DE102018202821A1

DE102018202821A1 - Lichtbogenschweisssystem und beurteilungsvorrichtung für das lichtbogenschweissen

Info

Publication number: DE102018202821A1
Application number: DE102018202821.4A
Authority: DE
Inventors: Hiroyuki Kita; Masafumi MURAKAMI
Original assignee: Yaskawa Electric Corp
Current assignee: Yaskawa Electric Corp
Priority date: 2017-03-03
Filing date: 2018-02-26
Publication date: 2018-09-06
Also published as: CN108526655B; JP6792129B2; JP2018144069A; US20180250763A1; US10906116B2; CN108526655A

Abstract

Aufgabe ist es, die Leistung bei der Beurteilung eines Schweißzustands zu verbessern.
Erfüllt wird die Aufgabe durch einen Roboter (4), einen Lichtbogenschweißabschnitt (41), der transportierbar am Roboter (4) angebracht ist und einen Lichtbogenschweißvorgang ausführt, eine Lichtbogenschweißstromquelle (5), die den Lichtbogenschweißabschnitt mit einer bestimmten Schweißspannung und einem bestimmten Schweißstrom versorgt, einen Analyseabschnitt (61), der an einer Zeitreihenwellenform von wenigstens einem von der Schweißspannung und dem Schweißstrom eine Frequenzanalyse durchführt und Frequenzspektrumsdaten erzeugt, und einen Beurteilungsabschnitt (62), der auf Grundlage der vom Analyseabschnitt (61) erzeugten Frequenzspektrumsdaten einen Schweißzustand des Lichtbogenschweißabschnitts (41) beurteilt.

Description

Technisches Gebiet
Offenbarte Ausführungsformen betreffen ein Lichtbogenschweißsystem und eine Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen.
Allgemeiner Stand der Technik
In Patentdokument 1 ist eine Verfahrensweise zum Beurteilen von Fehlern im Schweißzustand mittels statistischer Analyse von Mittelwerten, Verteilungen, Referenzabweichungen und dergleichen in Schweißparametern wie etwa Lichtbogenspannung, Lichtbogenstrom oder dergleichen offenbart.
Dokumente des Stands der Technik
Patentdokumente
Patentdokument 1: Japanische Gebrauchsmustereintragung Nr. 3197100
Kurzdarstellung der Erfindung
Aufgabe der vorliegenden Erfindung
Allerdings wird die Zeitreihenwellenform von Schweißspannung und Schweißstrom leicht von Rauschen durch andere Faktoren beeinflusst, weshalb sich keine ausreichende Erfassungsgenauigkeit von geringfügigen Wellenformveränderungen erreichen lässt, wie sie zur Fehlerbeurteilung des Schweißzustands notwendig ist, so dass die Beurteilungsgenauigkeit der Fehler niedrig ist.
Die vorliegende Erfindung wurde aufgrund dieser Problematik getätigt, und ihr liegt die Aufgabe zugrunde, eine Steuervorrichtung und ein Steuerverfahren bereitzustellen, die die Zweckmäßigkeit einer Steuervorrichtung erhöhen können, mit der sich die Beurteilungsleistung des Schweißzustands erhöhen lässt.
Mittel zum Lösen der Aufgabe
Um die oben genannte Aufgabe zu erfüllen, wird gemäß einem Aspekt der vorliegenden Erfindung ein Lichtbogenschweißsystem angewandt, das Folgendes aufweist einen Roboter, einen Lichtbogenschweißabschnitt, der transportierbar am Roboter angebracht ist und ausgestaltet ist, einen Lichtbogenschweißvorgang auszuführen, eine Lichtbogenschweißstromquelle, die ausgestaltet ist, den Lichtbogenschweißabschnitt mit einer bestimmten Schweißspannung und einem bestimmten Schweißstrom zu versorgen, einen Analyseabschnitt, der ausgestaltet ist, an einer Zeitreihenwellenform von wenigstens einem von der Schweißspannung und dem Schweißstrom eine Frequenzanalyse durchzuführen und Frequenzspektrumsdaten zu erzeugen, und einen Beurteilungsabschnitt, der ausgestaltet ist, auf Grundlage der vom Analyseabschnitt erzeugten Frequenzspektrumsdaten einen Schweißzustand des Lichtbogenschweißabschnitts zu beurteilen.
Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung wird außerdem eine Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen angewandt, die Folgendes aufweist: einen Analyseabschnitt, der ausgestaltet ist, an einer Zeitreihenwellenform einer Schweißspannung oder eines Schweißstroms, welche ausgestaltet sind, von einer externen Lichtbogenschweißstromquelle erfasst zu werden, eine Frequenzanalyse durchzuführen und Frequenzspektrumsdaten zu erzeugen, und einen Beurteilungsabschnitt, der ausgestaltet ist, auf Grundlage von Leminhalten aus einem mechanischen Lemprozess das Vorliegen eines Fehlers einer Fehlerkategorie zu beurteilen, die einem charakteristischen Wert entspricht, den die Frequenzspektrumsdaten in wenigstens einem von einem Zeitbereich und einem Frequenzbereich aufweisen.
Wirkung der Erfindung
Gemäß der vorliegenden Erfindung kann die Leistung bei der Beurteilung des Schweißzustands verbessert werden.
Figurenliste
Es zeigen:

1 ein Beispiel eines schematischen Systemblockaufbaus eines Roboterlichtbogenschweißsystems gemäß einer Ausführungsform;
2 ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten eines Schweißstroms während des normalen Schweißens;
3 ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten einer Schweißspannung während des normalen Schweißens;
4 eine erläuternde Ansicht einer Verfahrensweise zum Erzeugen von Frequenzspektrumsdaten am Analyseabschnitt;
5 ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten eines Schweißstroms bei einem Schweißrissfehler;
6 ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten einer Schweißspannung bei einem Schweißrissfehler;
7 ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten eines Schweißstroms bei einem Gasmangelfehler;
8 ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten einer Schweißspannung bei einem Gasmangelfehler;
9 ein Beispiel eines schematischen Modellaufbaus eines neuronalen Netzes des Beurteilungsabschnitts bei Anwendung von Deep Learning;
10 eine Ansicht eines Einlemdatensatzes des Beurteilungsabschnitts; und
11 ein Beispiel eines schematischen Modellaufbaus eines neuronalen Netzes des Beurteilungsabschnitts bei Anwendung von Deep Learning, wobei auch die Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit berücksichtigt wird.

Ausführungsformen der Erfindung
Im Folgenden soll unter Bezugnahme auf die Figuren eine erste Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beschrieben werden.
