JP2021159969A - 溶接条件調整装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】繰り返し行われるアーク溶接条件を調整する溶接条件調整装置(5)であって、溶接工程に係る溶接状態を示す溶接データを取得する取得部と、該取得部にて取得した溶接データに基づいて、アークスタート工程と、アークエンド工程との間の少なくとも一の溶接区間のアーク溶接条件を調整する調整部とを備える。
【選択図】図1
Description
溶接データは、溶接工程における溶接の状態を示す情報であり、アーク溶接条件を調整することによりサイクルタイムを短縮することが可能であるか否か、あるいはサイクルタイムを延長させるべきか否か等の判定に資する情報が含まれる。調整部は、かかる溶接データを用いることによって、溶接結果を悪化させないで前記溶接工程のサイクルタイムが短縮されるよう、アークスタート工程と、アークエンド工程との間の少なくとも一の溶接区間のアーク溶接条件を調整することができ、溶接工程のサイクルタイムを短縮させることができる。 なお、生産ラインに複数の溶接電源が設置されている場合であっても、溶接条件調整装置は、溶接電源毎、即ち溶接ワイヤ毎にアーク溶接条件の調整を行う。また、言うまでもなく各溶接電源に溶接条件調整装置を設けても良いし、一つの溶接条件調整装置が複数の溶接電源におけるアーク溶接条件をそれぞれ調整するように構成しても良い。
以後、記憶部が記憶しているアーク溶接条件を用いて、直ちにサイクルタイムを最短化することができる。
(実施形態1)
図1は実施形態1に係るアーク溶接システムを示す模式図である。本実施形態に係るアーク溶接システムは、消耗電極式のガスシールドアーク溶接機であり、溶接ロボット1、溶接電源2、制御装置3、撮像装置4及び溶接条件調整装置5とを備える。溶接条件調整装置5は制御装置3に設けられている。なお、作図及び説明の便宜上、溶接条件調整装置5のユニットが制御装置3に含まれるものとして説明するが、制御装置3及び溶接条件調整装置5は渾然一体の構成であっても良く、見かけ上、制御装置3のハードウェア及びソフトウェアが溶接条件調整装置5の機能を実現しても良い。また、溶接条件調整装置5は溶接電源2に設けても良いし、他の装置に設けても良い。更に、溶接条件調整装置5の機能を複数の装置及びサーバで分散処理するように構成しても良い。
コンタクトチップは、その内部を挿通する溶接ワイヤWに接触し、溶接電流を溶接ワイヤWに供給する。また、溶接トーチ11は、コンタクトチップを囲繞する中空円筒形状をなし、先端の開口から母材Aへシールドガスを噴射するノズルを有する。シールドガスは、アークによって溶融した母材A及び溶接ワイヤWの酸化を防止するためのものである。シールドガスは、例えば炭酸ガス、炭酸ガス及びアルゴンガスの混合ガス、アルゴン等の不活性ガス等である。シールドガスは溶接電源2から供給される。
なお、上記溶接モニタデータは、次溶接工程に係る溶接状態を示す溶接データの一例である。
なお、上記画像データは、次溶接工程に係る溶接状態を示す溶接データの一例である。
溶接工程は、アークスタート工程と、一又は複数の溶接区間で行われる本溶接の工程と、アークエンド工程と、が含まれる。本溶接は、アークスタート工程及びアークエンド工程の間に行われる溶接である。制御装置3は、アークスタート時に、当該アークスタート工程を制御するためのアーク溶接条件を出力する。アークスタートは、アークを発生させ、溶接を開始させる処理である。また、制御装置3は、アークエンド時に、当該アークエンド工程の処理を制御するためのアーク溶接条件を出力する。アークエンド工程の処理は、アンチスティック処理、溶着解除処理等、次溶接工程に備える処理である。更に制御装置3は、一又は複数の溶接区間で行われる本溶接を制御するためのアーク溶接条件を出力する。一つの溶接区間では、一つのアーク溶接条件に従って溶接が行われる。複数の溶接区間がある場合、各溶接区間で異なるアーク溶接条件が設定されることもある。以下、本実施形態1では、溶接工程のうち、特に一つの溶接区間におけるアーク溶接条件の調整について説明する。なお、本溶接が複数の溶接区間で構成されており、各溶接区間でアーク溶接条件が異なる場合、それぞれの溶接区間のアーク溶接条件を、本実施形態1で説明する方法により調整すればよい。また言うまでも無く、本溶接が一つの溶接区間で構成されている場合、当該溶接区間のアーク溶接条件を調整するように構成すればよい。
