CN114918517A - 一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，通过采集螺柱焊接过程中的声信号与电流信号，声信号采集系统对螺柱焊接过程的声信号进行实时采集并存储，计算机对所采集到的螺柱焊接过程的声信号与噪声信号进行分析计算，采用基于小波变换的软件降噪算法降低环境噪音的干扰，提取声信号特征参数，获得声信号的峰度系数特征和频带能量特征；焊接电流采集装置实时高速采集焊接电流信号；通过对比峰度系数特征和频带能量特征，结合分析电流的变化幅度，计算h，根据其大小从而确定螺柱焊接过程的是否产生焊接气孔，确定螺柱焊接过程是否稳定，进一步控制螺柱焊接的质量。本发明实现了螺柱焊接过程的实时检测，进一步控制螺柱焊接质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，属于焊接检测领域。
背景技术
螺柱焊是一种将螺状或者柱状的金属焊接在金属板材表面的焊接方法。其基本原理是:依靠焊枪头部气爪将螺柱顶端放在待焊钢板平面上，产生预焊电流,再提升螺柱,使得螺柱和钢板之间产生电弧，使接触部位局部熔化形成熔池,最后以一定速度将螺柱压进熔池,待液态金属冷却，实现螺柱与钢板之间的冶金结合。广泛应用于汽车制造、造船、机车、航空、医疗器械、锅炉、化工设备等行业。一般传统采用的是螺纹紧固的方法,但这种方法需要在母材.上开螺纹,造成实际在大型工件的加工过程中难以加工，且对于密封性要求高的工件,传统加工螺纹的方法难以满足工件的使用要求。螺柱焊作为一种熔焊方法,比较于传统的螺柱加工,具有节省时间和材料的特点,且不用在板件表面开孔,对于在一些要求密封性比较高的设备当中,螺柱焊焊接可有效避免泄露事故的发生。螺柱焊接的实际焊接时间从储能焊的2ms到拉弧焊接的3min,说明螺柱焊是一种精确、稳定,而且连接成本低、效率高的焊接方法。
近年来，焊接技术应用越加广泛，尤其是基于现代科技的不断发展，焊接自动化、智能化程度越来越高，在焊接质量、效率方面的要求不断提升。基于此背景下，传统的由人工对焊缝进行检验的方法已经不再适用，借助于计算机技术开发出来的焊接在线检测系统已经成为一种趋势。在焊接质量在线检测研究中，
研究者们主要通过视觉、声音、光学等技术手段或利用多传感信息融合对焊接过程进行考察，结合机器学习和人工智能技术，构建焊接质量预测模型。在广泛运用的无损检测技术中，基于声学的无损检测技术具有检测范围广、检测深度大、传输速度快、对人体无害且方便使用等优势，更适合于焊接结构内部缺陷检测。因此许多研究者利用焊接过程声信号作为独立信息或辅助信息进行在线检测，确定焊接质量状态。
螺柱焊是一种精确、稳定,而且连接成本低、效率高的焊接方法，但其焊接过程也会出现一定的缺陷，螺柱焊接过程中常出现偏弧、焊接气孔、焊瘤、未熔透等缺陷，因此实现螺柱焊接过程的实时检测，进一步对螺柱焊接过程进行改善，从而提高螺柱焊接过程的稳定性，是值得研究的一个课题，目前，应用于螺柱焊接过程的实时检测方法较为少见，因此，建立一种螺柱焊接过程的实时检测方法与装置是非常有意义的。
在实际的焊接生产中，熟练焊工往往能根据电弧声辨别熔滴过渡方式、焊接过程稳定性和飞溅大小，这说明电弧声与焊接过程具有相关性焊接过程中熔池的振荡、等离子气流的脉动都会以声波的形式表现出来。由于螺柱焊接往往需要附加陶瓷环以防止焊接过程中的飞溅，但也同时增加了对螺柱焊接过程进行实时检测的难度，要想对焊接过程的熔池进行熔池成像也变得十分困难，因此必须通过其他方式实现。从全息的角度来看电弧声中包含了焊接过程的特征信号，研究电弧声可望实现对焊接过程乃至焊接缺陷的检测是一种较有前途的表征方法。焊接电流也与焊接过程的稳定性息息相关，焊接过程电流的波动变化在一定程度上也能反映焊接过程的稳定性，螺柱焊接过程中产生的声音信号在一定程度上也反映的焊接过程的稳定性，因此，通过对螺柱焊接过程中的声信号进行采集与分析，并结合焊接过程中的电流信号进一步结合分析，能对螺柱焊接过程的稳定性做进一步判断，从而可以实现螺柱焊接过程的实时检测，从而进一步控制螺柱焊接的质量。
