CN106513969B - 一种焊接电流实时测量计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及检测技术与信号处理领域，具体涉及一种焊接电流实时测量计算方法，计算步骤如下：以晶闸管触发角为输入参数，通过模拟‑数字采集装置采集焊接电流，搜索电流序列最大值所在的采集时间点；计算一个周期内电流的导通角、功率因数角；分别计算依赖模型部分有效值和不依赖模型部分有效值，最后联合两者求得整体焊接电流有效值。本发明可以大大提高电阻点焊设备操作中的电流有效值计算效率，满足了点焊过程实时控制需求。可为电阻点焊控制系统在线参数控制、在线质量评估、在线安全检测等做出贡献。

Description

一种焊接电流实时测量计算方法

技术领域

本发明涉及检测技术与信号处理领域，具体涉及一种焊接电流实时测量计算方法，可应用于单相交流电阻点焊机电流测量计算及类似电路的环境。

背景技术

在单相交流电阻点焊机设备中，流经金属焊片的电流值是一个重要的控制参数和过程变量。目前大部分的电阻焊机都是以电流值作为控制变量输入的，也即根据电流值在调整焊接电源的输入。同时，电流值还可以作为重要的计算参数，用以在线质量估计模型的建立。另外，电流值还可以用以动态电阻值的计算，以用于焊接过程分析以及控制策略设计，焊接安全性操作的在线检测等。这些应用大部分需要用到实时数据计算，而当前的电阻点焊电流值测量，通常使用均方根值来对每一个采集值进行计算，需要采集的实时数据量很多，计算涉及到的数学算法步骤复杂，计算量大，对于以微处理器系统为主的中央处理系统造成很大的压力。

在单相交流电阻焊机中，唯一的输入参数为每一个控制周期的晶闸管触发角α，主要决定了有多少能量进入焊接系统，当能量进入后即在每一个控制周期内产生了持续一定时间的焊接电流，在传统的方法中，是根据平方和开方-也即离散点逐次积分的方法求得，具体是对在数据采集的每一个点，均需要做平方运算，然后相加，最后除以总数N(一个周期内采集到的电流值的个数)以及开平方，工作量很大。通常在以微处理器为主要工具的点焊操作中，计算空间非常有限，因此这样的运算给其他运算以及整体任务的完成造成很大压力，必须用更加有效快速的方法予以改进。

方云等人通过理论分析，建立了不同功率因数角的电流有效值系数神经网络计算模型，进而推算出在1/2周期内估计出电流有效值的计算方法，但是这种方法与具体建立模型的焊接过程有关，使用范围非常有限，而且计算过程也较为复杂。贡亮等人建立了电流过零微分值与电流有效值之间的数学关系，进而同样利用神经网络建立了数学模型，但是神经网络过程过于复杂，且分析过程同样与单一实验环境有很大的关系，导致误差较大，也只能利用在比较简单的应用中。

由于电阻点焊的应用越来越广泛，实时计算越来越复杂，对微处理器的计算速度要求也越来越高，亟需发明一种计算更为简单、计算方面更为通用的电流测量方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点和不足，根据电阻点焊机的电力系统特性，从电流有效值计算的基本原理和方法出发，提供通用性强，计算工作量小的一种焊接电流实时测量计算方法。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

(1)以晶闸管触发角α为单相交流电阻点焊机唯一输入参数，控制输入焊接系统能量；

(2)通过模拟-数字采集装置采集焊接电流i_d；

(3)通过采集到的焊接电流i_d，搜索电流序列最大值所在的采集时间点γ；

(4)计算一个周期内电流的导通角θ；

(5)根据触发角α，导通角θ与功率因数角之间的数学关系求解功率因数角；

(6)计算依赖模型部分有效值I_RMS1；

(7)利用神经网络方法计算不依赖模型部分有效值I_RMS2；

(8)计算最终的焊接电流有效值I_RMS。

进一步，步骤(4)中的导通角θ按以下公式计算：

式中N为一个控制周期内电流采集值的总个数，f_s为电流数据采样频率，Tc为控制周期，在工频为50Hz的情况下，一般为10毫秒。

进一步，步骤(5)中的功率因数角按以下公式计算：

式中T_s为电流数据采样周期，M为到达每一个控制周期内电流峰值时的电流采集值的个数，γ为电流峰值，f为工频频率，即50Hz，ω为角频率。

进一步，步骤(6)中的依赖模型部分有效值I_RMS1按以下公式计算：

式中，U为电压和Z为系统等效阻抗。

进一步，步骤(7)中的不依赖模型部分有效值I_RMS2计算采用神经网络方法计算可以大大节省运算时间，神经网络架构使用2×5×1形式可以取得较好效果。以P＝[α，θ]^T为输入值，离线训练获得神经网络输入层与隐层之间的权值W_I，隐层与输出层之间的权值W_II；输入层与隐层之间的偏离值B_I和隐层与输出层之间偏离值B_II，控制系统实时计算过程如下：

