KR101219473B1 - 지능형 용접 제어장치 및 제어방법 - Google Patents

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Abstract

지능형 용접 제어장치 및 제어방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따른 지능형 용접 제어장치는 저항 점 용접 시스템에 적용되는 지능형 용접 제어장치에 관한 것으로, 용접의 초기 단계에서 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하는 측정부와, 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 용접 결과를 예측하는 추론엔진과, 용접 결과를 이용하여 필요에 따라서 용접조건에 대한 변경 명령을 생성하여, 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경할 수 있는 용접조건 변경부를 포함한다.

Description

지능형 용접 제어장치 및 제어방법{SMART WELDING CONTROL DIVICE AND CONTROL METHOD}
본 발명은 지능형 용접 제어장치 및 제어방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 용접의 초기 과정에서 다수 개의 공정변수를 추출하고, 이를 추론엔진을 이용하여 용접 품질을 예측하며, 예측된 용접 품질에 따라서 용접조건을 변경하여 용접을 진행 함으로써 용접 품질을 향상시킬 수 있는 지능형 용접 제어장치 및 제어방법에 관한 것이다.
일반적으로 저항 점 용접 시스템은 기계적인 장치(mechanical equipments)와 전기적인 장치(electrical equipments)가 결합되어 용접에 필요한 용접 전류(welding current), 용접 가압력(welding force), 용접 시간(welding time)을 조절하여 금속을 접합하는 공정 시스템이다.
저항 점 용접은 사용하는 용접 전원 특성에 따라 교류(AC, alternating current) 용접과 직류(DC, direct current) 용접으로 나누어 진다. 교류 전원은 50~60Hz의 단상 전원을 변압기 통해 2차 측에서 주전원과 동일한 50~60Hz 용접 전원이 유도된다. 교류 용접기는 사이리스터(thyristor)를 작동(firing)하여 전류 파형을 조절함으로써 용접 전류를 제어한다. 용접 전류는 변압기를 지나면서 증폭이 되어 용접이 가능한 대전류로 유도된다.
최근 직류 저항 점 용접기가 각광을 받는 이유는 IGBT, 다이오드 등과 같은 인버터 구성에 필요한 전력 소자의 소형화 및 가격 저하로 인해 직류 저항 점 용접기 제작에 소요되는 제작 비용이 줄어들었고, 각 소자의 신뢰성이 향상되었기 때문이다. 또한, 교류 저항 점 용접기에 비해 직류 저항 점 용접기는 세밀한 제어가 가능하다. 현재 산업 현장에서 널리 사용되는 교류 저항 점 용접기의 제어는 사이리스터(thyristor)의 위상 제어를 이용하므로 1초에 120번의 제어가 가능하다. 교류 저항 점 용접기는 짧은 용접 과정의 동저항 변화에 대응할 수 없고, 순간 입열이 크기 때문에 스패터가 많이 발생된다. 발생된 스패터는 용접 품질의 저하 및 용접부 주위의 오염을 초래하는 단점이 있다.
반면, 직류 저항 점 용접은 1kHz의 PWM (Pulse Width Modulation)으로 제어하기 때문에 1초에 2000번의 제어가 가능하다. 그러므로 직류 저항 점 용접기는 세밀한 제어를 통해 교류 저항 점 용접기의 단점을 극복할 수 있다. 그리고 직류 용접기 장점으로는 전류 손실을 억제하여 에너지를 절약할 수 있어, 앞으로 환경 규제나 그린 IT 기술로 각광을 받고 있다.
그리고 저항 점 용접에서는 균일한 용접부의 품질을 확보하기 위해서 다양한 판재(sheet) 조합의 용접부에 대해 T/C(Timer Controller)에 설정되어 있는 최적 용접조건(optimal welding condition)으로 각 타점에 대한 용접 공정을 수행한다. 이때, 최적 용접조건은 로브 곡선(lobe curve)이라고 하는 용접 전류와 용접 시간, 용접 가압력에 대한 허용 영역을 가지는 범위 내에서 선정되기 때문에 최적의 값을 어느 정도 벗어나는 경우가 발생하더라도 로브 곡선의 범위 내에 있다면 양호한 용접 품질(sound weld quality)을 얻을 수 있게 된다.
그러나 최적의 용접조건 및 적정 용접 범위 내에서 용접한다 하더라도 외부의 요인들로 인해서 용접 품질이 저하된다. 저항 점 용접에서 용접 품질에 영향을 주는 외부 요인들은 용접부 표면(surface)의 상태, 전극 마모(electrode wear), 도금층(coating layer)의 존재, 용접부와 용접건의 정렬 상태(alignment) 등이 있다.
