CN115338529A - 一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法 - Google Patents

一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法 Download PDF

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CN115338529A CN202210930515.6A CN202210930515A CN115338529A CN 115338529 A CN115338529 A CN 115338529A CN 202210930515 A CN202210930515 A CN 202210930515A CN 115338529 A CN115338529 A CN 115338529A
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Abstract

本发明属于焊接技术领域,涉及一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，包括：搅拌摩擦焊接执行器、作用力测量装置、固定支架、搅拌工具、作用力数据处理模块、运动控制模块、被焊接材料本发明还公开一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪方法，通过作用力实时测量，可以获得特征区域的作用力场的数据，提高搅拌摩擦焊接过程中的压力控制的实施精度，在焊接中实时提取接头信号特征，分析出焊缝偏移点距离焊缝中心位置的偏移位移，跟踪系统的控制器及时将位移信号同步传递给焊接设备的电气系统，实现焊接工具对焊缝的实时跟踪。

Description

一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法
技术领域
本发明属于焊接技术领域，涉及一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法。
背景技术
搅拌摩擦焊是利用带有特殊形状的硬质搅拌针的搅拌头高速旋转缓慢插入被焊工件，直到轴肩和母材表面接触，此时搅拌头与母材发生剧烈摩擦，通过搅拌摩擦过程中产生的摩擦热和对搅拌头周围金属的挤压，使接头金属处于塑性状态，搅拌针在旋转的同时沿着焊接方向向前移动，在热-机联合作用下形成致密的金属间结合，实现材料的连接。
自1991年英国焊接研究所(TWI)发明搅拌摩擦焊以来，该技术因焊接温度低，焊后残余应力小，不产生弧光、烟尘污染，不需要填丝材料等优点受到广泛关注，并很快被应用到航空航天、船舶、轨道列车、电子电力、汽车等生产领域，成为轻质合金特别是铝合金最佳的连接技术。
随着大规模工业应用，搅拌摩擦焊接的自动化成为亟需解决的问题，焊缝的自动跟踪是其中非常重要的问题，目前都是通过激光实现焊缝的跟踪和纠偏，其原理是：激光发射器发射一定波长的一道线激光到焊缝表面，随后接收焊缝表面反射的激光，通过反射回去的激光相对强度和位置的差异，定位焊缝的位置。
激光焊缝跟踪系统的补偿性并不理想，首先，容易受试样表面反射率的影响，对于表面光洁的铝合金型材，其焊缝定位较为困难；再次，激光焊缝定位的精度和焊缝的宽度紧密相关，当焊缝宽度较小时(如0.1mm)，反射回去的激光不能精确的表征焊缝的位置；同时，现有的激光发射器只发射一条长度和一定宽度的线激光，而工业产品多为二维焊缝，即平面二维焊缝的跟踪时，尤其当拐弯半径较小时，线激光难以精确的判断出二维焊缝的准确位置。
因此，需要一种更加高效省力的贮箱平直竖立翻转装置，来解决这一问题。
发明内容
本发明解决技术问题所采取的技术方案是：一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，包括：搅拌摩擦焊接执行器、作用力测量装置、固定支架、搅拌工具、作用力数据处理模块、运动控制模块、被焊接材料；
搅拌摩擦焊接执行器用于安装在机床式搅拌摩擦焊设备、并联或串联的六关节机器人上以旋转主轴执行搅拌摩擦焊；