T₁＝W_I·P+B_I (4)

I_RMS2＝W_II×T₂+B_II (6)

式中T₁，T₂均为5行1列的矩阵，T_1，i，T_2，i表示矩阵中每一个具体的元素。

进一步，步骤(8)中的最终的焊接电流有效值I_RMS按以下公式计算：

1_RMS＝I_RMS1×I_RMS2 (7)

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

本发明主要根据单相交流电阻点焊机电路系统的基本原理，结合数学积分运算，推理出每一个焊接控制周期有效值计算的公式，将有效值计算分解为依赖模型部分和不依赖与模型部分，对于依赖模型部分采用峰值直接除法的方式，而对于不依赖模型部分采用神经网络建模。更为重要的是，不依赖模型部分对于所有的单相交流电阻点焊操作而言都是一样的，完全可以事先确定好，在具体需要计算的时候再代入计算，增强了本方法的普遍适用性。这样可以实现从原理上直接求解电流有效值，而且计算过程简单，计算量小，可以大大改进当前的依赖于均方根计算逐次积分有效值的方法。

附图说明

图1.本发明一种焊接电流实时测量计算方法流程图；

图2.单相交流电阻点焊机电路系统原理图；

图3.本发明实施例触发角为104.4°时，两种方法电流有效值曲线对比图；

图4.本发明实施例触发角为104.4°时，电流计算误差曲线图；

图5.本发明实施例触发角为109.8°时，两种方法电流有效值曲线对比图；

图6.本发明实施例触发角为109.8°时，电流计算误差曲线图；

图7.本发明实施例触发角为113.4°时，两种方法电流有效值曲线对比图；

图8.本发明实施例触发角为113.4°时，电流计算误差曲线图；

图9.本发明实施例触发角为117°时，两种方法电流有效值曲线对比图；

图10.本发明实施例触发角为117°时，电流计算误差曲线图；

图11.本发明实施例触发角为120.6°时，两种方法电流有效值曲线对比图；

图12.本发明实施例触发角为120.6°时，电流计算误差曲线图。

附图说明：1-焊接电源；2-晶闸管1；3-晶闸管2；4-焊接变压器；5-次级线圈的等效电感；6-次级线圈的等效电阻；7-负载；8-主线圈的等效电感；9-主线圈的等效电阻。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅说明书图1：

图1为本发明一种焊接电流实时测量计算方法的流程图，具体包括如下步骤：

(1)以晶闸管触发角α为单相交流电阻点焊机唯一输入参数，控制输入焊接系统能量；

(2)通过模拟-数字采集装置采集焊接电流i_d；

(3)通过采集到的焊接电流i_d，搜索电流序列最大值所在的采集时间点γ；

(4)计算一个周期内电流的导通角θ；

(5)根据触发角α，导通角θ与功率因数角之间的数学关系求解功率因数角；

(6)计算依赖模型部分有效值I_RMS1；

(7)利用神经网络方法计算不依赖模型部分有效值IRMS2；

(8)计算最终的焊接电流有效值I_RMS。

请参阅说明书图2：

在图2单相交流电阻点焊机电路系统原理图中，焊接电源1通过晶闸管2、3的触发角α为系统输入参数，控制输入能量；焊接变压器4实现降压，之后提供能量给负载7，焊接电流i_d为流经负载7的电流数字采集值。5为次级线圈电路的等效电感；6为次级线圈电路的等效电阻；8为主线圈电路的等效电感；9为主线圈电路的等效电阻。

本发明以普通单相交流电阻点焊操作为例，实验平台包括电阻点焊机，电流测量仪器罗氏线圈，工控机，控制及数据采集电路板等，其中控制及数据采集电路板为自行研制而成，微处理器采用DSP进行设计，以常规的连续逐次积分方法为基准进行计算。电压为380V的标准电压，焊接有效控制时间均为20个控制周期(每个控制周期为10毫秒)。

