KR100238884B1 - 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법에 관한 것으로, 용접 제어 인자값들을 변화시키며, 갭 센싱 평가 인자(GWV)를 측정하여 인공 신경망을 학습시키는 제 1 단계; 상기 용접 제어 인자값들에 대응하는 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref1)를 출력하는 제 2 단계; 용접중의 전류값에 대응하여 갭 센싱 평가 인자(GWV_new)를 산출하고, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref1), (GWV_new)을 비교하여, 상기 비교 결과값이 임계치를 초과하는가를 판단하는 제 3 단계; 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref1), (GWV_0)의 차가 임계치를 초과하면, 상기 용접 제어 인자값들을 변화시켜 갭을 처리하고, 상기 인공 신경망을 활성화시켜 갭의 크기가 상기 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref1)에 의한 갭의 크기보다 클 때, 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref2)를 출력하고, 갭이 없을 때에 갭 센싱 평가 인자(GWV_0)를 출력하는 제 4 단계; 상기 용접중의 전류값에 대응하는 갭 센싱 평가 인자(GWV_new)를 산출하고, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref2), (GWV_new)이 임계치 이상 차이가 발생하면, 용접 인자량을 변화시켜 상기 제 2 단계를 재 수행하며, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref2), (GWV_new)이 임계치 이상 차이가 발생하지 않으면, 상기 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref2), (GWV_new)가 동일할 때까지 상기 제 4 단계를 수행한후에 상기 용접 제어 인자값들을 복구하여 상기 갭처리를 위한 과정을 종료하는 단계를 포함한다. 따라서, 용접중 노이즈에 강하고, 갭의 위치에 상관없이 정확한 갭 센싱이 가능하다는 효과가 있다.

Description

아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법
본 발명은 아크 용접기 관한 것으로서, 특히 아크 센싱을 이용하여 용접 결함을 야기하는 갭(GAP)을 센싱하고, 처리하기 위한 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법에 관한 것이다.
종래에 용접 부재의 갭을 센싱하는 방법으로는 보통 CCD 카메라 등을 사용한 비젼 센서(Vision Sensor)를 사용하여 이미지 프로세싱(Image Processing)을 통하여 센싱하는 방법과 아크 자체의 성질을 이용하여 용접 전류 또는 전압을 이용하는 방법의 두가지 방법이 있었다.
비젼 센서를 이용하는 방법은 용접 토치에 카메라 등의 센서를 달아야 하므로 작업 공간의 제약을 받을 수 있으며, 전체 시스템의 가격이 비싸지며, 용접과 같은 극한 환경에서는 센서가 오염될 수 있는 등의 문제점을 가지고 있다.
이런 측면에서, 아크 자체를 이용한 센서는 싼가격과 간단한 센싱 시스템 및 실시간 제어(real-time controll)등이 가능하다는 장점을 가지고 있어 많은 연구가 진행중이다.
아크 자체의 성질을 이용한 갭 센싱에 있어서 종래의 일반 기술은, 용접 토치를 용접선에 대하여 좌우로 위빙하면서 용접을 행하는 자동 용접기에서 주어진 용접선에 대하여 용접 전류 및 전압을 1/2 사이클 단위로 센싱하여 갭이 존재할 때 발생하는 급격한 전류 혹은 전압의 감소를 감지하여 갭을 센싱하며, 그 감소의 정도를 가지고 갭의 크기 정보를 판단하게 된다.
도 1a에 도시된 바와 같이 용접 토치는 소정 위빙 평면을 중심으로 용접 부재들간(P)을 위빙하면서 용접하게 된다. 즉, 용접 토치는 도 1b에 도시한 바와 같이 용접선(c)을 중심으로 용접 부재 간(P1-P2-P3)을 1/2 사이클 단위로 위빙하게 된다.
이와 같이 용접 토치가 1/2 사이클(t1-t2)동안 위빙할 때에 용접 부재에 갭이 없는 경우에는 도 1c에 도시된 바와 같이 용접 전류가 형성된다. 이때, 1/2 사이클(t1-t2)동안에 갭이 있는 용접 부재에서는 도 1d에 도시된 바와 같이 갭 부분에서 급격한 전류의 변동이 발생한다.