作用力测量装置用于测量所述被焊接材料焊缝两侧的作用力，作用力测量装置的测试面呈环形、半环形或者扇环形，作用力测量装置的下端面处间隔安装有微型力传感器；
搅拌工具用于高速旋转缓慢插入被焊接材料的焊缝进行焊接；
作用力数据处理模块用于根据预先的输入参数，计算出输出参数并将最佳输出参数发送给运动控制模块；运动控制模块用于根据作用力数据处理模块发送的输出参数实时控制调整搅拌摩擦焊接执行器的实时焊接执行参数；
搅拌工具固定连接在搅拌摩擦焊接执行器下端面的旋转夹持头上，作用力测量装置通过固定支架固定连接在搅拌摩擦焊接执行器的下端面上，被焊接材料位于搅拌摩擦焊接执行器下端面的正下方，搅拌工具、作用力测量装置正对着被焊接材料的焊缝；搅拌摩擦焊接执行器电连接有运动控制模块，运动控制模块电连接作用力数据处理模块，作用力数据处理模块电连接作用力测量装置。
优选的，所述输入参数包括：距离搅拌工具轴心的距离，搅拌工具轴肩直径、焊接材料、前进侧和后退侧的相对位置、主轴转速，进给速度；输出参数包括：作用力解析范围，焊缝的判据，在获得作用力场数据后，每层需要取样的个数，根据输入的进给速度计算需要检测的层数；实时焊接执行参数：沿焊缝焊接的焊接路径、主轴转速、进给速度、进给量。
优选的，所述作用力测量装置的测量中心与搅拌工具的焊接中心位于同一竖直轴线。
优选的，所述搅拌工具包括搅拌摩擦焊工具、静止轴肩搅拌摩擦焊工具、双轴肩搅拌摩擦焊工具。
优选的，所述作用力测量装置的下端面自上向下覆盖焊缝的前进方向的左右两侧。
本发明还公开一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪方法，所述方法用于上述的基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，包括如下步骤：
步骤一：在搅拌摩擦焊接执行器上输入初始参数，初始参数包括：搅拌工具的轴肩直径dshouler，根据精度需要确定的每层取样点的个数n；根据输入的进给速度需要确定的检测的取点层数m；
步骤二：第1层检测点位于距离搅拌工具轴心的相同距离的同一个圆周上，该层上每个检测点到搅拌工具轴心的距离为d1+0.5mm，第2层检测点到搅拌工具的轴心的距离为d1+2*0.5mm，依次类推，第m层数据到搅拌工具的轴心的距离为d1+m*0.5mm，一般地，d1＝dshouler+2mm；
步骤三：第1层上有n个检测点，每个检测点间隔为dshouler/n个弧长，标记第1层上各检测点的作用力为
Figure BDA0003781136610000031
第1层n个检测点的绝对位置坐标为
Figure BDA0003781136610000032
步骤四：第2层共有n个检测点，每个检测点的间隔为dshouler/n个弧长，标记第2层上各检测点的作用力数据为
Figure BDA0003781136610000033
第2层n个检测点的绝对位置坐标标记为
Figure BDA0003781136610000034
步骤五：同样的，第m层有n个检测数据点，每个数据点的间隔为dshouler/n个弧长，标记第m层的作用力数据为
Figure BDA0003781136610000035
第m层n个检测点的绝对位置坐标为
Figure BDA0003781136610000036
步骤六：对同一层的n个检测点的作用力进行后一个作用力数值除以前一个作用力数值的处理，同一层的第一个作用力值除以自身，以第1层的检测点的作用力位置为例，相除后新的值为:
Figure BDA0003781136610000037
Figure BDA0003781136610000038
其中，每一行的第一个数据用自身除以自身；
步骤七：对计算后的每层检测点的数值与焊缝的判据Gthreshold进行对比，当相应检测点的数值大于焊缝的判据Gthreshold时，记录这个检测点在该层的位置，并检索相应的位置坐标数据l，获得这个检测点绝对位置坐标，一般地，每一层上有两个检测点的数值符合要求，这两个检测点对应的位置坐标即为焊缝在该层上的坐标；其中，初始的焊缝的判据Gthreshold为根据不同的搅拌工具的旋转速度、焊接速度、搅拌工具的轴向压力或者轴肩下压量、搅拌头倾角、搅拌工具几何形貌等焊接参数选择不同的初始值；