选择晶闸管触发角度分别为104.4°，109.8°，113.4°，117°和120.6°这5种情况，分别采用本发明一种焊接电流实时测量计算方法与常规的连续积分方法进行计算，并对计算结果进行对比。每个触发角度时两种方法电流有效值对比曲线图和电流计算误差曲线图见说明书图3至图12。可以看出两种方法计算误差很小，基本在-200A至400A之间振动，平均误差不超过1.6％，最大误差不超过3.5％。

表1为不同触发角情况下两种方法误差与CPU处理时间的对比。

表1.不同触发角情况下两种方法误差与CPU处理时间对比

结果可以看出，误差很小，但是本发明CPU工作完成时间远远低于传统方法CPU工作时间，且传统处理方法在前三组触发角情况下，根本无法完成在线计算。

本实施例所述一种焊接电流实时测量计算方法应用过程如下：晶闸管触发角是单相交流电阻点焊机的唯一一个输入，每一个控制周期需要一个晶闸管触发角来决定有多少能量进入焊接系统中，进而熔化固态金属。当能量进入焊接系统后，产生电流，通过罗氏线圈，根据合适的采集频率(本实施例中使用的采集频率为6.4kHz)采集电流数值，即为i_d，当采集完成后，可以相应的得到电流峰值γ，计算功率因数角以及电流作用域范围导通角θ。根据这几个数值可以计算依赖模型部分有效值I_RMS1，构建计算非模型依赖部分的神经网络系统，之后计算不依赖模型部分有效值I_RMS2。由于神经网络模型是基于不依赖模型部分，因此可以适用于任何相似电路中，也即构建一次之后，以后可以无限次的使用。分别计算出电流有效值的两个部分I_RMS1和I_RMS2后，最终计算总的电流有效值I_RMS。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (4)

1.一种焊接电流实时测量计算方法，具体步骤如下：

(1)以晶闸管触发角α为单相交流电阻点焊机唯一输入参数，控制输入焊接系统能量；

(2)通过模拟-数字采集装置采集焊接电流i_d；

(3)通过采集到的焊接电流i_d，搜索电流序列最大值所在的采集时间点γ；

(4)计算一个周期内电流的导通角θ；

(5)根据触发角α，导通角θ与功率因数角之间的数学关系求解功率因数角

(6)将焊接电流有效值计算公式中与电流采集量有关的部分设置为电流有效值依赖模型部分I_RMS1，该部分数值可通过电流序列最大值及其采集时间点γ，结合触发角α与功率因数角计算而得到，依赖模型部分有效值I_RMS1按以下公式计算：

式中，U为电压和Z为系统等效阻抗；

(7)将焊接电流有效值计算公式中仅与触发角α，导通角θ与功率因数角有关的部分设置为电流有效值不依赖模型部分I_RMS2，该部分数值可通过这三个角度值，利用神经网络计算而得到；

(8)计算最终的焊接电流有效值I_RMS，该值由电流有效值依赖模型部分I_RMS1与电流有效值不依赖模型部分I_RMS2的乘积计算而得到，公式如下：

I_RMS＝I_RMS1×I_RMS2。

2.根据权利要求1所述的一种焊接电流实时测量计算方法，其特征在于：步骤(4)中的导通角θ按以下公式计算：

式中N为一个控制周期内电流采集值的总个数，f_s为电流数据采样频率，Tc为控制周期，在工频为50赫兹的情况下，一般为10毫秒。

3.根据权利要求1所述的一种焊接电流实时测量计算方法，其特征在于：步骤(5)中的功率因数角按以下公式计算：

式中T_s为电流数据采样周期，f为工频频率，即50Hz，M为到达每一个控制周期内电流峰值时的电流采集值的个数，γ为每一个控制周期内的电流峰值，ω为角频率。

4.根据权利要求1所述的一种焊接电流实时测量计算方法，其特征在于：步骤(7)中的不依赖模型部分有效值I_RMS2计算采用神经网络方法计算，神经网络架构使用2×5×1形式可以取得较好效果，以P＝[α,θ]^T为输入值，离线训练获得神经网络输入层与隐层之间权值W_I，隐层与输出层之间权值W_II；输入层与隐层之间偏离值B_I和隐层与输出层之间偏离值B_II，控制系统实时计算过程如下：

T₁＝W_I·P+B_I

I_RMS2＝W_Ⅱ×T₂+B_Ⅱ

式中T₁，T₂均为5行1列的矩阵，T_1，i，T_2，i表示矩阵中每一个具体的元素。