이와 같이 전류 패턴 가운데 급격한 전류의 변동이 발생시 갭 센싱을 인지할 수 있으며, 이와 같은 전류값의 감소 정도로 그 크기를 예측할 수 있다.
즉, 종래의 아크 자체를 이용한 갭 센싱의 경우, 토치 위빙 1/2 사이클 동안의 용접 전류 혹은 전압을 검출하여 이들 검출값의 감소를 인지 하므로써 갭 센싱을 수행하였다.
그러나, 실제로 용접기로부터 전류 혹은 전압의 검출시, 용접중 발생하는 노이즈와 용접 조건의 변화 및 심한 전류, 전압의 변동 특성으로 인하여 신뢰성있는 용접 전류 및 전압 측정치를 얻기가 매우 어렵다. 따라서, 각 1/2 사이클마다 측정된 전류 파형은 심한 요동을 하게 되어 효율적이고 신뢰성있는 갭 센싱을 하는데 많은 어려움이 있다.
본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위하여 안출한 것으로서, 본 발명의 목적은, 용접중의 전류를 위빙 방향을 측정하여 용접 부재의 갭을 센싱하고, 센싱후 용접 조건을 변화시키므로써 적절히 갭을 처리하는 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법을 제공하는데 있다.
제1도는 아크 용접시 용접 부재의 갭의 상태 및 이에 따른 용접 전류의 변화를 설명하기 위한 도면이고,
제2도는 본 발명에 따른 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법을 행하기 위한 하드웨어의 블록도이며,
제3도는 본 발명에 따른 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법의 수행시에 갭을 센싱하기 위한 파형 설명도이며,
제4도는 본 발명에 따른 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법의 흐름도이며,
제5도는 본 발명에 따른 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법에서 사용되는 인공 신경망 구조의 개략도이다.
〈도면의 주요부분에 대한 부호의 설명〉
10 : 용접기 11 : 션트 레지스터
12 : 전류 신호 증폭기 20 : 용접기 인터페이스 장치
21 : 로우 패스 필터 22 : A/D 변환기
30 : 제어 장치
본 발명에 따른 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법은, 아크 용접시 용접 부재간의 갭을 센싱하여 처리하는 방법에 있어서, 용접 제어 인자값들을 변화시키며, 갭 센싱 평가 인자(GWV)를 측정하여 인공 신경망을 학습시키는 제 1 단계; 상기 용접 제어 인자값들에 대응하는 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref1)를 출력하는 제 2 단계; 용접중의 전류값에 대응하여 갭 센싱 평가 인자(GWV_new)를 산출하고, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref1), (GWV_new)을 비교하여, 상기 비교 결과값이 임계치를 초과하는가를 판단하는 제 3 단계; 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref1), (GWV_0)의 차가 임계치를 초과하면, 상기 용접 제어 인자값들을 변화시켜 갭을 처리하고, 상기 인공 신경망을 활성화시켜 갭의 크기가 상기 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref1)에 의한 갭의 크기보다 클 때, 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref2)를 출력하고, 갭이 없을 때에 갭 센싱 평가 인자(GWV_0)를 출력하는 제 4 단계; 상기 용접중의 전류값에 대응하는 갭 센싱 평가 인자(GWV_new)를 산출하고, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref2),(GWV_new)이 임계치 이상 차이가 발생하면, 용접 인자량을 변화시켜 상기 제 2 단계를 재 수행하며, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref2), (GWV_new)이 임계치 이상 차이가 발생하지 않으면, 상기 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref2), (GWV_new)가 동일할 때까지 상기 제 4 단계를 수행한후에 상기 용접 제어 인자값들을 복구하여 상기 갭처리를 위한 과정을 종료하는 단계를 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.
이하, 본 발명이 일 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 2에는 본 발명을 행하기 위한 하드웨어의 블록도가 도시되어 있다.
도시된 바와 같이 용접기(10)의 션트 레지스터(sunt register)(11)로부터 추출 전류는 된 전류 신호 증폭기(12)에 의해 증폭된 후 용접기 인터페이스 장치(20)의 로우 패스 필터(21)를 통해 각종 노이즈 성분이 제거된다.
로우 패스 필터(21)에서 필터링된 아날로그 신호는 A/D 변환기(22)를 거쳐 디지탈 신호로 변환하여 제어 장치(30)에 인가된다.