<Schematischer Aufbau des Roboterlichtbogenschweißsystems>
1 zeigt ein Beispiel eines schematischen Systemblockaufbaus eines Roboterlichtbogenschweißsystems gemäß einer Ausführungsform. Das Bearbeitungsobjekt des Roboterlichtbogenschweißsystems ist ein Rahmen F eines Fahrzeugs, und es handelt sich um ein System, das entlang einer bestimmten Schweißlinie des Rahmens F einen Lichtbogenschweißvorgang durchführt. Das Roboterlichtbogenschweißsystem 1 (Lichtbogenschweißsystem) aus 1 weist eine übergeordnete Steuervorrichtung 2, einen Roboter-Controller 3, einen Roboter 4, eine Schweißstromquelle 5 und eine Beurteilungsvorrichtung 6 für das Lichtbogenschweißen auf. Im Beispiel der vorliegenden Ausführungsform wird der Fall gezeigt, dass der Fahrzeugrahmen F das Werkstück bildet, doch kann auch eine andere Maschinenstruktur das Werkstück bilden, und es ist auch eine Anwendung auf Lichtbogenschweißarbeiten möglich, deren Lichtbogenschweißlinie eine Schweißnaht oder dergleichen zwischen Elementen eines solchen Werkstücks ist.
Die übergeordnete Steuervorrichtung 2 kann beispielsweise durch einen universellen PC gebildet sein, der eine CPU, ROM, RAM, einen Bedienungsabschnitt, einen Anzeigeabschnitt (jeweils nicht gesondert dargestellt) und dergleichen aufweist, und verwaltet den Betrieb des Roboterlichtbogenschweißsystems 1 insgesamt. Konkret etwa gibt sie bestimmte Arbeitsbefehle an den Roboter-Controller 3, Vorschubgeschwindigkeitsbefehle an einen an späterer Stelle beschriebenen Schweißdrahtvorschubabschnitt des Roboters 4 oder Stromversorgungsbefehle an eine an späterer Stelle beschriebene Schweißstromquelle 5 aus, damit diese eine bestimmte Schweißenergie ausgibt, oder führt auf Grundlage von Beurteilungsinformationen, die von der an späterer Stelle beschriebenen Beurteilungsvorrichtung 6 für das Lichtbogenschweißen eingegeben werden, eine Abschlussprüfung, eine Unterbrechung oder eine Wiederaufnahme der Lichtbogenschweißarbeiten durch.
Auf Grundlage von Arbeitsbefehlen, die von der übergeordnete Steuervorrichtung 2 eingegeben werden, führt der Roboter-Controller 3 eine Stromversorgungssteuerung für elektrische Antriebsleistung zur Antriebssteuerung von Antriebswellenmotoren (nicht dargestellt) des Roboters 4 durch, um ein vorderes Ende eines an späterer Stelle beschriebenen Lichtbogenschweißabschnitts, der an einem Armvorderendabschnitt 4a des Roboters 4 angebracht ist, an einer bestimmten Schweißlinie am Rahmen F entlang zu bewegen.
Bei dem Roboter 4 handelt es sich im gezeigten Beispiel der vorliegenden Ausführungsform um einen Manipulatorarm mit sechs Gelenkachsen (einen 6-Achsen-Roboter). An seinem Armvorderendabschnitt 4a ist der Lichtbogenschweißabschnitt 41 angebracht, und indem die Antriebswellenmotoren des Roboters 4 durch die vom Roboter-Controller 3 zugeführte elektrische Antriebsleistung angetrieben werden, können Position und Haltung des Lichtbogenschweißabschnitts 41 gesteuert werden.
Der Lichtbogenschweißabschnitt 41 ist ein Greiforgan, das in diesem Beispiel fortlaufend einen Schweißdraht 43 als Schweißzusatz zusammen mit einem Schutzgas zuführt und mittels elektrischer Schweißenergie, die ihm durch die an späterer Stelle beschriebene Schweißstromquelle 5 zugeführt wird, einen Kurzschlussschweißvorgang an dem ein Grundmetall bildenden Rahmen F durchführt. Der Schweißdraht 43 wird durch einen ebenfalls am Roboter 4 vorgesehenen Schweißdrahtvorschubabschnitt 42 fortlaufend vorgeschoben. Der Schweißdrahtvorschubabschnitt 42 schiebt den Schweißdraht 43 mit einer Vorschubgeschwindigkeit, die auf Vorschubgeschwindigkeitsbefehlen von der übergeordneten Steuervorrichtung 2 beruht, zum Lichtbogenschweißabschnitt 41 vor und gibt die tatsächlich gemessene Vorschubgeschwindigkeit des Schweißdrahts 43 an einen Beurteilungsabschnitt 61 der an späterer Stelle beschriebenen Beurteilungsvorrichtung 6 für das Lichtbogenschweißen aus. Der Roboter 4 weist auch einen Schutzgaszuführabschnitt (nicht dargestellt) auf, der aufgrund von Befehlen von der übergeordneten Steuervorrichtung 2 Schutzgas erzeugt und dem Lichtbogenschweißabschnitt 41 zuführt.
Bei der Schweißstromquelle 5 (Lichtbogenschweißstromquelle) handelt es sich um eine Vorrichtung, die elektrischen Strom von einer gewerblichen Stromquelle umwandelt und auf Grundlage von Stromversorgungsbefehlen von der übergeordneten Steuervorrichtung 2 elektrische Schweißenergie erzeugt und elektrische Energie zwischen dem Lichtbogenschweißabschnitt 41 und dem Rahmen F zuführt. Im dargestellten Beispiel wird als elektrische Schweißenergie ein Gleichstrom zugeführt, wobei der Lichtbogenschweißabschnitt 41 die Anodenseite und der Rahmen F die Kathodenseite ist. Außerdem gibt die Schweißstromquelle 5 Erfassungswerte des tatsächlich zugeführten Schweißstroms und der tatsächlichen Schweißspannung als Schweißstromerfassungswerte und Schweißspannungserfassungswerte an den Analyseabschnitt 61 der an späterer Stelle beschriebenen Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen 6 aus.
Die Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen 6 ist eine Vorrichtung, die auf Grundlage von wenigstens einem von den Schweißstromerfassungswerten und den Schweißspannungserfassungswerten, die von der Schweißstromquelle 5 eingegeben werden, beurteilt, ob im Schweißzustand der durch den Lichtbogenschweißabschnitt 41 durchgeführten Schweißarbeiten ein Fehler vorliegt. Diese Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen 6 weist den Analyseabschnitt 61 und einen Beurteilungsabschnitt 62 auf.
Der Analyseabschnitt 61 ist ein Verarbeitungsabschnitt, der durch Durchführen einer Frequenzanalyse an Zeitreihenwellenformdaten, in denen die Schweißstromerfassungswerte oder die Schweißspannungserfassungswerte in einer Zeitreihe dargestellt sind, Frequenzspektrumsdaten erzeugt. Die Verfahrensweise bei der Analyse durch den Analyseabschnitts 61 und der Inhalt der Frequenzspektrumsdaten werden an späterer Stelle beschrieben.