发明内容：
本发明提供了一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，实现了螺柱焊接过程的在线检测，有利于对螺柱焊接的质量控制。
本发明为解决技术问题的解决方案为：
一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔方法，该方法包括以下步骤：
(1)声信号采集系统对螺柱焊接声信号进行实时采集并存储；
(2)计算机对螺柱焊接声信号和噪声信号进行分析计算，采用基于小波变换的软件降噪算法降低环境噪音的干扰，并将螺柱焊接特征信号从噪声源中分离出来，获得声信号的特征参数：峰度系数特征和频带能量特征；
(3)焊接电流采集装置实时高速采集焊接电流信号，获得实时焊接电流波形图，并计算电流的变化幅度；
(4)通过对比峰度系数特征和频带能量特征，结合分析电流变化幅度，计算μ，从而确定螺柱焊接过程的是否产生气孔，确定螺柱焊接过程是否稳定性，进一步控制螺柱焊接的质量。
(1)声信号采集系统对螺柱焊接声信号进行实时采集并存储；计算机对所述螺柱焊接声信号和噪声信号进行分析计算，采用基于小波变换的软件降噪算法降低环境噪音的干扰，其具体算法为：
式中:a称为尺度因子；b称为平移因子；t为时间变量；f(t)为平方可积函数，
并将螺柱焊接特征信号从噪声源中分离出来，获得声信号的特征参数：峰度系数特征和频带能量特征；
获得声信号的峰度系数特征的方法为：
峰度系数特征
其中，m为峰度参数，
式中，n为采样信号的数据点数；A(k)为取自时间采样K的幅值；A为波形振幅的均值。
获得声信号的频带能量特征的方法为：
其中，
式中:
为第5层第k个节点(子频带)的能量百分数；
为第5层第k个节点的能量；
为第5层重构信号的离散幅值。
(2)焊接电流采集装置实时高速采集焊接电流信号，获得实时焊接电流波形图，并计算电流变化幅度；
(3)通过对比峰度系数特征和频带能量特征，结合分析电流变化幅度，计算μ，从而可以确定螺柱焊接过程的稳定性程度，进一步可以控制螺柱焊接的质量。
通过对比峰度系数特征和频带能量特征，结合分析电流变化幅度，计算出μ，若μ＜1，则螺柱焊接质量较好，焊接过程中基本没有气孔产生；若μ＞1，则螺柱焊接过程中有气孔产生，焊接过程不稳定，焊接质量不好。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：本发明通过螺柱焊焊接过程中产生的声信号与电流信号来实现螺柱焊焊接过程的实时检测，通过小波变换的处理来降低环境噪音的影响，进一步提取声信号的峰度系数特征和频带能量特征，通过对比峰度系数特征和频带能量特征，分析电流变化幅度，从而可以确定螺柱焊接过程的稳定性程度，进一步可以控制螺柱焊接的质量。本方法解决了由于螺柱焊接需要附加陶瓷环以防止焊接过程中的飞溅，但也同时增加了对螺柱焊接过程进行实时检测的难度，要想对焊接过程的熔池进行熔池成像也变得十分困难的难题，通过结合螺柱焊接过程中的声信号与电流信号，实现了螺柱焊接过程的实时检测，可以进一步控制螺柱焊接质量；本发明提供的螺柱焊接实时检测方法适用于绝大部分直径螺柱焊接检测，且具有操作简单、工艺稳定性等优点，具有一定的工业应用价值。
附图说明
图1是本发明的实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法流程图。
图2是螺柱焊接设备与检测装置示意图。