なお、図1には一組の溶接電源2及び溶接トーチ11のみが図示されているが、生産ラインに複数の溶接電源2が設置されている場合、一つの溶接条件調整装置5が、複数の溶接電源2毎に当該電源におけるアーク溶接条件をそれぞれ調整するように構成しても良いし、複数の溶接電源2それぞれに、溶接条件調整装置5を各別に設け、各電源におけるアーク溶接条件を調整するように構成しても負い。
良否判定RNN53aは、例えば、溶接結果が良好である確率を示したデータを出力する第1ニューロンと、溶接結果が不良である確率を示したデータを出力する第2ニューロンと、サイクルタイムが短いことに起因する溶接不良である確率を示したデータを出力する第3ニューロンと、サイクルタイムが長いことに起因する溶接不良である確率を示したデータを出力する第4ニューロンとを出力層に備える。この場合、上記良否を示すデータは、第1〜第4ニューロンから出力されたデータである。なお、一般的に、サイクルタイムが短いことに起因する溶接不良が発生しているときの溶接モニタデータと、サイクルタイムが長いことに起因する溶接不良が発生していることの溶接モニタデータとは異なる特徴を有するため、第1良否判定部52aは、溶接不良がサイクルタイムが短いことに起因するものであるか、サイクルタイムが長いことに起因するものであるかを判別することができる。
また、良否判定RNN53aは、溶接結果の良否を2値で出力するニューロンを出力層に備えても良い。この場合、上記良否を示すデータは、当該ニューロンから出力された2値のデータである。
更に、良否判定RNN53aは、溶接結果の良否の程度を示すアナログ値を出力するニューロンを出力層に備えても良い。
良否判定RNN53aは、溶接モニタデータ(入力データ)と、当該溶接データに対応する溶接結果の良否を示すデータ(教師データ)を学習データとして、学習前の再帰型深層ニューラルネットワークに与えることによって学習させれば良い。良否を示すデータには、溶接結果が良好であることを示すデータ、サイクルタイムが短いことに起因する溶接不良であることを示すデータ、サイクルタイムが長いことに起因する溶接不良であることを示すデータ、その他の原因に起因する溶接不良であることを示すデータが含まれる。サイクルタイムが短すぎると、溶接開始部位又は溶接終了部位の溶融金属が不足して、溶接不良となる傾向がある。また、サイクルタイムが長すぎると、溶接開始部位又は溶接終了部位の溶融金属が過剰となり、溶接不良となる傾向がある。
なお、良否判定RNN53aの中間層の層数、各層のニューロン数等、その構造は特に限定されるものでは無い。また、良否判定RNN53aは必ずしも再帰型ニューラルネットワークである必要は無く、その他の種類のニューラルネットワークで構成しても良い。
良否判定CNN53bは、例えば、溶接結果が良好である確率を示したデータを出力する第5ニューロンと、溶接結果が不良である確率を示したデータを出力する第6ニューロンと、サイクルタイムが短いことに起因する溶接不良である確率を示したデータを出力する第7ニューロンと、サイクルタイムが長いことに起因する溶接不良である確率を示したデータを出力する第8ニューロンとを出力層に備える。この場合、上記良否を示すデータは、第5〜第8ニューロンから出力されたデータである。なお、一般的に、サイクルタイムが短いことに起因する溶接不良が発生しているときの溶接後のビードの外観を表した画像データと、サイクルタイムが長いことに起因する溶接不良が発生しているときの溶接後のビードの外観を表した画像データとは異なる特徴を有するため、第2良否判定部52bは、溶接不良がサイクルタイムが短いことに起因するものであるか、サイクルタイムが長いことに起因するものであるかを判別することができる。
また、良否判定CNN53bは、溶接結果の良否を2値で出力するニューロンを出力層に備えても良い。この場合、上記良否を示すデータは、当該ニューロンから出力された2値のデータである。
更に、良否判定CNN53bは、溶接結果の良否の程度を示すアナログ値を出力するニューロンを出力層に備えても良い。
良否判定CNN53bは、画像データ(入力データ)と、当該溶接データに対応する溶接結果の良否を示すデータ(教師データ)を学習データとして、学習前の畳み込みニューラルネットワークに与えることによって学習させれば良い。良否を示すデータには、溶接結果が良好であることを示すデータ、サイクルタイムが短いことに起因する溶接不良であることを示すデータ、サイクルタイムが長いことに起因する溶接不良であることを示すデータ、その他の原因に起因する溶接不良であることを示すデータが含まれる。