Der Beurteilungsabschnitt 62 ist ein Verarbeitungsabschnitt, der auf Grundlage der vom Analyseabschnitt 61 erzeugten Frequenzspektrumsdaten beurteilt, ob eine bestimmte Kategorie von Fehler im Schweißzustand vorliegt oder nicht. Auch die Verfahrensweise bei der Beurteilung durch den Beurteilungsabschnitt 62 wird an späterer Stelle beschrieben.
Gemäß dem Roboterlichtbogenschweißsystem 1 mit dem oben beschriebenen Aufbau kann auch an Schweißlinien mit verschiedenen dreidimensionalen Stellen an einem Fahrzeugrahmen F ein automatischer Lichtbogenschweißvorgang durchgeführt werden. Indem die Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen 6 automatisch beurteilt, ob ein Fehler im Schweißzustand vorliegt, kann die übergeordnete Steuervorrichtung 2 beim Auftreten eines Fehlers entsprechende Maßnahmen ergreifen.
<Merkmale der vorliegenden Ausführungsform>
Seit einigen Jahren wird nach Lichtbogenschweißsystemen verlangt, mit denen Lichtbogenschweißvorgänge durchgeführt werden, während wie oben beschrieben ein an einem Roboter angebrachter Lichtbogenschweißabschnitt an einer Schweißlinie (Schweißnaht) entlang bewegt wird. Bei Lichtbogenschweißarbeiten müssen jedoch verschiedene Bedingungen wie etwa Werkstückanordnungsposition (beispielsweise Schweißnahtüberlappungsgrad), Entfernung zwischen dem Werkstück und dem Schweißzusatz (in diesem Beispiel dem Schweißdraht 43), Zuführzustand von Schweißzusatz oder Schutzgas und Temperaturumgebung des Werkstücks hohen Standards genügen, da anderenfalls die Qualität des Schweißzustands stark beeinträchtigt wird, weshalb es sich um äußerst anspruchsvolle Arbeiten handelt. Daher ist es wichtig, bei Uchtbogenschweißarbeiten mit einem Roboter den Schweißzustand zu beurteilen.
Es wurden bereits Verfahrensweisen zum Beurteilen von Fehlern im Schweißzustand bereitgestellt, indem eine statistische Analyse von Mittelwerten, Verteilungen, Referenzabweichungen und dergleichen an der Zeitreihenwellenform von Schweißspannung oder Schweißstrom, welche eine Schweißstromquelle einem Lichtbogenschweißabschnitt zuführt, allein durchgeführt wurden (also eine Analyse ausschließlich im Zeitbereich). Allerdings wird die Zeitreihenwellenform von Schweißspannung und Schweißstrom leicht von Rauschen durch andere Faktoren beeinflusst, weshalb sich keine ausreichende Erfassungsgenauigkeit von geringfügigen Wellenformveränderungen erreichen lässt, wie sie zur Fehlerbeurteilung des Schweißzustands notwendig ist, so dass die Beurteilung je nach Art des Fehlers schwierig ist.
Daher sind in der vorliegenden Ausführungsform der Analyseabschnitt 61, der eine Frequenzanalyse an der Zeitreihenwellenform von Schweißspannung oder Schweißstrom durchführt, die von der Schweißstromquelle 5 ausgegeben wird, und Frequenzspektrumsdaten erzeugt, und der Beurteilungsabschnitt 62 vorgesehen, der auf Grundlage der von dem Analyseabschnitt 61 erzeugten Frequenzspektrumsdaten den Schweißzustand des Uchtbogenschweißabschnitts 41 beurteilt. Auf diese Weise wird auch eine Phasenanalyse an der Zeitreihenwellenform von Schweißspannung oder Schweißstrom möglich, und insbesondere kann durch Beobachten der zeitlichen Veränderung des Frequenzspektrums in den Frequenzspektrumsdaten im Zusammenhang mit Schweißzustandsfehlern Rauschen erkannt und somit eine hohe Fehlerbeurteilungsgenauigkeit gewährleistet werden.
<Verfahrensweise der Analyse durch den Analyseabschnitt>
2 zeigt ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten des Schweißstroms beim normalen Schweißen und auf deren Grundlage vom Analyseabschnitt 61 erzeugte Frequenzspektrumsdaten, und 3 zeigt ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten der Schweißspannung beim normalen Schweißen und auf deren Grundlage vom Analyseabschnitt 61 erzeugte Frequenzspektrumsdaten. Die jeweils in 2 und 3 unten gezeigten Zeitreihenwellenformdaten sind Wellenformdaten, die sich ergeben, indem während einer Stabilitätsperiode nach dem Beginn der Schweißarbeiten durch den Lichtbogenschweißabschnitt 41 in einer bestimmten Abtastfrequenz erfasste Schweißstromerfassungswerte und Schweißspannungserfassungswerte nacheinander in einer Zeitreihe aufgezeichnet werden. Bei den Zeitreihenwellenformdaten ist die horizontale Achse die Zeit und die vertikale Achse der Schweißstrom bzw. die Schweißspannung, und es ist eine Wellenform einer ungefähr zyklisch wiederholten Entladung zu erkennen.
Da sich das Entladungsphänomen bei Lichtbogenschweißarbeiten mit Kurzschlussschweißen auf natürliche Weise ergibt, liegen, wie auch aus der Darstellung ersichtlich ist, zwischen den Entladungszyklen und den Zykluswellenformen in den Zeitreihenwellenformdaten starke Schwankungen vor. Zwischen im selben Zyklus abgetasteten Zeitreihenwellenformen lassen sich daher auch bei jeweils gesonderter Frequenzanalyse keine Frequenzspektrumsdaten erlangen, die sinnvoll miteinander verglichen werden können.
Daher erzeugt der Analyseabschnitt 61 in der vorliegenden Ausführungsform Frequenzspektrumsdaten anhand der in 4 gezeigten Verfahrensweise. Wie am weitesten links in 4 gezeigt, wird bei einer Frequenzanalyse der Zeitreihenwellenformdaten an einem beliebigen Zeitpunkt t1 die Frequenzanalyse unter Anwendung eines Anti-Aliasing-Filters durchgeführt, um Aliasing-Fehler zu vermeiden, die während des Abtastens auftreten können. Anders ausgedrückt wird die Frequenzanalyse an einer Wellenform ausgeführt, bei der die Leistung in Bezug auf die Abtastung in einem Frequenzbereich auf oder über der Nyquist-Frequenz ausreichend gedämpft wurde.
