料中待分析元素A和B的两组特征光谱信号IA1，IA2，IB1，IB2，并计算获得元素特征谱线的相对强度比IA1/IB1，IA1/IB2，IA2/IB1，IA2/IB2，以及每个特征光谱信号的积分强度Iinte：
1)按照材料待分析元素的两组特征光谱线在所选波长范围中呈正态分布且互不重叠；
2)材料待分析元素在对应波长下的特征光谱线为一级原子激发谱，并且谱线的精度级别至少为B级；
所述每个特征光谱信号的积分强度Iinte，即在所选择的波长范围内光谱强度信号对横坐标波长的积分；
步骤3：获取预测模型训练数据；
利用元素成分已标识的材料按照元素的原子百分比依次按照设定的浓度梯度从0at.％到100at.％，按照步骤1所述的方法进行激光直接金属沉积，利用光谱仪获取激光直接金属沉积过程中的光谱信号，并按照步骤2提取特征光谱信号；
步骤4：采用SVR算法构建预测模型；
利用步骤3中获得的元素成分已标识的材料的特征光谱信号xi和成分标识结果yi作为训练数据，训练材料元素成分预测模型g(xi)；
其中，xi＝(IA1/IB1，IA1/IB2，IA2/IB1，IA2/IB2，Iinte)i；
步骤5：按照步骤1进行激光直接金属沉积时，利用光谱仪实时获取步骤2所述的待分析元素成分的特征光谱线相对强度比和积分强度信号，作为测试数据输入步骤4获得的预测模型中，获得元素成分预测结果，完成监测过程。
以加工Ti-Al成分梯度合金为例，对一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法进行阐述。
步骤一：加工现场设备架设
如图3所示，在激光直接金属沉积过程中，使用的是低功率的激光，加工过程产生的等离子体为副产品，和传统的LIBS方法相比，该方法不需要用高能激光束作为激发源轰击材料表面诱导产生激发出的等离子体，而是在整个加工过程都会有等离子存在，因此通过对等离子体的分析，从而实现对加工过程的实时控制。
加工过程中产生的等离子始终位于熔覆层的上方，因此探测现场要求探头8位于xy平面内，其圆柱轴线与x轴共线，并且探头8和加工头1在任何加工状况下都是以相同的速度一起运动，探头8在yz平面内的位置以及x轴上的前后位置可以通过光纤9逆向打光使光斑和沉积层6保持相切以及和激光重合来调整。
步骤二：标定实验过程
用于配制的样品粉末为气雾法制作的球形高纯Ti粉和高纯Al粉。21个标定样品中Al元素的原子百分比从0at.％变化到100at.％，浓度梯度为5at.％(浓度梯度可以根据实际的探测需求划分)。将配制好的标定样品粉末进行激光直接金属沉积过程，探测沉积过程中的光谱信号。
步骤三：光谱信号提取
选择分析的波长范围为394.0nm～400.5nm，然后进行滤波、去基线、去噪音、去混叠等预处理过程，最后得到如图2所示的光谱数据。对得到的光谱数据进行信号提取：包括有①每个光谱信号中Ti和Al特征谱线的相对强度比四个，分别记为IAl1/ITi1，IAl1/ITi2，IAl2/ITi1，IAl2/ITi2；②每个谱线信号的积分强度Iinte。传统方法仅使用不同元素的相对强度比绘制标定曲线，而本发明将上述四个谱线强度比和积分强度同时作为图1中的训练数据xi。将所得到的沉积物进行EDS分析得到沉积层的实际成分作为图1中的成分标识yi，得到表1的对应关系。
表1成分标识及对应的训练数据
i＝1，2，...，N，N为采集的总的光谱信号个数。
步骤四：建立预测模型
将步骤三得到的(xi，yi)输入支持向量回归算法中进行学习，其学习的基本原理是根据已有的数据建立非线性回归方程
yi＝g(xi)＝w·Φ(xi)+b i＝1,2,...,N
其中w是高维空间的权重函数，b是另一待求变量，Φ(·)是映射函数，用于将低维空间的多个变量投影到高维空间。通过训练数据计算出回归方程中的参数w，即求解下列问题：
求解上述二次优化问题即求解下列对偶问题：
其中是拉格朗日因子，求解w即求解α(*)，则求解b即求解：
于是可以得到预测模型为：
其中Φ(xi)·Φ(x)用核函数K(xi,x)代替，为高斯径向核函数：
K(xi,xi′)＝exp(-||xi-x||2/σ2)
其中σ为自定常量参数。
步骤五：成分预测
用光谱仪实时探测加工Ti-Al成分梯度材料的光谱，将光谱数据进行步骤三的信号提取过程，得到实时的谱线相对强度比和积分强度，作为测试数据xi_test，将测试数据输入步骤四得到的预测模型g(xi)中，求得对应的探测成分结果yi_test＝g(xi_test)，如图1所示。
表2对比了采用不同算法对Al元素浓度进行预测时对结果的均方差(代表精度)和标准差(代表稳定性)的影响，实时预测的结果如图5所示，其中以谱线强度比作为输入变量的标定曲线法为传统的成分分析方法。结果表明采用本发明所提出的成分探测方法-支持向量回归算法并且以谱线强度比和积分强度同时作为输入信号-的预测结果最佳。
表2不同方法对Al元素浓度的预测结果
方法一标定曲线法和方法二支持向量回归法相比用了相同的输入，而算法不同；方法二支持向量回归法和方法三支持向量回归法相比用了相同的算法，而不同的输入变量。