なお、良否判定CNN53bの中間層の層数、各層のニューロン数等、その構造は特に限定されるものでは無い。また、良否判定CNN53bは必ずしも畳み込みニューラルネットワークである必要は無く、その他の種類のニューラルネットワークで構成しても良い。
例えば、良否総合判定部54は、良否判定RNN53aの第1〜第4ニューロンから出力されたデータと、良否判定CNN53bの第5〜第8ニューロンから出力されたデータとを総合して判定する。具体的には、第1ニューロン及び第5ニューロンから出力されたデータの値の和と、第2及び第6ニューロンから出力されたデータの値の和と、第3及び第7ニューロンから出力されたデータの値の和と、第4及び第8ニューロンから出力されたデータの値の和とを比較することによって、次溶接結果の良否を判定すると良い。また、各ニューロンから出力されるデータの値を重み付け加算して比較しても良い。
また、良否判定RNN53a及び良否判定CNN53bから2値データが出力される構成の場合、良否総合判定部54は、第1良否判定部52a及び第2良否判定部52bの双方が、良好であることを示すデータを出力している場合、次溶接工程の溶接結果を良と判定し、第1良否判定部52a及び第2良否判定部52bの一方が不良であることを示すデータを出力している場合、次溶接工程の溶接結果を不良と判定する。なお、総合判定の方法は一例であり、第1良否判定部52a及び第2良否判定部52bの一方が、良好であることを示すデータを出力している場合、次溶接工程の溶接結果を良と判定するように構成しても良い。
調整部55は、1回の調整処理で、複数のパラメータの値を変更しても良いし、一つのパラメータの値を変更しても良い。また、サイクルタイムが最短になるまで後述のステップS11〜ステップS21を繰り返し実行してアーク溶接条件の調整を行う場合、繰り返し行われる各調整処理で、異なるパラメータを調整するように構成しても良い。
なお、各パラメータの増減量に相関を持たせて、変数を減少させるように構成しても良い。また、変更量を標準的なパラメータ値から所定割合の範囲内に制限するように構成しても良い。
また、調整部55は、溶接工程のサイクルタイムを短縮させる決定を行った結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化した場合、サイクルタイム短縮前のアーク溶接条件を最短溶接条件記憶部57に記憶させる。
更に、判その他の原因に起因する溶接不良である場合、溶接工程のサイクルタイムが延長されるようにアーク溶接条件を調整する例を、上で説明したが、サイクルタイムを維持しつつ判定結果が良好になるように、パラメータを調整するように構成しても良い。
図4及び図5は実施形態1に係る溶接条件調整方法を示すフローチャートである。制御部50は、例えば以下の処理を連続生産における各溶接工程毎に繰り返し実行する。制御部50は、記憶部50cがサイクルタイム最短のアーク溶接条件を記憶しているか否かを判定する(ステップS11)。サイクルタイム最短のアーク溶接条件を記憶していると判定した場合(ステップS11:YES)、制御部50は記憶部50cが記憶する最短のアーク溶接条件に基づいて、溶接を制御する(ステップS12)。例えば、制御部50は、最短のアーク溶接条件を示す制御データを溶接電源2へ出力することによって、溶接制御を行う。もちろん、制御部50は、サイクルタイムが最短となるアーク溶接条件とするための変更量を示す制御データを溶接電源2へ出力することによって、溶接制御を行っても良い。
また、工場内に、溶接条件調整装置5を備える溶接システムが複数設置されている場合、必要に応じて各溶接システムの溶接条件調整装置5が上記パラメータを交換しても良い。
更に、溶接条件調整装置5をクラウドサーバとして構成しても良い。溶接電源2又は制御装置3は、当該サーバにアーク溶接条件の調整を要求し、要求に応じてサーバから送信されたアーク溶接条件の調整量を受信し、アーク溶接条件を調整しても良い。
更に、溶接条件調整装置5は溶接電源2に備えても良い。また、溶接条件調整装置5は、アーク溶接条件調整用の専用装置として実施しても良い。作業者は、溶接システムに当該専用装置を接続し、アーク溶接条件を自動で調整することができる。