Außerdem wird in der vorliegenden Ausführungsform bei dieser Ausführung eines gleitenden Mittelwerts an der Wellenform um den Abtastungszeitpunkt t1 herum eine Gewichtung mittels einer bestimmten Fensterfunktion und eine Zykluserweiterung der Daten durchgeführt. Als Fensterfunktionen, die allgemein für die Wellenformanalyse angewandt werden, sind zahlreiche Arten von Funktionen bekannt, wobei hier eine Fensterfunktion einer Art auf die Zeitreihenwellenformdaten des Lichtbogenschweißvorgangs anzuwenden ist, die den Schweißbedingungen während der Lichtbogenschweißarbeiten entspricht. Im gezeigten Beispiel der vorliegenden Ausführungsform sind die Schweißbedingungen dergestalt, dass die Schweißmethode das Kurzschlussschweißen ist und der Schweißstrom 250 A oder mehr beträgt weshalb ein so genanntes Gauß-Fenster angewandt wird. Wie in der Figur durch die fette durchgezogene Linie gezeigt, handelt es sich bei diesem Gauß-Fenster um eine Fensterfunktion, deren Mittelpunkt der Maximalwert 1,0 zum Abtastungszeitpunkt t1 ist und die nichtlinear abnimmt, und indem an den einzelnen Zeitpunkten eine Addition (Gewichtung) mit dem Gauß-Fensterwert vorgenommen wird, wird durch Durchführen einer zyklischen Erweiterung der Daten und einer Fourier-Transformation (Zeitfrequenzanalyse) harmonische Verzerrung verhindert.
Wie an der zweiten Position von links gezeigt, wird auf diese Weise an der Wellenform von Zeitpunkt t1, die der zyklischen Datenerweiterungsverarbeitung unterzogen wurde, mittels FFT oder dergleichen eine Frequenzanalyse durch Fourier-Transformation vorgenommen. Außerdem wird entsprechend den an den einzelnen Zeitpunkten erlangten Spektrumsdaten unter zeitlicher Verschiebung eine Überlagerung und Faltung durchgeführt und so nach und nach eine Frequenzanalyse für den Zeitbereich der Zeitreihenwellenformdaten durchgeführt Indem die Frequenzspektrumsdaten in der Zeitreihe angeordnet werden, wie ganz rechts in der Figur gezeigt, werden Frequenzspektrumsdaten als zweidimensionale Abbildungsdaten (zweidimensionale Pixelfolgedaten) erlangt, wie jeweils in 2 und 3 gezeigt. Bei den Frequenzspektrumsdaten aus 2 und 3 ist die horizontale Achse ebenso wie bei den entsprechenden Zeitreihenwellenformdaten die Zeitachse (dem Zeitbereich entsprechend), und die vertikale Achse ist die Frequenz (dem Frequenzbereich entsprechend), wobei die Dicke an den einzelnen Punkten die Spektrumsdichte darstellt.
5 bis 8 zeigen Beispiele für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten, die mittels der obenstehenden Erfassungs- und Analyseverfahrensweisen im Fall eines Schweißrissfehlers bzw. eines Gasmangelfehlers erlangt werden. 5 zeigt ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten des Schweißstroms bei einem Schweißrissfehler, bei dem während der Lichtbogenschweißarbeiten die Schweißraupe bricht und ein Loch entsteht. 6 zeigt ebenso ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten der Schweißspannung bei einem Schweißrissfehler. 7 zeigt ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten des Schweißstroms bei einem Gasmangelfehler, bei dem während der Lichtbogenschweißarbeiten nicht genügend Schutzgas vorliegt. 8 zeigt ebenso ein Beispiel für Zeitreihenwellenformdaten und Frequenzspektrumsdaten der Schweißspannung bei einem Gasmangelfehler.
<Verfahrensweise der Beurteilung durch den Beurteilungsabschnitt>
Bei Betrachtung der Frequenzspektrumsdaten aus 2 und 3, die dem normalen Schweißen entsprechen, ist zu erkennen, dass bei beiden Frequenzbereichen die Spektrumsdichte in einem Bandbereich von 0 bis 140 Hz vergleichsweise hoch ist, während in höheren Bandbereichen mit dem Anstieg der Frequenz die Spektrumsdichte allmählich abnimmt. Auch ist zu erkennen, dass bei beiden Frequenzspektrumsdatenarten das Frequenzspektrum im Zeitbereich keine Schwankungen zeigt und stabil ist.
Werden dagegen die Frequenzspektrumsdaten aus 5 und 6 betrachtet, die einem Schweißrissfehler entsprechen, so ist zu erkennen, dass die Frequenzspektrumsdaten jeweils im Zeitbereich intermittierend schwanken und die Spektrumsdichte zum Zeitpunkt dieser Schwankungen im Vergleich zum normalen Schweißen über den gesamten Frequenzbereich hinweg stark abnimmt (siehe den punktiert eingerahmten Bereich in den Figuren). Somit ist das Merkmal festzustellen, dass im Vergleich zum normalen Schweißen in den Frequenzspektrumsdaten bei Auftreten eines Schweißrissfehlers im Zeitbereich große Schwankungen auftreten.
Indem der Beurteilungsabschnitt 62 im Beispiel der vorliegenden Ausführungsform dieses Merkmal in den Frequenzspektrumsdaten erkennt, urteilt er, dass ein Schweißrissfehler aufgetreten ist. Das heißt, Frequenzspektrumsdaten während des normalen Schweißens (im Folgenden „normale Frequenzspektrumsdaten“) werden im Voraus gespeichert, und indem sie mit den während der Lichtbogenschweißarbeiten vom Analyseabschnitt 61 erzeugten Frequenzspektrumsdaten (im Folgenden „Analysefrequenzspektrumsdaten“) im Zeitbereich verglichen werden, wird beurteilt, ob ein Schweißrissfehler vorliegt. Konkret werden beispielsweise an mehreren Zeitpunkten im Zeitbereich die normalen Frequenzspektrumsdaten und die Analysefrequenzspektrumsdaten verglichen, und wenn mindestens für einen bestimmten Zeitraum fortlaufend eine große Abweichung zwischen ihnen erkannt wird, kann geurteilt werden, dass ein Schweißrissfehler aufgetreten ist. Als Verfahrensweise zum Vergleichen der normalen Frequenzspektrumsdaten und der Analysefrequenzspektrumsdaten an den jeweiligen Zeitpunkten wird beispielsweise über den gesamten Frequenzbereich hinweg die Beziehung zwischen Spektrumsdichtewellenformen zu einem jeweiligen Zeitpunkt ermittelt, oder der Mittelwert oder Additionswert der Spektrumsdichte über den gesamten Frequenzbereich hinweg zu einem jeweiligen Zeitpunkt wird mit einem Indexwert verglichen usw.
Bei Betrachtung der Frequenzspektrumsdaten aus 7 und 8, die einem Gasmangelfehler entsprechen, ist zu erkennen, dass bei beiden Frequenzbereich in einem bestimmten Frequenzband (im dargestellten Beispiel bei 10² Hz) die Spektrumsdichte im Vergleich zum normalen Schweißen hoch ist (siehe den punktiert eingerahmten Bereich in den Figuren). Somit ist das Merkmal festzustellen, dass im Vergleich zum normalen Schweißen in den Frequenzspektrumsdaten bei Auftreten eines Gasmangelfehlers im Frequenzbereich große Schwankungen auftreten.