步骤八：对每一层的数值均采用上述操作，获得焊缝在每一层的坐标，连接后得到焊缝的位置的二维坐标，该二维坐标是在检测的时间点获得的，根据系统的时间可以获得“时间-搅拌工具位置-焊缝的位置”的关系，并建立记录这三者关系的文件，该文件为“时间-空间位置”文件；
步骤九：将“时间-空间位置”文件发送至运动控制模块，运动控制模块提取相应的焊缝的位置坐标，对搅拌摩擦焊执行器的运动轨迹进行实时调整，实现焊缝的跟踪。
优选的，所述焊接过程中搅拌工具的倾斜角度为0°。
优选的，所述方法中为了消除飞边等对测量结果的不利影响，对作用力数据先进行sebel的卷积处理，以消除噪声的影响。
优选的，所述方法中将所有检测点的作用力数据和相应的位置数据组成矩阵的形式通过python软件实现自动计算，焊缝的判据Gthreshold可通过TensorFlow神经网络训练和迭代，具有自学习的功能。
优选的，所述方法用于实现同种材料对接或者异种材料的对接，材料的对接包括：铝合金+铜合金，铝合金+镁合金，镁合金+铜合金，铝合金+钢。本发明的有益效果是：
1、本发明通过作用力实时测量，可以获得特征区域的作用力场的数据，提高搅拌摩擦焊接过程中的压力控制的实施精度；
2、本发明基于tensorflow神经网络训练的tscope和Gthreshold值，通过试验数量数据的增多，tscope和dthreshold值将越来越精确；
3、本发明提出的焊缝跟踪方法，是基于绝对值坐标的焊缝位置，在每个焊接点获得的焊缝位置发送到控制模块并记录该位置，形成一个“时间-空间位置”的文件，通过文件的重叠，就可以获得连续的焊缝的位置；
4、本发明作用力场在焊接中实时提取接头信号特征，分析出焊缝偏移点距离焊缝中心位置的偏移位移，跟踪系统的控制器及时将位移信号同步传递给焊接设备的电气系统，实现焊接工具对焊缝的实时跟踪，因此本发明不受焊缝宽度限制能够适应多种焊缝不同形状的焊接路径。
附图说明
图1是一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置的示意图；
图2是焊缝跟踪方法的流程图；
图3是搅拌摩擦焊作用力场的检测装置示意图。
图中：1、搅拌摩擦焊接执行器；2、作用力测量装置；3、固定支架；4、搅拌工具；5、作用力数据处理模块；6、运动控制模块；7、被焊接材料。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的相关技术进行清楚、完整的描述，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。
参考图1-3，一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，包括：搅拌摩擦焊接执行器1、作用力测量装置2、固定支架3、搅拌工具4、作用力数据处理模块5、运动控制模块6、被焊接材料7；
搅拌摩擦焊接执行器1用于安装在机床式搅拌摩擦焊设备、并联或串联的六关节机器人上以旋转主轴执行搅拌摩擦焊；
作用力测量装置2用于测量所述被焊接材料7焊缝两侧的作用力，作用力测量装置2的测试面呈环形、半环形或者扇环形，作用力测量装置2的下端面处间隔安装有微型力传感器；作用力测量装置2为360°环形，180°的半环形、或者90-360°之间任意角度的扇环形，可探测焊接前进方向上相应角度范围内被焊接材料7施加给作用力测量装置2的作用力，获得相应点的作用力数据并通过数据线以ethernet或者profinet协议传输到作用力数据处理模块5；
搅拌工具4用于高速旋转缓慢插入被焊接材料7的焊缝进行焊接；
作用力数据处理模块5用于根据预先的输入参数，计算出输出参数并将最佳输出参数发送给运动控制模块6；运动控制模块6用于根据作用力数据处理模块5发送的输出参数实时控制调整搅拌摩擦焊接执行器1的实时焊接执行参数；