実施形態2に係る溶接条件調整装置205、溶接システム、溶接条件調整方法及びコンピュータプログラム50dは、実施形態1の調整部55及び最短溶接条件記憶部57が深層ニューラルネットワークにて構成されている点が実施形態1と異なるため、以下では主に上記相違点を説明する。その他の構成及び作用効果は実施形態と同様であるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。
調整NN258は、例えば、溶接電流、溶接電圧、ワイヤ送給速度、トーチ移動速度等、各調整パラメータに対する複数の調整量毎に、当該調整量が好ましい確率を示したデータを出力する複数のニューロンを出力層に備える。
また、調整NN258は、調整量を示すデータを出力するニューロンを出力層に備える構成でも良い。更に、調整NN258は、調整量を2値データで出力するニューロンを出力層に備える構成であっても良い。以下、本実施形態2では、調整NN258が2値データでは無く、各パラメータの変更量を、当該変更量が適当であることを示す確率のデータを出力するのものとする。
なお、調整部255は、1回の調整処理で、複数のパラメータの値を変更しても良いし、一つのパラメータの値を変更しても良い。また、繰り返し行われる各調整処理で、異なるパラメータを調整するように構成しても良い。
溶接状態認識ネットワーク部258aは、溶接モニタデータが入力され、溶接工程中の溶接状態を認識し、当該状態に応じたデータを出力するニューラルネットワークである。溶接モニタデータが溶接電流である場合、溶接状態認識ネットワーク部258aは、溶接電流の変化状態を認識することができる。溶接状態認識ネットワーク部258aは、例えば、出力層を除き第1良否判定部52aと同様のニューラルネットワーク構造にすると良い。出力層は、複数のニューロン、好ましくは3つ以上のニューロンを備える。また、学習前の重み係数の初期値として、第1良否判定部52aを構成する各ニューロンの重み係数を設定すると良い。より効率的に調整部255を学習させることができる。
外観状態認識ネットワーク部258bは、画像データが入力され、溶接後の溶接部位の状態を認識し、当該状態に応じたデータを出力するニューラルネットワークである。外観状態認識ネットワーク部258bは、例えば、出力層を除き、第2良否判定部52bと同様のニューラルネットワーク構造にすると良い。出力層は、複数のニューロン、好ましくは3つ以上のニューロンを備える。また、学習前の重み係数の初期値として、第2良否判定部52bを構成する各ニューロンの重み係数を設定すると良い。より効率的に調整NN258を学習させることができる。
調整ネットワーク部258cは、溶接状態認識ネットワーク部258a及び外観状態認識ネットワーク部258bからそれぞれ出力されたデータが入力され、短縮可能なアーク溶接条件の変更量を示すデータを出力する、学習済みのニューラルネットワークである。当該ニューラルネットワークは、中間層を複数備える深層ニューラルネットワークで構成することが好ましい。
なお、調整部255のニューラルネットワーク構成は一例であり、一のニューラルネットワークで構成しても良いし、複数のニューラルネットワークを組み合わせても良い。
具体的には、学習処理部259は、良否総合判定部254の判定結果より、溶接結果が良好である場合、又はサイクルタイムが長いことに起因する溶接不良である場合、サイクルタイムが短縮され、サイクルタイムが短いこと又はその他の原因に起因する溶接不良である場合、サイクルタイムが延長され、溶接結果が良好及び不良の中間的状態である場合、サイクルタイムが維持されるように、調整NN258を学習させる。
溶接結果が良好とは、例えば、溶接結果が良好である確率が50%以上、溶接結果が不良である確率が50%未満であるような状態である。溶接結果が不良とは、例えば、溶接結果が良好である確率が50%未満、溶接結果が不良である確率が50%以上であるような状態である。閾値の50%は一例であり、50%より大きな値であっても良い。
溶接結果が中間的状態とは、例えば、溶接結果が良好である確率及び溶接結果が不良である確率の双方が50%以上である場合、あるいは双方が50%未満であるような場合である。また、上記閾値が50%より大きい場合、例えば60%である場合、溶接結果が良好及び不良である確率が40%〜60%の間にあるような状況も中間的状態である。なお、かかる中間的状態は一例である。中間的状態は、これ以上、サイクルタイムを短縮させた場合、溶接結果が悪化する可能性がある状態である。