Indem der Beurteilungsabschnitt 62 im Beispiel der vorliegenden Ausführungsform dieses Merkmal in den Frequenzspektrumsdaten erkennt, urteilt er, dass ein Gasmangelfehler aufgetreten ist. Durch Vergleichen der normalen Frequenzspektrumsdaten und der Analysefrequenzspektrumsdaten im Frequenzbereich wird auf diese Weise beurteilt, ob ein Gasmangelfehler vorliegt. Konkret werden beispielsweise in mehreren Frequenzbändern des Frequenzbereichs die normalen Frequenzspektrumsdaten und die Analysefrequenzspektrumsdaten verglichen, und wenn mindestens für einen bestimmten Zeitraum fortlaufend eine große Abweichung zwischen ihnen erkannt wird, kann geurteilt werden, dass ein Gasmangelfehler aufgetreten ist. Als Verfahrensweise zum Vergleichen der normalen Frequenzspektrumsdaten und der Analysefrequenzspektrumsdaten in einem bestimmten Frequenzband wird beispielsweise die Beziehung zwischen Spektrumsdichtewellenformen unter Beschränkung auf dieses Frequenzband zu diesem Zeitpunkt ermittelt, oder der Mittelwert oder Additionswert der Spektrumsdichte in diesem Frequenzband zu diesem Zeitpunkt wird mit einem Indexwert verglichen usw.
Obwohl nicht dargestellt, ist vorgesehen, dass sich auch bei anderen Schweißfehlerkategorien als bei Schweißrissfehlem oder Gasmangelfehlern im Zeitbereich oder Frequenzbereich ein Merkmal der Analysefrequenzspektrumsdaten zeigt und sich dieses Merkmal jeweils in unterschiedlichen zeitlichen Schwankungsmustern oder unterschiedlichen Frequenzbändern zeigt. Der Beurteilungsabschnitt 62 erfasst diese Merkmale je nach zeitlichem Schwankungsmuster oder Frequenzband, wodurch für jede Schweißfehlerkategorie eine gesonderte Fehlerbeurteilung möglich wird.
<Wirkung der vorliegenden Ausführungsform>
Wie oben beschrieben, weist das Roboterlichtbogenschweißsystem 1 der vorliegenden Ausführungsform den Analyseabschnitt 61, der eine Frequenzanalyse an der Zeitreihenwellenform von Schweißspannung oder Schweißstrom durchführt, die von der Schweißstromquelle 5 ausgegeben wird, und Frequenzspektrumsdaten erzeugt, und den Beurteilungsabschnitt 62 auf, der auf Grundlage der von dem Analyseabschnitt 61 erzeugten Frequenzspektrumsdaten den Schweißzustand des Lichtbogenschweißabschnitts 41 beurteilt. Auf diese Weise wird auch eine Phasenanalyse an der Zeitreihenwellenform von Schweißspannung oder Schweißstrom möglich, und insbesondere kann durch Beobachten der zeitlichen Veränderung des Frequenzspektrums in den Frequenzspektrumsdaten im Zusammenhang mit Schweißzustandsfehlem Rauschen erkannt und somit eine hohe Fehlerbeurteilungsgenauigkeit gewährleistet werden. Auf diese Weise kann die Leistung bei der Beurteilung des Schweißzustands verbessert werden.
Bei der Betrachtung der Technik haben die Erfinder festgestellt, dass durch Durchführen einer Frequenzanalyse an den Zeitreihenwellenformen, an denen der Analyseabschnitt 61 mithilfe der Fensterfunktion eine Faltung vorgenommen hat, in den Frequenzspektrumsdaten besonders die Merkmale von Wellenformschwankungen, die bei den verschiedenen Beurteilungen während des Lichtbogenschweißen erfasst werden sollten, deutlich zutage treten. Das heißt, es wurde festgestellt, dass sich eine Verfahrensweise, die bislang nur bei der Wellenformanalyse des menschlichen Stimmenabdrucks zur Anwendung kam, in günstiger Weise auch auf die Frequenzanalyse der Zeitreihenwellenformen von Schweißspannung oder Schweißstrom bei Lichtbogenschweißarbeiten anwenden lässt. Auf diese Weise kann in der vorliegenden Ausführungsform für die beim Lichtbogenschweißvorgang erfassten Zeitreihenwellenformen die Fehlerbeurteilungsgenauigkeit weiter gesteigert werden, indem für einen einzelnen Lichtbogenentladungszyklus die Frequenzanalyse nicht nur auf Grundlage dieses einzelnen Lichtbogenentladungszyklus durchgeführt wird, sondern die Frequenzanalyse unter Glättung durch den mittels der Fensterfunktion gewichteten gleitenden Mittelwert um seinen Zeitbereich herum durchgeführt wird.
Insbesondere wird in der vorliegenden Ausführungsform eine an die Schweißbedingungen angepasste Fensterfunktion verwendet. So beeinflussen die Schweißbedingungen wie etwa die Schweißtechnik (Kurzschlussschweißen, Impulsschweißen usw.) oder die Stärke von Schweißspannung und Schweißstrom usw. stark den großtropfigen Werkstoffübergang bei Lichtbogenschweißarbeiten, also die Wellenform der bei dem Lichtbogenschweißvorgang erfassten Zeitreihenwellenformen, und damit auch die Beziehung zwischen im Zeitbereich aufeinanderfolgenden Lichtbogenentladungszyklen. Das Anwenden einer Fensterfunktion, die in geeigneter Weise entsprechend den Schweißbedingungen ausgewählt wird, bedeutet daher, dass bei der Frequenzanalyse ein guter Ausgleich zwischen Frequenzauflösung und Dynamikbereich erzielt werden kann, wodurch unter den unterschiedlichsten Schweißbedingungen die Fehlerbeurteilungsgenauigkeit für den Schweißzustand erhöht werden kann.
Die vorliegende Ausführungsform wurde an dem Beispiel beschrieben, dass die Schweißbedingungen derart sind, dass die Schweißtechnik das Kurzschlussschweißen ist und der Schweißstrom mindestens 250 A beträgt, weshalb als geeignete Fensterfunktion ein Gauß-Fenster angewandt wird, doch liegt in dieser Hinsicht keine Einschränkung vor. Die Fehlerbeurteilungsgenauigkeit kann auch erhöht werden, indem beispielsweise eine (nicht dargestellte) Fensterfunktion angewandt wird, die für Schweißbedingungen geeignet ist, bei denen die Schweißtechnik das Impulsschweißen ist und Unterschiede im Schweißstrom und Schweißspannung entsprechend der Veränderung des großtropfigen Werkstoffübergangs vorliegen.