图3是实施例1实时检测对应样本实际焊接效果图，图3a为实施例1焊接条件下样本1实际焊接外观图；图3b为实施例1焊接条件下样本2实际焊接外观图；图3c为实施例1焊接条件下样本3实际焊接外观图；图3d为实施例1焊接条件下样本4实际焊接外观图。
图4是实施例2实时检测对应样本实际焊接效果图。图4a为实施例2焊接条件下样本1实际焊接外观图；图4b为实施例2焊接条件下样本2实际焊接外观图；图4c为实施例2焊接条件下样本3实际焊接外观图；图4d为实施例2焊接条件下样本4实际焊接外观图。
其中，1.计算机；2.数据采集卡；3.电流信号传感器；4.工作台；5.待焊钢板；6.待焊螺柱；7.螺柱焊机；8.声信号传感器；9.声信号采集系统主机；10.工控机。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明做进一步说明
图1为本发明一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法流程图，其具体包括以下步骤:
步骤一、如图2所示将传声器8安置于待焊钢板5上部，其中，声信号采集系统包括：传声器8、声信号采集系统主机9，传声器位于待焊钢板上部，据待焊部位400mm，对螺柱焊接声信号进行采集，并传输至声信号采集系统主机，对螺柱焊接声信号进行存储。
步骤二、如图2所示将电流信号传感器3安装贴附于螺柱焊机；
步骤三、启动螺柱焊机将螺柱焊于待焊钢板，该螺柱焊接过程中，
(1)声信号采集系统对螺柱焊接声信号进行实时采集并存储；计算机对所述螺柱焊接声信号和噪声信号进行分析计算，采用基于小波变换的软件降噪算法降低环境噪音的干扰，其具体算法为：
式中:a称为尺度因子；b称为平移因子；
是
的复共轭。
在进行小波变换处理时，实际降噪时采用式二进小波离散形式，小波基函数选db04小波，分解尺度为4，阈值设置为0.10000.降噪前后的电弧声波形如图2所示，不难发现，不仅掺杂在整个波形中的细小“毛刺”被有效滤除，而且波形突变部分更加清晰，信噪比大幅度提高，达到了良好的信噪分析效果。并将螺柱焊接特征信号从噪声源中分离出来，获得声信号的特征参数：峰度系数特征和频带能量特征；
获得声信号的峰度系数特征的方法为：
峰度系数特征
其中，m为峰度参数，
式中，n为采样信号的数据点数；A(k)为取自时间采样K的幅值；A为波形振幅的均值。
获得声信号的频带能量特征的方法为：
其中，
式中:
为第5层第k个节点(子频带)的能量百分数；
为第5层第k个节点的能量；
为第5层重构信号的离散幅值。
(2)焊接电流采集装置实时高速采集焊接电流信号，获得实时焊接电流波形图，并计算电流变化幅度；
步骤四、在指定工艺参数条件下进行近10次螺柱焊接，得到较好焊接质量情况下的各项参数，对其中焊接质量较好的螺柱焊接情况下得到的各项参数进行求平均值，得到该焊接条件下理想参数为，
步骤五、通过对比峰度系数特征和频带能量特征，结合分析电流变化幅度，计算出μ，若μ＜1，则螺柱焊接质量较好，焊接过程中基本没有气孔产生；若μ＞1，则螺柱焊接过程中有气孔产生，焊接过程不稳定，焊接质量不好。本方法实现了螺柱焊接过程的实时检测，可以进一步控制螺柱焊接质量。
下面结合实施例对本发明做进一步详细描述：
实施例1
本次测试选用麦克风传声器，实现对螺柱焊接声信号的采集。
以直径18mm的Q235螺柱和厚15mm厚装甲钢板为例。
1.将直径为18mm的螺柱用车床加工为直径为16mm带有凸台且锥角120°的螺柱；
2.对螺柱的表面和母材待焊区使用细砂纸进行打磨,后用丙酮进行清洗,最后用酒精进行擦拭并快速吹干；
3.将带有陶瓷圈的螺柱利用气爪固定在焊枪前端,具体操作方式与焊接参数为:提升螺柱高度为2mm,焊接电流为1800A,拉弧时间800ms,完成焊接后保持焊枪与母材的垂直位置关系40s。