以上の通り、調整NN258を学習させることによって、溶接結果を悪化させること無く、溶接に要する時間を自動で調整し、溶接工程のサイクルタイムを最短化させることができる。
なお、調整NN258の学習初期段階においては、中間的状態である場合、サイクルタイムを維持せず、アーク溶接条件を適宜変更させても良い。
また、本実施形態2では、調整NN258を学習させる例を説明したが、学習済みの調整NN258を備え、更なる学習を行わないように構成しても良い。
また、工場内に、溶接条件調整装置205を備える溶接システムが複数設置されている場合、必要に応じて各溶接システムの溶接条件調整装置205が上記パラメータを交換しても良い。
図8は実施形態3に係る溶接条件調整装置305を示す機能ブロック図である。実施形態3に係る溶接条件調整装置305、溶接システム、溶接条件調整方法及びコンピュータプログラム50dは、実施形態1の調整部355及び最短溶接条件記憶部57が、深層強化学習にてアーク溶接条件を学習するように構成されている点が実施形態1と異なるため、以下では主に上記相違点を説明する。その他の構成及び作用効果は実施形態と同様であるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。
なお、本実施形態3では、状態データの例として主に画像データを説明するが、溶接ワイヤWに流れる電流を示す電流データ、電圧を示す電圧データであっても良い。
なお、評価NN355eは、溶接システムの状態を画像で表す状態データを認識するための畳み込みニューラルネットワークを前段に備えると良い。
また、評価部355aは、ニューラルネットワークに代えて、状態データ及び行動データと、評価値とを関係付けるテーブルを備え、当該テーブルを用いて評価値を出力するように構成しても良い。
Q(s,a)←Q(s,a)+α(r+γmaxQ(s_next,a_next)-Q(s,a))…(1)
但し、
s:状態
a:状態sで選択した行動
α:学習係数
r:行動の結果得られた報酬
γ:割引率
maxQ(s_next,a_next):次状態で取り得る行動に対する評価値Qの最大値
このように構成された溶接条件調整装置305によれば、行動選択部355bは、溶接システムの状態sに応じた、より適切な行動a、即ち溶接電流、溶接電圧、ワイヤ送給速度、トーチ移動速度を選択することができ、溶接工程のサイクルタイムを最短化させることができる。
図9は実施形態4に係るアーク溶接システムを示す模式図である。実施形態4に係る溶接システムは、アーク溶接条件の調整方法を受け付ける調整方法受付部406を備える点が実施形態1〜3と異なる。以下では主に上記相違点を説明する。その他の構成及び作用効果は実施形態と同様であるため、対応する箇所には同様の符号を付して詳細な説明を省略する。
優先度調整スライダ473にて溶接品質に係る優先度を受け付ける調整方法受付部406は、調整部55によってアーク溶接条件の調整を行う調整強度を受け付ける受付部に対応する。
2 溶接電源
3 制御装置
4 撮像装置
5,205,305 溶接条件調整装置
11 溶接トーチ
12 ワイヤ送給装置
21 電源部
22 ワイヤ送給制御部
23 シールドガス供給部
24 検出部
50 制御部
50a 入力部
50b 出力部
50c 記憶部
50d コンピュータプログラム
51a 溶接モニタデータ取得部
51b 画像データ取得部
51c 溶接条件データ取得部
51d 状態データ取得部
52a 第1良否判定部
52b 第2良否判定部
53a 良否判定RNN
53b 良否判定CNN
54,254,354 良否総合判定部
55,255,355 調整部
56 溶接制御部
57 最短溶接条件記憶部
258 調整NN
258a 溶接状態認識ネットワーク部
258b 外観状態認識ネットワーク部
258c 調整ネットワーク部
259,359 学習処理部
355a 評価部
355b 行動選択部
355c 報酬算出部
355d 強化学習部
355e 評価NN
406 調整方法受付部
407 調整画面
471 調整方法選択部
472 優先度表示部
473 優先度調整スライダ
A 母材
W 溶接ワイヤ
Claims (9)
- アーク溶接条件を調整する溶接条件調整装置であって、
溶接工程に係る溶接状態を示す溶接データを取得する取得部と、