In der vorliegenden Ausführungsform beurteilt der Beurteilungsabschnitt 62 das Vorliegen eines Schweißfehlers insbesondere durch einen Vergleich der vom Analyseabschnitt 61 erzeugten Analysefrequenzspektrumsdaten und der normalen Frequenzspektrumsdaten für den Fall eines normalen Schweißzustands. Dies ermöglicht eine Fehlerbeurteilung des Schweißzustands durch eine relativ einfache Vergleichsverarbeitung.
In der vorliegenden Ausführungsform beurteilt der Beurteilungsabschnitt 62 außerdem insbesondere das Vorliegen einer jeweiligen Fehlerkategorie, indem er die Analysefrequenzspektrumsdaten in einem Frequenzband des Frequenzbereichs, das der betreffenden Fehlerkategorie (Gasmangelfehler usw.) entspricht, mit den normalen Frequenzspektrumsdaten vergleicht. Dies ermöglicht eine Beurteilung des Vorliegens eines Fehlers unter klarer Unterscheidung der mehreren Fehlerkategorien, deren jeweilige Fehlermerkmale nur im Frequenzbereich der Frequenzspektrumsdaten klar zutage treten, während auf eine unnötige Vergleichsverarbeitung in Frequenzbändern, die nicht mit der Fehlerbeurteilung zusammenhängen, verzichtet werden kann.
In der vorliegenden Ausführungsform beurteilt der Beurteilungsabschnitt 62 insbesondere das Vorliegen eines Fehlers einer bestimmten Fehlerkategorie (Schweißrissfehler usw.), indem er die Analysefrequenzspektrumsdaten im Zeitbereich mit den normalen Frequenzspektrumsdaten vergleicht. Dies ermöglicht die Beurteilung des Vorliegens eines Fehlers für Fehlerkategorien, bei denen das Fehlermerkmal ausschließlich im Zeitbereich der Frequenzspektrumsdaten klar zutage tritt.
Außerdem wird in der obenstehenden Ausführungsform zwischen Schweißstrom und Schweißspannung unterschieden und für eins von beiden (oder jeweils für beide) eine Schweißfehlerbeurteilung durch Vergleich mit den Frequenzspektrumsdaten durchgeführt, doch liegt in dieser Hinsicht keine Einschränkung vor. Der Analyseabschnitt 61 kann auch für eins von einer aus der Schweißspannung und dem Schweißstrom ermittelten Impedanz (Spannung/Strom) und der Schweißenergie (Spannung × Strom) eine Frequenzanalyse der Zeitreihenwellenform durchführen (nicht dargestellt). Auf diese Weise kann der Beurteilungsabschnitt 62 die Beurteilungsverarbeitung zugleich auf Grundlage der Schweißspannung und der Schweißstrom durchführen.
<Abwandlungsbeispiele>
Die oben beschriebene Ausführungsform kann innerhalb ihres Umfangs und ihres technischen Gedankens in unterschiedlicher Weise abgewandelt werden.
<Abwandlungsbeispiel 1: Schweißfehlerbeurteilung durch mechanisches Lernen>
In der obenstehenden Ausführungsform beurteilt der Beurteilungsabschnitt 62 das Vorliegen eines Schweißfehlers durch den Vergleich der normalen Frequenzspektrumsdaten und der Analysefrequenzspektrumsdaten, doch liegt in dieser Hinsicht keine Einschränkung vor. Der Beurteilungsabschnitt 62 kann die Schweißfehlerbeurteilung auch durch die Verfahrensweise des mechanischen Lernens durchführen.
Auf die Beurteilungsverfahrensweise des Beurteilungsabschnitt 62 können die unterschiedlichsten Verfahrensweisen des mechanischen Lernens angewandt werden, wobei im Folgenden als Beispiel der Fall der Anwendung von Deep Learning auf einen mechanischen Lemalgorithmus beschrieben wird. 9 zeigt ein Beispiel eines schematischen Modellaufbaus eines neuronalen Netzes des Beurteilungsabschnitts 62 bei Anwendung von Deep Learning. In 9 ist ein neuronales Netz des Beurteilungsabschnitts 62 derart ausgelegt, dass in Bezug auf Analysefrequenzspektrumsdaten, die als zweidimensionale Mapping-Daten in den Beurteilungsabschnitt 62 eingegeben werden, das Vorliegen eines Schweißfehlers, der sich anhand eines Merkmals beurteilen lässt, das in den Analysefrequenzspektrumsdaten zutage tritt, und die entsprechende Kategorie in Form von Beurteilungsinfomnationen ausgegeben werden.
Im dargestellten Beispiel werden die Analysefrequenzspektrumsdaten in einen Eingabeknoten eingegeben, während die Ausgabe ein Binärwert ist, wobei von nur einem von drei Ausgabeknoten für die Schweißzustände normales Schweißen, Schweißriss und Gasmangel ein „wahrer“ Wert ausgegeben wird (eine so genannte Clustering-Ausgabe). Bei der Eingabe der Analysefrequenzspektrumsdaten wird die Spektrumsdichte (hell und dunkel in der Figur) an den einzelnen Pixeln in Form von zweidimensionale Mapping-Daten, bei denen die Beziehung der Zeitachse und der Frequenzachse beibehalten wird, in den Eingabeknoten eingegeben. Diese Beurteilungsverarbeitungen basieren auf Lerninhalten aus einer Einlernphase des Beurteilungsabschnitts 62 in einem mechanischen Lernprozess, das heißt, das neuronale Netz des Beurteilungsabschnitts 62 erlernt Merkmalsgrößen, die eine Beziehung zwischen dem Spektrumsdichteschema und dem Schweißzustand im Zeitbereich oder im Frequenzbereich der Analysefrequenzspektrumsdaten anzeigen.
Für diesen mechanischen Einlemprozess des Beurteilungsabschnitts 62 wird die Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen 6 in Form von Software (oder Hardware) mit einem wie oben beschrieben ausgelegten mehrschichtigen neuronalen Netz bestückt, woraufhin unter Verwendung einer Vielzahl von Beurteilungsabschnitteinlerndatensätzen, die in einer Datenbank (nicht dargestellt) gespeichert sind, ein Einlernen in den Beurteilungsabschnitt 62 als so genanntes „überwachtes Lernen“ erfolgt. Bei den hier verwendeten Beurteilungsabschnitteinlemdatensätze werden beispielsweise, wie in 10 gezeigt, Frequenzspektrumsdaten (die im dargestellten Beispiel auf Schweißstrom beruhen) und ein entsprechender Schweißzustand aus einem tatsächlich durchgeführten Lichtbogenschweißvorgang miteinander in Beziehung gesetzt, wodurch ein Einlerndatensatz erstellt wird. Diese Einlemdatensätze werden für die einzelnen Schweißzustände in großer Zahl für eine Vielzahl von Schweißbedingungen erstellt und in der Datenbank gespeichert.