제어 장치(30)는 용접 부재(50)를 용접 토치(60)로 용접하는 한편, 용접기 인터 페이스 장치(20)로부터의 전류치를 이용하여 후술하는 갭 센싱 알고리즘에 의해 갭의 존재 및 크기 정도를 파악한다. 그리고, 제어 장치(30)는 용접 부재(50)들간의 갭이 센싱되면 곧 적절히 용접 제어 인자(전류, 전압, 위빙폭, 위핑 피치(pitch), 위빙속도)들을 조정하여 갭 처리를 수행한다.
도 3에는 제어 장치(30)가 행하는 본 발명의 갭 센싱을 위한 기본 알고리즘이 도시되어 있다.
도 3a에 도시된 바와 같이 용접 토치는 용접선(C)에 대해 좌, 우(L,R)로 위빙하면서 용접을 행한다. 이때, 측정되는 용접 전류(정전압 용접기의 경우; 만일 정전류 용접기의 경우는 용접 전압으로 대체)의 파형은 위빙중 팁과 용접 부재간의 거리에 비례한 아크 길이의 변화에 따른 용접 전류의 변화로 도 3b와 같이 나타나게 된다.
그러나, 사실상의 용접 전류 파형은 용접중 많은 노이즈 등의 영향으로 왜곡이 발생되며, 용접 전류의 절대값 또한 매번 용접시 차이를 나타낸다. 그러므로, 이런 노이즈 등에 의한 전류의 왜곡을 최소화시키고 매번 용접중 변하는 용접 전류의 최대값이 아닌 순수 팁과 용접 부재 거리에 의존한 상대적인 전류 파형이 필요하다. 이를 위해 도 3b의 각 1/2 사이클당 평균 전류값(Ym) - 측정 전류값(Yi)의 값중의 양의 값만을 취하게 되면 도 3c와 같은 파형이 출력된다.
이때, Ym(각 1/2 사이클당 평균 전류값)을 계산하여 이보다 작은 전류값(YS)을 선택하여 그 차이값(Ym-YS)을 얻음으로써 새로운 전류파형을 얻을 수 있다.
이러한 방법은 전류의 필터링 효과와 함께 상대적인 전류값을 얻음으로써 용접중 노이즈에 강하고 불안정한 용접 상태에서도 이상적인 용접 전류 파형을 얻을 수 있다.
또한, 갭의 위치가 어느 곳에 있던간에 갭으로 인한 전류의 감소 부위를 전류 파형의 가운데로 이동시키므로써 도 3d와 같은 가중치의 효과를 극대화시켜 매우 신뢰성있는 갭 센싱이 가능해진다. 도 3d는 도 3c에서 얻어진 새로운 전류 파형에 가해지는 1 사이클에 해당되는 1차 가중치(weight factor)이다.
도 1에 도시된 바와 같이 갭이 발생하면 전류가 급격히 감소하며, 이러한 전류의 감소는 도 3의 b,c를 거쳐 새로운 전류 패턴의 가운데에 나타나게 된다. 그러므로 도 3c의 전류 패턴 중앙에 큰 가중치를 주고 양 끝단에 작은 가중치를 주어 새로운 전류 데이터를 얻을 수 있다. 여기서, 가중치는 일차 가중치와 이차 가중치 이상의 다차 가중치중 어느 것이든 선택할 수 있으며, 여기서는 일차 가중치만으로도 갭 센싱은 충분하다.
본 발명자는 일차 가중치를 다음 식 1에 의하여 가중하였다.
[식 1]
Ai: Ym- YS(평균 전류값 - 작은 전류값)
: (가중치)
a : 가중치 스캘라(scalar)(상수값)
n : 1/2 사이클당 새로운 전류 파형의 전류 데이터 개수
여기서, 최종적인 갭 센싱 평가 인자인 GWV(Gap Weighted Value)는 다음과 같이 정의된다.
위와 같이 갭 센싱 평가 인자인 GWV는 위빙 용접중 1/2 사이클당 계속적으로 계산되며, 갭 센싱은 이렇게 계산된 GWV값과 용접전 미리 기준값으로 설정된 기준 GWV 값과의 비교로 센싱을 수행한다.
용접전 기준이 되는 기준값은 인공 신경망 구축을 통해 정확하고 신뢰성있는 기준값의 설정이 가능하다.