該取得部にて取得した溶接データに基づいて、アークスタート工程と、アークエンド工程との間の少なくとも一の溶接区間のサイクルタイムに関連するアーク溶接条件を調整する調整部と
を備える溶接条件調整装置。 - 前記取得部にて取得した溶接データに基づいて、溶接結果の良否及び前記サイクルタイムが短いことに起因する不良を判定する良否判定部を備え、
前記調整部は、
前記良否判定部によって良と判定された場合、前記サイクルタイムが短縮され、前記良否判定部によって前記サイクルタイムが短いことに起因する不良と判定された場合、前記サイクルタイムが延長されるように、前記サイクルタイムに関連するアーク溶接条件の変更内容を決定する
請求項1に記載の溶接条件調整装置。 - 前記調整部は、
前記溶接工程のサイクルタイムを短縮させた結果、溶接結果が良好な状態から不良状態に変化した場合、サイクルタイム短縮前の前記サイクルタイムに関連するアーク溶接条件にて調整を確定させ、確定させた前記アーク溶接条件を記憶部に記憶させる
請求項2に記載の溶接条件調整装置。 - 前記調整部は、
前記溶接データが入力された場合、前記サイクルタイムに関連するアーク溶接条件の変更内容を示すデータを出力するようにニューラルネットワークを学習させた調整ニューラルネットワークを備える
請求項1に記載の溶接条件調整装置。 - 前記調整ニューラルネットワークは、前記アーク溶接条件の変更量を示すデータを出力する
請求項4に記載の溶接条件調整装置。 - 前記取得部にて取得した溶接データに基づいて、溶接結果の良否及び前記サイクルタイムが短いことに起因する不良を判定する良否判定部と、
前記アーク溶接条件を調整した後に得られる前記良否判定部の判定結果に基づいて、前記調整ニューラルネットワークを学習させる学習処理部と
を備える請求項4又は請求項5に記載の溶接条件調整装置。 - 少なくとも溶接後に溶接部位を撮像して得た画像データを含む状態データを取得する状態データ取得部を備え、
前記調整部は、
前記状態データ取得部にて取得した状態データ、及び前記アーク溶接条件に係る行動を示す行動データに基づいて、前記状態データが示す状態における前記行動に対する評価値を算出する評価部と、
前記評価部にて算出される評価値が最大の行動を選択する行動選択部と
を備える請求項1に記載の溶接条件調整装置。 - 前記取得部にて取得した溶接データに基づいて、溶接結果の良否及び前記サイクルタイムが短いことに起因する不良を判定する良否判定部と、
前記アーク溶接条件を調整した後に得られる前記良否判定部の判定結果と、溶接工程に要する時間とに基づいて、前記アーク溶接条件に対する報酬を算出する報酬算出部と、
前記状態データ取得部にて取得した状態データ、前記アーク溶接条件に係る行動を示す行動データ、及び前記報酬算出部にて算出された報酬に基づいて、前記評価部を学習させる強化学習部と
を備える請求項7に記載の溶接条件調整装置。 - 前記調整部によってアーク溶接条件の調整を行う調整強度を受け付ける受付部を備え、
前記調整部は、
前記受付部にて受け付けた調整強度にてアーク溶接条件の調整を行う
請求項1〜請求項8までのいずれか一項に記載の溶接条件調整装置。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116140786A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-23 | 四川艾庞机械科技有限公司 | 搅拌摩擦焊接方法及其系统 |
WO2023248513A1 (ja) * | 2022-06-24 | 2023-12-28 | 三菱重工業株式会社 | 溶接支援装置、溶接支援方法、およびプログラム |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017030014A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | ファナック株式会社 | 機械学習装置、アーク溶接制御装置、アーク溶接ロボットシステムおよび溶接システム |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TW214522B (en) * | 1992-05-18 | 1993-10-11 | Lincoln Electric Co | Control system for alternating current tig welder |