In der Einlernphase des Beurteilungsabschnitts 62 aus dem Beispiel der vorliegenden Ausführungsform werden kombinierte Einlemdaten verwendet, deren Eingabedaten die Frequenzspektrumsdaten und deren Ausgabedaten die Schweißzustände sind, und es wird eine so genannte Rückpropagierungsverarbeitung durchgeführt, bei welcher ein Gewichtungskoeffizient der Kanten angepasst wird, die die einzelnen Knoten miteinander verbinden, derart, dass eine Beziehung zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht des neuronalen Netzes des Beurteilungsabschnitts 62 aufgestellt wird. Neben einer solchen Rückpropagierung können gleichzeitig auch verschiedene bekannte Einlernverfahrensweisen angewandt werden, wie etwa ein Autoencoder, beschränkte Boltzmann-Maschine, Dropout, Rauschhinzufügung und Regularisierung mit dünner Besetzung, um die Verarbeitungsgenauigkeit zu erhöhen. Die Einlernphase des Beurteilungsabschnitts 62 entspricht dem mechanischen Lernprozess aus den Ansprüchen.
Wie oben angegeben, kann auf den Algorithmus zum Beurteilen des Schweißzustands im Beurteilungsabschnitt 62 außer dem dargestellten Deep Learning beispielsweise auch ein anderer Musterabgleichsalgorithmus (nicht dargestellt) wie etwa eine Support Vector Machine oder ein bayessches Netz angewandt werden. Auch in diesem Fall liegt grundsätzlich der gleiche Aufbau vor, bei welchem der Schweißzustand beurteilt wird, der bei der Erzeugung der Analysefrequenzspektrumsdaten die Grundlage bildet, und als Beurteilungsinformationen ausgegeben wird.
<Wirkung des ersten Abwandlungsbeispiels>
Wie oben beschrieben, beurteilt bei dem Roboterlichtbogenschweißsystem 1 des vorliegenden Abwandlungsbeispiels der Beurteilungsabschnitt 62 den Schweißzustand auf Grundlage von Lerninhalten aus einem mechanischen Lernprozess (Deep Learning und anderes mechanisches Lernen). Dadurch greift der Beurteilungsabschnitt 62 nicht auf eine Analyseverfahrensweise zurück, die auf einem vom Menschen geschaffenen mathematischen Modell beruht, und stattdessen wird eine Beurteilung des Vorliegens eines Fehlers ermöglicht, die auf Fehlermerkmalsgrößen beruht, die beim mechanischen Lernen im mechanischen Lernprozess aus den Frequenzspektrumsdaten erlangt werden, wodurch die Fehlerbeurteilungsgenauigkeit erhöht werden kann.
Dabei erlernt der Beurteilungsabschnitt 62 im vorliegenden Abwandlungsbeispiel im mechanischen Lernprozess insbesondere ein Entsprechungsverhältnis zwischen den Merkmalsgrößen des Zeitbereichs und des Frequenzbereichs der Frequenzspektrumsdaten und dem Vorhandensein eines Fehlers einer auszugebenden Fehlerkategorie. Auf diese Weise können die vom Analyseabschnitt 61 erzeugten Frequenzspektrumsdaten als zweidimensionale Musterdaten, bei denen der Zeitbereich und der Frequenzbereich orthogonale Achsen bilden, einer Musteranalyse unterzogen werden, und der Beurteilungsabschnitt 62 kann Merkmalsgrößen von Fehlern erfassen, die in dem zweidimensionalen Muster zutage treten, und für die verschiedenen Fehlerkategorien eine Beurteilung des Vorliegens eines Fehlers von hoher Genauigkeit durchführen.
<Abwandlungsbeispiel 2: Beurteilung von Schweißfehlern unter zusätzlicher Berücksichtigung der Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit>
Die Schwankung der Vorschubgeschwindigkeit des Schweißdrahts 43, bei dem es sich um den Schweißzusatz handelt, wirkt sich bei Lichtbogenschweißarbeiten stark auf den großtropfigen Werkstoffübergang aus, wodurch sich auch die Wellenform der Zeitreihenwellenformdaten stark verändert. Daher kann der Beurteilungsabschnitt 62 den Schweißzustand unter Berücksichtigung der von einem Schweißdrahtvorschubabschnitt 42 erfassten Vorschubgeschwindigkeit beurteilen. 11 zeigt ein Beispiel eines schematischen Modellaufbaus eines neuronalen Netzes des Beurteilungsabschnitts 62 bei Anwendung von Deep Learning, wobei auch die Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit berücksichtigt wird.
In 11 ist ein neuronales Netz des Beurteilungsabschnitts 62 derart ausgelegt, dass in Bezug auf die Analysefrequenzspektrumsdaten und die Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit, die in den Beurteilungsabschnitt 62 eingegeben werden, das Vorliegen eines Schweißfehlers und die entsprechende Kategorie in Form von Beurteilungsinformationen ausgegeben werden.
Im dargestellten Beispiel werden die Analysefrequenzspektrumsdaten und die tatsächlich erfasste Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit eingegeben, während die Ausgabe ein Binärwert ist, wobei von nur einem von vier Ausgabeknoten für die Schweißzustände normales Schweißen, Schweißriss-, Gasmangel- und Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeitsfehler ein „wahrer“ Wert ausgegeben wird (eine so genannte Clustering-Ausgabe). Bei der Eingabe der Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit wird ein Mittelwert der Vorschubgeschwindigkeit eingegeben, der in derselben Zeitreihe wie die Frequenzspektrumsdaten erfasst wird. Obwohl nicht dargestellt, kann die Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit auch mit Zeitreihenwellenformdaten eingegeben werden, die in derselben Zeitreihe wie die Frequenzspektrumsdaten erfasst werden. Dieses neuronale Netz des Beurteilungsabschnitts 62 erlernt Merkmalsgrößen, die die Beziehung zwischen Analysefrequenzspektrumsdaten und Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit einerseits und den Schweißzuständen andererseits anzeigen. In der Einlernphase kann dabei das Einlernen durch die gleiche Rückpropagationsverarbeitung oder dergleichen durchgeführt werden, wobei, wenngleich nicht dargestellt, Einlemdatensätze verwendet werden, in denen die Frequenzspektrumsdaten, die Schweißdrahtvorschubgeschwindigkeit und der Schweißzustand bei tatsächlichen Lichtbogenschweißarbeiten miteinander in Beziehung gesetzt sind.
<Wirkung des zweiten Abwandlungsbeispiels>
Wie oben beschrieben, weist bei dem Roboterlichtbogenschweißsystem 1 des vorliegenden Abwandlungsbeispiels der Lichtbogenschweißabschnitt 41 den Schweißdrahtvorschubabschnitt 42 auf, der den Schweißdraht 43 zuführt, während der Beurteilungsabschnitt 62 den Schweißzustand auch auf Grundlage der Vorschubgeschwindigkeit des Schweißdrahts 43 durch den Schweißdrahtvorschubabschnitt 42 beurteilt. Indem der Beurteilungsabschnitt 62 den Schweißzustand auch auf Grundlage der Vorschubgeschwindigkeit des Schweißdrahts 43 durch den Schweißdrahtvorschubabschnitt 42 beurteilt, ist es möglich, die aufgetretene Fehlerkategorie und ihre Ursache zu ermitteln. Es kann auch der Zuführzustand des Schutzgases bei der Beurteilung des Schweißzustands berücksichtigt werden.