搅拌工具4固定连接在搅拌摩擦焊接执行器1下端面的旋转夹持头上，作用力测量装置2通过固定支架3固定连接在搅拌摩擦焊接执行器1的下端面上，被焊接材料7位于搅拌摩擦焊接执行器1下端面的正下方，搅拌工具4、作用力测量装置2正对着被焊接材料7的焊缝；搅拌摩擦焊接执行器1电连接有运动控制模块6，运动控制模块6电连接作用力数据处理模块5，作用力数据处理模块5电连接作用力测量装置2。
进一步的，所述输入参数包括：距离搅拌工具4轴心的距离，搅拌工具4轴肩直径、焊接材料、前进侧和后退侧的相对位置、主轴转速，进给速度；输出参数包括：作用力解析范围，焊缝的判据，在获得作用力场数据后，每层需要取样的个数，根据输入的进给速度计算需要检测的层数；实时焊接执行参数：沿焊缝焊接的焊接路径、主轴转速、进给速度、进给量。
进一步的，所述作用力测量装置2的测量中心与搅拌工具4的焊接中心位于同一竖直轴线。
进一步的，所述搅拌工具4包括搅拌摩擦焊工具、静止轴肩搅拌摩擦焊工具、双轴肩搅拌摩擦焊工具。
进一步的，所述作用力测量装置2的下端面自上向下覆盖焊缝的前进方向的左右两侧。
本发明还公开一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪方法，所述方法用于上述的基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，包括如下步骤：
步骤一：在搅拌摩擦焊接执行器1上输入初始参数，初始参数包括：搅拌工具的轴肩直径dshouler，根据精度需要确定的每层取样点的个数n；根据输入的进给速度需要确定的检测的取点层数m；作用力测量装置2的几何中心和搅拌工具4的几何中心在同一轴线上，作用力测量装置2的力测量范围为10-10000N，其中最佳检测范围为300-5000N；作用力数据处理模块5自身携带作用力处理的数据库，根据预先输入的参数，如距离搅拌工具轴心的距离d/mm，搅拌工具轴肩直径dshoulder/mm、焊接材料、前进侧和后退侧的相对位置、主轴转速ω/rpm，进给速度ν/mmmin-1等，数据库推荐最佳作用力解析范围tscope/K，焊缝的判据Gthreshold，在获得作用力场数据后，dshoulder/0.02mm＝n(取整数)计算每层需要取样的个数n；根据输入的进给速度ν，按照ν/120mm的数值(取整数)计算需要检测的层数m；
步骤二：第1层检测点位于距离搅拌工具轴心的相同距离的同一个圆周上，该层上每个检测点到搅拌工具轴心的距离为d1+0.5mm，第2层检测点到搅拌工具的轴心的距离为d1+2*0.5mm，依次类推，第m层数据到搅拌工具的轴心的距离为d1+m*0.5mm，一般地，d1＝dshouler+2mm；
步骤三：第1层上有n个检测点，每个检测点间隔为dshouler/n个弧长，标记第1层上各检测点的作用力为
Figure BDA0003781136610000071
第1层n个检测点的绝对位置坐标为
Figure BDA0003781136610000072
以搅拌工具的轴心为圆心，以轴肩直径为半径，扫描前进方向上距搅拌工具的轴心d+0.5mm的圆周上的点的作用力数值，以0.02mm弧长为间隔，获得第1条弧线上n个检测点的作用力，记录为
Figure BDA0003781136610000073
按照这种方式，以(d+2*0.5)mm为半径重复上述操作，获得第2条弧线上n个检测点的作用力数值，记录为
Figure BDA0003781136610000074
依次类推，以(d+m*0.5)mm为半径，获得第m层上n个检测点的作用力数值，记为
Figure BDA0003781136610000075
Figure BDA0003781136610000076
将上述作用力值以矩阵的形式表示，该矩阵为m行，n列，记为T。
Figure BDA0003781136610000077
作用力测量装置的几何圆心和和搅拌工具的轴心同轴，且相对位置固定，通过搅拌工具此时的位置能够获得矩阵T内每个检测点对应的绝对坐标值，并组成了一个绝对坐标矩阵，该矩阵也为m行，n列，记为L；
Figure BDA0003781136610000081
为了降低焊接过程中飞边等对测量结果的影响，如有必要，可先对T采用卷积掩模的领域平均技术进行降噪处理，卷积掩模处理后的作用力矩阵以T1表示：