步骤六：反馈控制
在图1实时处理器的环节中，将探测得到的成分结果和预期设定的结果做偏差比较，当Al元素浓度高于理想浓度时，则需要同时降低Al所对应送粉器的电机转速并升高Ti所对应送粉器的电机转速，反之，当Al元素浓度低于理想浓度时，则提高Al所对应送粉器的转速降低Ti所对应送粉器的转速。
本申请提出需要同时调整Ti/Al送粉器转速的原因在于，在加工过程中，需要保证整体送粉率要保持不变，如果单只调整一个送粉器的转速，则会影响整体的送粉速率，从而进一步影响材料的加工精度，比如时宽时窄的现象，因此这是不可行的。
送粉器结构图如图4所示，设Al粉对应送粉器的电机转速为rAl(r/min)，Ti粉对应送粉器的电机转速为rTi(r/min)，由于送粉器的原理是电机每转一圈送出的粉末的体积是一定的，设为v(cm3/r)，由于需要保证整体的送粉速率保持定值不变，设为V(cm3/min)，则有关系式V＝v·(rAl+rTi)，则实时的Al原子浓度为
设某时刻Al原子浓度和理想原子浓度C的偏差为δ，即
设电机转速的调整量为Δ，则Al粉和Ti粉对应送粉器的电机转速在调整后分别为rAl+Δ和rTi-Δ，则有
由上述公式可得
Δ＝-δ
综上所述：当Al的原子浓度增加δ时，Al粉对应送粉器的电机转速应减少δ，而Ti粉对应送粉器的电机转速应增加δ，以得到理想成分。
成分偏差和电机转速的调整即为上述推导过程中的对应关系，在加共现场的成分控制过程采用的控制算法为PID增量式算法。

Claims (5)

1.一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在激光直接金属沉积中，利用与基板处于同一水平面的探头通过光纤逆向打出的光斑，使得光斑与沉积层保持相切；
步骤2：提取特征光谱信号；
从利用光谱仪获取的激光直接金属沉积过程中的光谱信号中，按照以下准则提取材料中待分析元素A和B的两组特征光谱信号I A1，I A2，I B1，I B2，并计算获得元素特征谱线的相对强度比I A1/I B1，I A1/I B2，I A2/I B1，I A2/I B2，以及每个特征光谱信号的积分强度I inte：
1）待分析元素的两组特征光谱线在所选波长范围中呈正态分布且互不重叠；
2）材料待分析元素在对应波长下的特征光谱线为一级原子激发谱，并且谱线的精度级别至少为B级；
所述每个特征光谱信号的积分强度I inte，即在所选择的波长范围内光谱强度信号对横坐标波长的积分；
步骤3：获取预测模型训练数据；
利用元素成分已标识的材料按照元素的原子百分比依次按照设定的浓度梯度从0at.%到100 at.%，按照步骤1所述的方法进行激光直接金属沉积，利用光谱仪获取激光直接金属沉积过程中的光谱信号，并按照步骤2提取特征光谱信号；
步骤4：采用SVR算法构建预测模型；
利用步骤3中获得的元素成分已标识的材料的特征光谱信号和成分标识结果作为训练数据，训练材料元素成分预测模型g(x i )；
其中，x i = (I A1/I B1，I A1/I B2，I A2/I B1，I A2/I B2，I inte) i ；
步骤5：按照步骤1进行激光直接金属沉积时，利用光谱仪实时获取步骤2所述的待分析元素成分的特征光谱线相对强度比和积分强度信号，作为测试数据输入步骤4获得的预测模型中，获得元素成分预测结果，完成监测过程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2提取的特征光谱信号包括谱线相对强度、峰值强度与基线强度比、等离子体温度和电子密度。
3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，利用元素成分预测结果与元素成分设定阈值之差采用PID增量式算法计算激光直接金属沉积中对应元素送粉器的电机转速，具体过程如下：
当A的原子浓度增加δ时，A粉对应送粉器的电机转速减少δ，B粉对应送粉器的电机转速增加δ。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当材料待分析元素成分为三种或三种以上时，首先将待分析元素成分分为两组，作为两组整体待分析的元素，按照权利要求1所述的方法对每组整体待分析的元素进行整体预测，然后按照权利要求1所述的方法对每组整体待分析的元素中的每个元素成分进行预测，完成每个待分析元素成分的监测。
5.一种基于SVR的激光直接金属沉积过程元素浓度实时监控装置，其特征在于，包括激光直接金属沉积加工头、基板、光谱探头、光纤、光谱仪、处理单元及控制单元；
光谱探头设置于与基板上的沉积层所在平面平行的平面，所述光谱探头通过光纤与光谱仪相连，所述光谱仪与控制单元均与所述处理单元相连，所述处理单元依照上述权利要求1-4任一项所述的方法，输出待分析元素成分的预测结果，控制单元基于预测结果对送粉器电机进行控制，实现对激光直接金属沉积过程元素成分的实时监控。
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