Wenn in der obenstehenden Beschreibung Begriffe wie „vertikal“, „parallel“, „eben“ oder dergleichen verwendet werden, so sind diese nicht im strengen Sinne zu verstehen. Das heißt, „vertikal“, „parallel“ und „eben“ sind als „im Wesentlichen vertikal“, „im Wesentlichen parallel“ und „im Wesentlichen eben“ zu verstehen, derart, dass Toleranzen und Abweichungen in Auslegung und Herstellung zulässig sind.
Wenn in der obenstehenden Beschreibung Abmessungen und Größen des äußeren Erscheinungsbilds, Formen, Positionen und dergleichen als „gleich“, „identisch“, „verschieden“ oder dergleichen beschrieben werden, so ist dies nicht im strengen Sinne zu verstehen. Das heißt, „gleich“, „identisch“ und „verschieden“ lassen Toleranzen und Abweichungen in Auslegung und Herstellung zu und bedeuten „im Wesentlichen gleich“, „im Wesentlichen identisch“ und „im Wesentlichen verschieden“.
Außer den obenstehenden Angaben können die Verfahrensweisen der obenstehenden Ausführungsformen und verschiedenen Abwandlungsbeispiele auch kombiniert werden. Obwohl nicht im Einzelnen beispielhaft veranschaulicht, können die obenstehenden Ausführungsformen und Abwandlungsbeispielen verschiedenen Änderungen innerhalb ihres Umfangs unterzogen werden.
Bezugszeichenliste

1:: Roboterlichtbogenschweißsystem (Lichtbogenschweißsystem)
2:: übergeordnete Steuervorrichtung
3:: Roboter-Controller
4:: Roboter
5:: Schweißstromquelle (Lichtbogenschweißstromquelle)
6:: Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen
41: Lichtbogenschweißabschnitt
42:: Schweißdrahtvorschubabschnitt
43:: Schweißdraht (Schweißzusatz)
61:: Analyseabschnitt
62:: Beurteilungsabschnitt

Claims

Lichtbogenschweißsystem (1), miteinem Roboter (4), einem Lichtbogenschweißabschnitt (41), der transportierbar am Roboter (4) angebracht ist und ausgestaltet ist, einen Lichtbogenschweißvorgang auszuführen, einer Lichtbogenschweißstromquelle (5), die ausgestaltet ist, den Lichtbogenschweißabschnitt (4) mit einer bestimmten Schweißspannung und einem bestimmten Schweißstrom zu versorgen, einem Analyseabschnitt (61), der ausgestaltet ist, an einer Zeitreihenwellenform von wenigstens einem von der Schweißspannung und dem Schweißstrom eine Frequenzanalyse durchzuführen und Frequenzspektrumsdaten zu erzeugen, und einem Beurteilungsabschnitt (62), der ausgestaltet ist, auf Grundlage der vom Analyseabschnitt (61) erzeugten Frequenzspektrumsdaten einen Schweißzustand des Lichtbogenschweißabschnitts (41) zu beurteilen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der Analyseabschnitt (61) ausgestaltet ist, an der Zeitreihenwellenform, die unter Verwendung einer Fensterfunktion einer Faltung unterzogen wurde, eine Frequenzanalyse auszuführen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach Anspruch 2, wobei eine Fensterfunktion verwendet wird, die den Schweißbedingungen entspricht.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach einem der Ansprüche 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Beurteilungsabschnitt (62) ausgestaltet ist, das Vorliegen eines Schweißfehlers durch einen Vergleich der vom Analyseabschnitt (61) erzeugten Analysefrequenzspektrumsdaten und der normalen Frequenzspektrumsdaten für den Fall eines normalen Schweißzustands zu beurteilen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der der Beurteilungsabschnitt (62) ausgestaltet ist, das Vorliegen einer jeweiligen Fehlerkategorie zu beurteilen, indem er ausgestaltet ist, die Analysefrequenzspektrumsdaten in einem Frequenzband des Frequenzbereichs, das der betreffenden Fehlerkategorie entspricht, mit den normalen Frequenzspektrumsdaten zu vergleichen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Beurteilungsabschnitt (62) ausgestaltet ist, das Vorliegen eines Fehlers einer bestimmten Fehlerkategorie zu beurteilen, indem er ausgestaltet ist, die Analysefrequenzspektrumsdaten im Zeitbereich mit den normalen Frequenzspektrumsdaten zu vergleichen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Beurteilungsabschnitt (62) ausgestaltet ist, den Schweißzustand auf Grundlage von Lerninhalten aus einem mechanischen Lernprozess zu beurteilen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass der Beurteilungsabschnitt (62) ausgestaltet ist, im mechanischen Lernprozess ein Entsprechungsverhältnis zwischen den Merkmalsgrößen des Zeitbereichs und des Frequenzbereichs der Frequenzspektrumsdaten und dem Vorhandensein eines Fehlers einer auszugebenden Fehlerkategorie zu erlernen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Analyseabschnitt (61) ausgestaltet ist, für eine von einer aus der Schweißspannung und dem Schweißstrom ermittelten Impedanz und der Schweißenergie eine Frequenzanalyse der Zeitreihenwellenform durchzuführen.
Lichtbogenschweißsystem (1) nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass der Lichtbogenschweißabschnitt (41) einen Schweißzusatzzuführabschnitt (42) aufweist, der ausgestaltet ist, einen Schweißzusatz (43) zuzuführen, wobei der Beurteilungsabschnitt (62) ausgestaltet ist, auf Grundlage der Vorschubgeschwindigkeit des Schweißzusatzes durch den Schweißzusatzzuführabschnitt (42) den Schweißzustand zu beurteilen.
Beurteilungsvorrichtung für das Lichtbogenschweißen mit einem Analyseabschnitt (61), der ausgestaltet ist, an einer Zeitreihenwellenform einer Schweißspannung oder eines Schweißstroms, welche ausgestaltet sind, von einer externen Lichtbogenschweißstromquelle (5) erfasst zu werden, eine Frequenzanalyse durchzuführen und Frequenzspektrumsdaten zu erzeugen, und einem Beurteilungsabschnitt (62), der ausgestaltet ist, auf Grundlage von Lerninhalten aus einem mechanischen Lernprozess das Vorliegen eines Fehlers einer Fehlerkategorie zu beurteilen, die einem charakteristischen Wert entspricht, den die Frequenzspektrumsdaten in wenigstens einem von einem Zeitbereich und einem Frequenzbereich aufweisen.