Figure BDA0003781136610000082
然后，将T1矩阵中每一行进行：相邻的后一个检测点的作用力数值除以前一个检测点作用力数值的处理，即：
Figure BDA0003781136610000083
其中
Figure BDA0003781136610000084
指的是第j行的第i个检测点的作用力，而
Figure BDA0003781136610000085
指的是第j行中的第i+1个检测点的作用力数值，需要指出的是：每一行的第一个数据用自身除以自身即
Figure BDA0003781136610000086
T1矩阵中的每一个作用力数值进行上述操作后，获得了T2矩阵；
Figure BDA0003781136610000087
通过对T2中每一行的数据和Gthreshold进行对比，当数值大于dthreshold时，记录这个数值，并和绝对位置数据矩阵l检索对比，获得这个数值的绝对位置坐标，即为对应的焊缝在此层的坐标，需要指出的是，每一层上应该有两个数值符合上述条件，那么这两个数值对应的位置即为该层上焊缝的位置；
步骤四：第2层共有n个检测点，每个检测点的间隔为dshouler/n个弧长，标记第2层上各检测点的作用力数据为
Figure BDA0003781136610000088
第2层n个检测点的绝对位置坐标标记为
Figure BDA0003781136610000089
步骤五：同样的，第m层有n个检测数据点，每个数据点的间隔为dshouler/n个弧长，标记第m层的作用力数据为
Figure BDA0003781136610000091
第m层n个检测点的绝对位置坐标为
Figure BDA0003781136610000092
步骤六：对同一层的n个检测点的作用力进行后一个作用力数值除以前一个作用力数值的处理，同一层的第一个作用力值除以自身，以第1层的检测点的作用力位置为例，相除后新的值为:
Figure BDA0003781136610000093
Figure BDA0003781136610000094
其中，每一行的第一个数据用自身除以自身；
步骤七：对计算后的每层检测点的数值与焊缝的判据Gthreshold进行对比，当相应检测点的数值大于焊缝的判据Gthreshold时，记录这个检测点在该层的位置，并检索相应的位置坐标数据l，获得这个检测点绝对位置坐标，一般地，每一层上有两个检测点的数值符合要求，这两个检测点对应的位置坐标即为焊缝在该层上的坐标；其中，初始的焊缝的判据Gthreshold为根据不同的搅拌工具的旋转速度、焊接速度、搅拌工具的轴向压力或者轴肩下压量、搅拌头倾角、搅拌工具几何形貌等焊接参数选择不同的初始值；
步骤八：对每一层的数值均采用上述操作，获得焊缝在每一层的坐标，连接后得到焊缝的位置的二维坐标，该二维坐标是在检测的时间点获得的，根据系统的时间可以获得“时间-搅拌工具位置-焊缝的位置”的关系，并建立记录这三者关系的文件，该文件为“时间-空间位置”文件；
重复上述步骤三的操作，对每一层的数值进行处理，最终可以得到每一层焊缝的坐标，连接后得到焊缝在X-Y平面内的二维坐标，记为l焊缝；
Figure BDA0003781136610000095
Figure BDA0003781136610000096
Figure BDA0003781136610000097
根据系统的时间可以获得“时间-搅拌工具位置(二维)-焊缝的位置(二维)”的关系，并建立记录这三者关系的文件，为“时间-空间位置”文件；
步骤九：将“时间-空间位置”文件发送至运动控制模块，运动控制模块提取相应的焊缝的位置坐标，对搅拌摩擦焊执行器的运动轨迹进行实时调整，实现焊缝的跟踪。
进一步的，所述焊接过程中搅拌工具4的倾斜角度为0°。
进一步的，所述方法中为了消除飞边等对测量结果的不利影响，对作用力数据先进行sebel的卷积处理，以消除噪声的影响。
进一步的，所述方法中将所有检测点的作用力数据和相应的位置数据组成矩阵的形式通过python软件实现自动计算，焊缝的判据Gthreshold可通过TensorFlow神经网络训练和迭代，具有自学习的功能。