본 발명에 대한 전체적이고 구체적인 동작은 도 4에 도시되어 있다.
본 발명의 전체적인 시스템의 동작은 도 4에 도시되어 있으며, 크게 4가지의 과정(L1-L4)으로 구성되어 진다.
먼저 과정(L1)은 갭 센싱을 준비하는 단계로 용접 실험을 통해 갭 센싱을 위한 인공 신경망을 구축하게 된다.
즉, 인공 신경망 구축을 위하여 여러 용접 제어 인자들을 변화시키면서 용접을 수행하여 갭 센싱 평가 인자인 GWV를 측정한다(S1). 이때, 용접 부재에 인위적으로 여러 가지 크기의 갭을 발생시켜 따로 따로 용접을 수행한다. 한 예로 갭의 크기가 0mm, 3mm, 5mm일 때, 각각의 조건에서 용접 조건을 바꾸어가며 용접을 수행하면서 GWV를 측정한다.
그리고, 갭의 크기에 따라 각각 용접 제어 인자값(전류, 전압, 위빙폭, 위빙피치, 위빙 속도, 드웰 시간(dwell time)등)을 인공 신경망의 입력값으로 하고, 측정된 GWV값을 출력값으로하여 인공 신경망을 학습시킨다(S2). 이에 대한 전체적인 인공 신경망 구조는 도 5에 나타나 있다.
과정(L1)의 수행 후에는 갭 센싱 초기화 단계로 갭 센싱 기준 참조값(reference value)을 생성하는 과정(L2)을 수행한다.
즉, 용접자는 용접 수행을 위해 용접 제어 인자(용접 조건)들을 입력하고 (S3), 인공 신경망은 활성화되며, 용접자가 설정한 용접 제어 인자들을 입력값으로하여 갭의 크기에 따른 갭 센싱 평가 인자인 GWV(ref_1)들을 출력하게 된다(S4). 출력된 GWV(ref_1)가 갭 센싱의 기준 참조값이 된다.
과정(L3)은 갭 센싱 단계로 용접중 측정된 전류값을 갭 센싱 기본 알고리즘을 통해 가공하여 갭 센싱을 수행하기 위한 것이다.
즉, 용접을 수행한 후(S5), 용접중 위빙 1/2 사이클 단위로 A/D 변환기(22)를 통해 전류값을 얻는다(S6).
측정된 전류값은 도 3과 같은 갭 센싱 기본 알고리즘을 통해 1/2 사이클 마다 갭 센싱 평가 인자인 GWV를 계산한다(S7). 단계(S4)에서 계산된 GWV 값과 단계(S7)에서 갭의 크기에 따라 여러 가지로 생성될 수 있는 GWV(ref_1)을 비교하여 (S8) 어느 임계값의 초과시 1 단계 갭 처리를 수행한다(S9).
과정(L4)은 갭 처리 단계로, 갭 센싱 후 용접 제어 인자들을 조정하여 갭 처리를 수행하기 위한 것이다.
즉, 갭이 센싱되면 용접 비드의 감소를 보상하기 위해 많은 용융량을 만들어야 한다. 이를 위해 용접 제어 인자중 전류의 증가 위빙 피치의 감소, 위빙 속도의 감소 등의 처리로 갭 처리를 수행할 수 있다.
갭 처리로 인한 용접 조건의 변화가 발생하므로 인공 신경망을 다시 활성화시켜 변화된 용접 제어 인자를 새로운 입력값로하여 새로운 갭 센싱 참조 기준값인 GWV(ref_0)와 GWV(ref_2)를 각각 설정한다(S10,S11).
여기서, GWV(ref_0)는 갭이 없는 상태이며, GWV(ref_2)는 갭의 크기가 ref_1 상태보다 더 큰 상태에서의 GWV이다.
그리고, 용접중 계산된 GWV(new)값(S12)과 단계(S10)에서 새로 생성된 참조 기준 값인 GWV(ref_2)들을 비교하여(S13) 다시 큰 차이가 발생하면 2 단계의 갭 처리를 수행한다. 즉, 전단계 처리중인 용접 제어 인자 전류, 위빙 피치, 위빙 속도등을 더욱 크게 변화시켜 용융량을 더욱 더 증가시킨다(S14).