螺柱焊接过程中的声信号经过声信号采集系统背采集与存储，经小波变换后降噪后的波形图，后经提取得到该次螺柱焊接过程中的特征信号，再经计算机系统设定的函数计算进一步得到峰度系数特征(Ku)和频带能量特征
并根据波形图计算焊接过程中的电流变化幅度(ΔI)，本次实验为得到较好焊接质量情况下的各项参数，进行了10次螺柱焊接，对其中焊接质量较好的螺柱焊接情况下得到的各项参数进行求平均值，得到该焊接条件下理想参数为，
接下来进行的实时检测中进行了四次螺柱焊接，做了四个样本，其计算结果如下：
对峰度系数特征(Ku)进行分析可得，样本1和其他3个样本相比较差别较大，而样本2、3、4比较接近；
对频带能量特征
进行分析可得，样本3和样本4比较接近，而样本1和样本3与其相有差别，且两者之间也存在一定差别；
对电流变化幅度(ΔI)进行分析可得，样本2和样本4电流变化幅度接近且较小，而样本1和样本3电流变化幅度较大；
单独分析焊接过程中的声信号与电流信号可知，其都能在一定程度上反映焊接质量，但整体区别不太明显，但当将两者结合在一起分析可知，
利用公式
分别计算出各样本μ值，其中，样本1，μ＝2.26，焊接过程中有气孔产生，焊接过程不稳定，螺柱焊接质量不好；样本2，μ＝0.13，焊接过程中基本没有气孔产生，焊接过程相对稳定，螺柱焊接质量较好；样本3，μ＝1.38，焊接过程中有气孔产生，焊接过程不稳定，螺柱焊接质量相较不好；样本4，μ＝0.39，焊接过程中基本没有气孔产生，焊接过程相对比较稳定，螺柱焊接质量良好；
通过对实际得到焊接式样观察与测试，其实际焊接效果图如图3所示，其中样本1、样本2、样本3、样本4分别对应图3a、图3b、图3c、图3d。
实施例2
本次测试选用麦克风传声器，实现对螺柱焊接声信号的采集。
以直径20mm的Q235螺柱和厚18mm厚装甲钢板为例。
1.将直径为20mm的螺柱用车床加工为直径为18mm带有凸台且锥角120°的螺柱；
2.对螺柱的表面和母材待焊区使用细砂纸进行打磨,后用丙酮进行清洗,最后用酒精进行擦拭并快速吹干；
3.将带有陶瓷圈的螺柱利用气爪固定在焊枪前端,具体操作方式与焊接参数为:提升螺柱高度为2mm,焊接电流为1600A,拉弧时间750ms,完成焊接后保持焊枪与母材的垂直位置关系40s。
螺柱焊接过程中的声信号经过声信号采集系统背采集与存储，经小波变换后降噪后的波形图，后经提取得到该次螺柱焊接过程中的特征信号，再经计算机系统设定的函数计算进一步得到峰度系数特征(Ku)和频带能量特征
本次实验为得到较好焊接质量情况下的各项参数，进行了10次螺柱焊接，对其中焊接质量较好的螺柱焊接情况下得到的各项参数进行求平均值，得到该焊接条件下理想参数为，
接下来进行的实时检测中进行了四次螺柱焊接，做了四个样本，其计算结果如下：
本次螺柱焊做了四个样本，其计算结果如下：
对峰度系数特征(Ku)进行分析可得，样本2和其他3个样本相比较差别较大，而样本2、3、4比较接近；
对频带能量特征
进行分析可得，样本1和样本3比较接近，而样本2和样本4与其相有差别，且两者之间也存在一定差别；
对电流变化幅度(ΔI)进行分析可得，样本1和样本4电流变化幅度接近且较小，而样本1电流变化幅度较大，样本3变化幅度次之；
单独分析焊接过程中的声信号与电流信号可知，其都能在一定程度上反映焊接质量，但整体区别不太明显，但当将两者结合在一起分析可知，
利用公式
分别计算出各样本μ值，其中，样本1，μ＝0.25，焊接过程中基本没有气孔产生，焊接过程比较稳定，螺柱焊接质量比较好；样本2，μ＝1.79，焊接过程中有气孔产生，焊接过程不稳定，螺柱焊接质量较不好；样本3，μ＝0.25，焊接过程中基本没有气孔产生，焊接过程稳定，螺柱焊接质量较好；样本4，μ＝0.43，焊接过程中基本无气孔产生，焊接过程比较稳定，螺柱焊接质量良好；