进一步的，所述方法用于实现同种材料对接或者异种材料的对接，材料的对接包括：铝合金+铜合金，铝合金+镁合金，镁合金+铜合金，铝合金+钢。
实施例
本实施例中，基于搅拌摩擦焊作用力场相邻特征点作用力梯度进行焊缝跟踪的装置，由搅拌摩擦焊执行器1、作用力测温装置2、固定支架3、搅拌工具4、作用力数据处理模块5、运动控制模块6和被焊接材料7组成。
搅拌摩擦焊执行器1可以装在机床式搅拌摩擦焊设备、并联或串联的六关节机器人上，搅拌摩擦焊执行器驱动搅拌工具旋转的主轴可以为电主轴，也可以为机械主轴。
作用力测量装置2为环形(360°)、半环形(180°)、以及90—360°任意角度的扇环状结构，可实现测量的作用力范围为10-10000N，最佳温度检测范围为300-5000N，测量的数据通过数据导线以ethernet协议或者profinet协议实时传输到作用力数据处理模块5；
固定支架3将作用力测量装置2固定到搅拌摩擦焊执行器1上，通过调节固定支架的位置可以调整作用力测量装置2到被探测试样表面的距离，保证该装置与试样表面实现接触，固定支架3固定作用力测量装置2，并确保作用力测量装置2的轴心和搅拌工具4的轴心同轴。
搅拌工具4可以是常规的搅拌摩擦焊工具，也可以为静止轴肩搅拌摩擦焊工具、双轴肩搅拌摩擦焊工具，焊接过程中的倾角为0°。
数据处理模块5中内置基于python开发的焊接数据库，输入焊接参数，比如搅拌工具4轴肩直径dshoulder/mm，作用力测量装置2距离搅拌工具轴心的距离d/mm，、焊接材料、前进侧和后退侧的相对位置、主轴转速ω/rpm，进给速度ν/mmmin-1等参数后，自动给出优选的探测最佳作用力测量范围tscope，以及临界阀值dshreshhold，该数据库通过tensorflow神经网络进行自学习。
运动控制模块6，在接收到作用力数据处理模块5发送的关于焊缝的“时间-空间位置”文件后，和自身的“时间”、“空间位置”进行对比，发送相应的调整指令到相应的执行电机，实现搅拌工具和焊缝的相对调整，从而实现焊缝的实时跟踪。
被焊接材料7为铝合金，镁合金，铜合金等轻质合金，也可以为钛合金、钢等高温合金，其焊缝形式为平面一维、二维或空间三维焊缝形式。
如图所示以dshouler为6mm，υ为1200mm/min为例其具体实施步骤为：
第一步，根据输入的dshouler数值，按照6mm/0.02mm的数值(取整数)判定每层需要取样的个数位300个；根据输入的进给速度υ，按照1200/120mm的数值(取整数)判定需要检测的层数为10层；
第二步，进行检测的第1层数据为同一个同心圆，该层数据上的每个点到搅拌工具的轴心的距离为4+0.5mm为4.5mm，第2层数据到搅拌工具(4)的轴心的距离为(4+2*0.5)mm为5mm，依次类推，第10层数据到搅拌工具的轴心的距离为(4+0.5*10)为9mm；
第三步，第1层的300个作用力检测数据，每个数据的间隔为0.02mm(弧长)，标记第1层的作用力数据为
Figure BDA0003781136610000111
第1层300个数据对应的位置为
Figure BDA0003781136610000112
第四步，第2层上的300个数据，每个数据的间隔为0.02mm(弧长)，标记第2层的作用力数据为
Figure BDA0003781136610000113
第2层n个数据对应的位置为
Figure BDA0003781136610000114
第五步，第10层上的300个数据，每个数据的间隔为0.02mm(弧长)，标记第10层的作用力数据为
Figure BDA0003781136610000115
第10层300个数据对应的位置为
Figure BDA0003781136610000116
第六步，对每一层的300个作用力测量点的数据除以其同一层上相邻的前一个作用力测量点的数据，每一层的第一个作用力数据除以自身，以第1层数据为例，处理后新的数据为:
Figure BDA0003781136610000121
Figure BDA0003781136610000122
第七步，对计算后的每层的数值和dthreshold进行对比，当每一层上的两个数值大于该阀值时，记录这两个数值的位置，并和位置数据进行类比，获得这两个数值的位置坐标，即为此层上焊缝的坐标；