즉, GWV(new)값과 단계(S10)에서 새로 생성된 참조 기준 값인 GWV(ref_2)들 사이에 큰 차이가 발생하면 단계(S14)를 연속적으로 수행하므로써 갭의 크기에 따른 다단계 갭 처리를 수행한다 보통은 2 단계 갭 처리만으로도 충분한 갭처리가 가능하다.
그러나, 단계(S13)의 판단 결과, GWV(new)값과 참조 기준 값인 GWV(ref_2)와 큰 차이가 발생하지 않는 경우에는 이를 값들이 서로 동일할 때까지 단계(S9-S12)를 수행하여 처리된 GWV(new)와 갭이 없는 상태에서의 GWV(ref_0)를 비교하므로써 갭 처리를 순차적으로 해제한다(S15).
이상, 상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 상대적인 용접 전류 파형과 가중치를 이용함으로써, 용접중 노이즈에 강하고, 갭의 위치에 상관없이 정확한 갭 센싱이 가능하다는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 인공 신경망을 이용하여 갭 센싱 기준 참조값을 생성함으로써, 용접과 같은 비 선형적 특성을 가지고 있는 공정에서 정확하고 갭 센싱이 가능하다는 효과가 있다.

Claims (4)

  1. 아크 용접시 용접 부재간의 갭을 센싱하여 처리하는 방법에 있어서, 용접 제어 인자값들을 변화시키며, 평균 전류값(Ym)을 계산하고, 상기 평균 전류값(Ym)보다 작은 전류값(YS)을 선택하고, 상기 평균 전류값에서 작은 전류값을 감산한 차이값(Ym-YS)을 산출하는 단계와, 상기 차이값(Ym-YS)에 의한 전류 파형에 가중치를 주어 갭 센싱 평가 인자(GWV)로 설정하는 단계를 포함하는 갭 센싱 평가 인자(GWV)를 측정하여 인공 신경망을 학습시키는 제 1 단계; 상기 용접 제어 인자값들에 대응하는 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref1)를 출력하는 제 2 단계; 용접중의 전류값에 대응하여 갭 센싱 평가 인자(GWV_new)를 산출하고, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref1), (GWV_new)을 비교하여, 상기 비교 결과값이 임계치를 초과하는가를 판단하는 제 3 단계; 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref1), (GWV_0)의 차가 임계치를 초과하면, 상기 용접 제어 인자값들을 변화시켜 갭을 처리하고, 상기 인공 신경망을 활성화시켜 갭의 크기가 상기 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref1)에 의한 갭의 크기보다 클 때, 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref2)를 출력하고, 갭이 없을 때에 갭 센싱 평가 인자(GWV_0)를 출력하는 제 4 단계; 상기 용접중의 전류값에 대응하는 갭 센싱 평가 인자(GWV_new)를 산출하고, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref2), (GWV_new)이 임계치 이상 차이가 발생하면, 용접 인자량을 변화시켜 상기 제 2 단계를 재 수행하며, 상기 갭 센싱 평가 인자들(GWV_ref2), (GWV_new)이 임계치 이상 차이가 발생하지 않으면, 상기 갭 센싱 평가 인자(GWV_ref2), (GWV_new)가 동일할 때까지 상기 제 4 단계를 수행한 후에 상기 용접 제어 인자값들을 복구하여 상기 갭처리를 위한 과정을 종료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 가중치는,
    [식 1]
    Ai: Ym- YS(평균 전류값 - 작은 전류값)
    : (가중치)
    a : 가중치 스캘라(scalar)(상수값)
    n : 1/2 사이클당 새로운 전류 파형의 전류 데이터 개수로 부가하고; 상기 갭 센싱 평가 인자인 GWV는,
    인 것을 특징으로 하는 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 용접 제어 인자값들은, 전류, 전압, 위빙폭, 위빙피치, 위빙속도, 드웰 시간(dwell time)인 것을 특징으로 하는 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 제 1 단계 수행중 갭의 크기를 변화시키면서 인공 신경망을 학습시키는 것을 특징으로 하는 아크 용접 장치의 갭 센싱 및 처리 방법.
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KR100385024B1 (ko) * 2000-12-18 2003-05-22 대우조선해양 주식회사 위빙용접의 끝단부 감지방법 및 장치

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JPH05177353A (ja) * 1991-12-27 1993-07-20 Hitachi Zosen Corp 自動溶接用アークセンサ

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