通过对实际得到焊接式样观察与测试，其实际焊接效果图如图4所示，其中样本1、样本2、样本3、样本4分别对应图4a、图4b、图4c、图4d。
Claims (8)
1.一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
(1)声信号采集系统对螺柱焊接声信号进行实时采集并存储；
(2)计算机对螺柱焊接声信号和噪声信号进行分析计算，采用基于小波变换的软件降噪算法降低环境噪音的干扰，并将螺柱焊接特征信号从噪声源中分离出来，获得声信号的特征参数：峰度系数特征和频带能量特征；
(3)焊接电流采集装置实时高速采集焊接电流信号，获得实时焊接电流波形图，并计算电流的变化幅度；
(4)通过对比峰度系数特征和频带能量特征，结合分析电流变化幅度，计算μ，从而确定螺柱焊接过程的是否产生气孔，确定螺柱焊接过程是否稳定性，进一步控制螺柱焊接的质量。
2.根据权利要求1所述的一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于：所述声信号采集系统包括传声器、采集模块、工控机、机械执行机构及焊接设备组成；
所述传声器位于待焊钢板上部，传声器对焊接过程中声信号进行捕捉，数据采集器将其采集并传输到工控机中。
3.根据权利要求1所述的一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于：计算机对螺柱焊接声信号和噪声信号进行分析计算，采用基于小波变换的软件降噪算法降低环境噪音的干扰，具体算法为：
式中：α称为尺度因子；b称为平移因子；t为时间变量；f(t)为平方可积函数，
为基本小波函数。
4.根据权利要求1所述的一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于：获得声信号的峰度系数特征的方法为：
峰度系数特征
其中，m为峰度参数，
式中，n为采样信号的数据点数；A(k)为取自时间采样K的幅值；
为波形振幅的均值。
5.根据权利要求1所述的一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于：获得声信号的频带能量特征的方法为：
其中，
式中：
为第5层第k个节点(子频带)的能量百分数；
为第5层第k个节点的能量；
为第5层重构信号的离散幅值。
6.根据权利要求1所述的一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于：步骤(3)中，焊接电流采集装置包括：电流传感器、A/D数据采集卡、PC机；其中，电流传感器从螺柱焊机获得电流信号，转化成更小的电流信号后传入信号采集卡，信号采集卡把电流信号转化为模拟信号，从而被计算机读取和存储。
7.根据权利要求1所述的一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于：步骤(4)中，
其中，μ为螺柱焊接气孔评定参数，Ku:具体螺柱焊接工艺下得到的峰度系数特征；
具体螺柱焊接工艺下得到较为理想螺柱焊接质量对应的峰度系数特征；
具体螺柱焊接工艺下得到较为理想螺柱焊接质量对应的频带能量特征；
具体螺柱焊接工艺下得到较为理想螺柱焊接质量对应的频带能量特征；ΔI:具体螺柱焊接工艺下得到的电流变化幅度；
为具体螺柱焊接工艺下得到较为理想螺柱焊接质量对应的电流变化幅度。
8.根据权利要求1所述的一种实时检测螺柱焊接过程中焊接气孔的方法，其特征在于：通过对比峰度系数特征和频带能量特征，结合分析电流变化幅度，计算出μ，若μ＜1，则螺柱焊接质量较好，焊接过程中基本没有气孔产生；若μ＞1，则螺柱焊接过程中有气孔产生，焊接过程不稳定，焊接质量不好。
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