第八步，将每一层的数值均采用上述操作，获得每一层上焊缝的坐标，连接后得到焊缝的位置的二维坐标；
第九步，将计算获得的焊缝的二维坐标发送到运动控制模块，从而实现焊缝焊接的实时跟踪和纠正。
综上所述，本发明提供了一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，通过作用力实时测量，可以获得特征区域的作用力场的数据，提高搅拌摩擦焊接过程中的压力控制的实施精度；由于本发明基于tensorflow神经网络训练的tscope和Gthreshold值，因此通过试验数量数据的增多，tscope和dthreshold值将越来越精确；本发明还提出一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪方法，是基于绝对值坐标的焊缝位置，在每个焊接点获得的焊缝位置发送到控制模块并记录该位置，形成一个“时间-空间位置”的文件，通过文件的重叠，就可以获得连续的焊缝的位置；本发明作用力场在焊接中实时提取接头信号特征，分析出焊缝偏移点距离焊缝中心位置的偏移位移，跟踪系统的控制器及时将位移信号同步传递给焊接设备的电气系统，实现焊接工具对焊缝的实时跟踪；因此本发明拥有广泛的应用前景。
需要强调的是：以上仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，其特征在于，包括：搅拌摩擦焊接执行器(1)、作用力测量装置(2)、固定支架(3)、搅拌工具(4)、作用力数据处理模块(5)、运动控制模块(6)、被焊接材料(7)；
所述搅拌摩擦焊接执行器(1)用于安装在机床式搅拌摩擦焊设备、并联或串联的六关节机器人上以旋转主轴执行搅拌摩擦焊；
所述作用力测量装置(2)用于测量所述被焊接材料(7)焊缝两侧的作用力，所述作用力测量装置(2)的测试面呈环形、半环形或者扇环形，所述作用力测量装置(2)的下端面处间隔安装有微型力传感器；
所述搅拌工具(4)用于高速旋转缓慢插入被焊接材料(7)的焊缝进行焊接；
所述作用力数据处理模块(5)用于根据预先的输入参数，计算出输出参数并将最佳输出参数发送给运动控制模块(6)；所述运动控制模块(6)用于根据作用力数据处理模块(5)发送的输出参数实时控制调整搅拌摩擦焊接执行器(1)的实时焊接执行参数；
所述搅拌工具(4)固定连接在搅拌摩擦焊接执行器(1)下端面的旋转夹持头上，所述作用力测量装置(2)通过固定支架(3)固定连接在搅拌摩擦焊接执行器(1)的下端面上，所述被焊接材料(7)位于搅拌摩擦焊接执行器(1)下端面的正下方，所述搅拌工具(4)、作用力测量装置(2)正对着被焊接材料(7)的焊缝；所述搅拌摩擦焊接执行器(1)电连接有运动控制模块(6)，所述运动控制模块(6)电连接作用力数据处理模块(5)，所述作用力数据处理模块(5)电连接作用力测量装置(2)。
2.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述输入参数包括：距离搅拌工具(4)轴心的距离，搅拌工具(4)轴肩直径、焊接材料、前进侧和后退侧的相对位置、主轴转速，进给速度；所述输出参数包括：作用力解析范围，焊缝的判据，在获得作用力场数据后，每层需要取样的个数，根据输入的进给速度计算需要检测的层数；所述实时焊接执行参数：沿焊缝焊接的焊接路径、主轴转速、进给速度、进给量。
3.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述作用力测量装置(2)的测量中心与搅拌工具(4)的焊接中心位于同一竖直轴线。
4.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述搅拌工具(4)包括搅拌摩擦焊工具、静止轴肩搅拌摩擦焊工具、双轴肩搅拌摩擦焊工具。
5.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述作用力测量装置(2)的下端面自上向下覆盖焊缝的前进方向的左右两侧。