AT501489B1 (de) * | 2005-02-25 | 2009-07-15 | Fronius Int Gmbh | Verfahren zum steuern und/oder regeln eines schweissgerätes und schweissgerät |
RU2317880C2 (ru) * | 2006-05-02 | 2008-02-27 | ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "Нью Лайн", | Способ формирования внешней характеристики источника питания для электросварки |
US9050677B2 (en) * | 2009-08-28 | 2015-06-09 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Arc welding method and arc welding apparatus |
JP5410220B2 (ja) * | 2009-09-29 | 2014-02-05 | 株式会社ダイヘン | アーク溶接方法およびアーク溶接システム |
CN103280989B (zh) | 2013-05-15 | 2017-02-08 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种换流器及其控制方法 |
US9962785B2 (en) * | 2013-12-12 | 2018-05-08 | Lincoln Global, Inc. | System and method for true electrode speed |
JP2016026877A (ja) * | 2014-06-26 | 2016-02-18 | 株式会社ダイヘン | アーク溶接品質判定システム |
MX2017012366A (es) * | 2015-03-26 | 2018-02-19 | Crc evans pipeline int inc | Sistemas y metodos para uso en soldadura de segmentos de tubería de un conducto. |
JP6763818B2 (ja) * | 2017-04-20 | 2020-09-30 | 株式会社ダイヘン | アーク溶接装置及びアーク溶接方法 |
JP6636004B2 (ja) * | 2017-11-28 | 2020-01-29 | 株式会社ダイヘン | アークスタート調整装置、溶接システム、アークスタート調整方法及びコンピュータプログラム |
JP7045243B2 (ja) * | 2018-04-03 | 2022-03-31 | 株式会社ダイヘン | コンピュータプログラム、溶接情報算出装置、溶接トーチ、溶接電源、溶接システム |
JP6599505B2 (ja) * | 2018-04-27 | 2019-10-30 | 株式会社ダイヘン | アークエンド調整装置、溶接システム、アークエンド調整方法及びコンピュータプログラム |
-
2020
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2017030014A (ja) * | 2015-07-31 | 2017-02-09 | ファナック株式会社 | 機械学習装置、アーク溶接制御装置、アーク溶接ロボットシステムおよび溶接システム |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023248513A1 (ja) * | 2022-06-24 | 2023-12-28 | 三菱重工業株式会社 | 溶接支援装置、溶接支援方法、およびプログラム |
CN116140786A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-23 | 四川艾庞机械科技有限公司 | 搅拌摩擦焊接方法及其系统 |
CN116140786B (zh) * | 2023-03-06 | 2023-07-14 | 四川艾庞机械科技有限公司 | 搅拌摩擦焊接方法及其系统 |
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