6.一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪方法，其特征在于，所述方法用于权利要求1至5任一权利要求所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置，包括如下步骤：
步骤一：在搅拌摩擦焊接执行器(1)上输入初始参数，所述初始参数包括：搅拌工具的轴肩直径dshouler，根据精度需要确定的每层取样点的个数n；根据输入的进给速度需要确定的检测的取点层数m；
步骤二：第1层检测点位于距离搅拌工具轴心的相同距离的同一个圆周上，该层上每个检测点到搅拌工具轴心的距离为d1+0.5mm，第2层检测点到搅拌工具的轴心的距离为d1+2*0.5mm，依次类推，第m层数据到搅拌工具的轴心的距离为d1+m*0.5mm，一般地，d1＝dshouler+2mm；
步骤三：第1层上有n个检测点，每个检测点间隔为dshouler/n个弧长，标记第1层上各检测点的作用力为
Figure FDA0003781136600000021
第1层n个检测点的绝对位置坐标为
Figure FDA0003781136600000022
步骤四：第2层共有n个检测点，每个检测点的间隔为dshouler/n个弧长，标记第2层上各检测点的作用力数据为
Figure FDA0003781136600000023
第2层n个检测点的绝对位置坐标标记为
Figure FDA0003781136600000031
步骤五：同样的，第m层有n个检测数据点，每个数据点的间隔为dshouler/n个弧长，标记第m层的作用力数据为
Figure FDA0003781136600000032
第m层n个检测点的绝对位置坐标为
Figure FDA0003781136600000033
步骤六：对同一层的n个检测点的作用力进行后一个作用力数值除以前一个作用力数值的处理，同一层的第一个作用力值除以自身，以第1层的检测点的作用力位置为例，相除后新的值为:1,
Figure FDA0003781136600000034
Figure FDA0003781136600000035
其中，每一行的第一个数据用自身除以自身；
步骤七：对计算后的每层检测点的数值与焊缝的判据Gthreshold进行对比，当相应检测点的数值大于焊缝的判据Gthreshold时，记录这个检测点在该层的位置，并检索相应的位置坐标数据l，获得这个检测点绝对位置坐标，一般地，每一层上有两个检测点的数值符合要求，这两个检测点对应的位置坐标即为焊缝在该层上的坐标；
步骤八：对每一层的数值均采用上述操作，获得焊缝在每一层的坐标，连接后得到焊缝的位置的二维坐标，该二维坐标是在检测的时间点获得的，根据系统的时间可以获得“时间-搅拌工具位置-焊缝的位置”的关系，并建立记录这三者关系的文件，该文件为“时间-空间位置”文件；
步骤九：将“时间-空间位置”文件发送至运动控制模块，运动控制模块提取相应的焊缝的位置坐标，对搅拌摩擦焊执行器的运动轨迹进行实时调整，实现焊缝的跟踪。
7.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述焊接过程中搅拌工具(4)的倾斜角度为0°。
8.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述方法中为了消除飞边等对测量结果的不利影响，对所述作用力数据先进行sebel的卷积处理，以消除噪声的影响。
9.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述方法中将所有检测点的作用力数据和相应的位置数据组成矩阵的形式通过python软件实现自动计算，焊缝的判据Gthreshold可通过TensorFlow神经网络训练和迭代，具有自学习的功能。
10.根据权利要求1所述的一种基于作用力场的搅拌摩擦焊缝跟踪装置及方法，其特征在于，所述方法用于实现同种材料对接或者异种材料的对接，所述材料的对接包括：铝合金+铜合金，铝合金+镁合金，镁合金+铜合金，铝合金+钢。
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