이와 같은 외부 요인들과 용접 품질과의 관계를 규명하기 위해서 어떤 조건으로 인해서 용접 품질이 저하되는지, 어떠한 방법을 사용하여 용접 품질 불량을 판단할 수 있는지에 대한 연구가 진행되어 왔다. 용접 품질을 판단하는 방법은 크게 파괴적인 방법(destructive method)과 비파괴적인 방법(non-destructive method)이 있다. 파괴적인 방법은 전수 검사를 할 수 없는 단점을 가지고 있다. 그리고 비파괴적인 방법은 전수 검사가 가능하기 때문에, 파괴적인 방법에 비해 더욱 활발하게 연구가 진행되어 왔다.
그러나 기존의 용접 품질을 예측하는 파괴적인 방법 및 비파괴적인 방법은 용접이 종료된 후에 계측된 데이터를 이용하여 용접 품질의 결과만을 예측하기 때문에, 용접 품질을 향상하는 데에는 한계가 있는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 용접의 초기 단계에서 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 용접 초기에 용접 품질을 예측하고, 이를 기초로 하여 필요에 따라서 용접 중후반부에 용접조건을 변경하여 용접을 진행함으로써 용접 품질을 향상할 수 있는 지능형 용접 제어장치 및 제어방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 다른 목적들은 이하에 서술되는 바람직한 실시예를 통하여 보다 명확해질 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 지능형 용접 제어장치는 저항 점 용접 시스템에 적용되는 지능형 용접 제어장치에 관한 것으로, 용접의 초기 단계에서 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하는 측정부와, 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 용접 결과를 예측하는 추론엔진과, 용접 결과를 이용하여 필요에 따라서 용접조건에 대한 변경 명령을 생성하여, 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경할 수 있는 용접조건 변경부를 포함한다.
본 발명에 따른 지능형 용접 제어장치는 다음과 같은 특징들을 하나 또는 그 이상 구비할 수 있다. 예를 들면, 공정변수는 동저항의 β피크 및 변곡점과 관련될 수 있다. 더욱 구체적으로, 공정변수는 β피크가 발생하는 시각, β피크에서의 동저항값 및 변곡점이 발생하는 시각에 대한 값일 수 있다. 그리고 공정변수는 전압과 관련된 값일 수 있다. 또한, 공정변수는 전압의 피크 시각 및/또는 전압의 변곡점이 발생하는 시각에 대한 값일 수 있다. 그리고 공정변수는 β피크와 변곡점이 발생하는 시간 동안 동저항의 면적에 대한 값일 수 있다.
측정부는 용접의 시작에서부터 β피크 이후 30ms까지의 동저항과 관련된 측정값을 구할 수 있다.
추론엔진은 오류 역전파 알고리즘을 이용할 수 있으며, Levenberg-Marquart 학습 모델을 이용할 수 있다.
오류 역전파 알고리즘은 입력층, 은닉층 및 출력층을 가질 수 있는데, 입력층과 상 은닉층 사이에는 바이폴라 시그모이드 함수(bipolar-sigmoid) 함수를 이용하며, 은닉층과 출력층 사이에는 선형 함수(pure linear)를 이용할 수 있다.
추론엔진에서 예측되는 용접 결과는 계면 파단, 버튼 파단, 용접 강도 미달 및 스패터의 발생 여부일 수 있다. 그리고 용접 결과가 계면 파단, 용접 강도 미달 또는 스패터 발생 중 어느 하나인 경우, 용접조건 변경부는 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경할 수 있다. 또한, 용접 결과가 버튼 파단인 경우, 현재의 용접조건으로 용접이 진행될 수 있다.
용접조건 변경부에서 변경될 수 있는 용접조건은 용접 전류 및/또는 용접 가압력일 수 있다. 그리고 용접조건 변경부는 용접 시간을 변경할 수 있다.
지능형 용접 제어장치는 용접 데이터를 저장하는 데이터 저장부를 더 포함할 수 있다. 또한, 지능형 용접 제어장치는 네트워크로 연결된 다수의 저항 점 용접 시스템을 제어할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 지능형 용접 제어방법은 저항 점 용접 시스템에 적용되는 것으로, 용접이 진행되는 과정에서 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하는 단계, 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 용접 결과를 예측하는 단계, 용접 결과를 이용하여 필요에 따라서 용접조건에 대한 변경 명령을 생성하여, 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 측면에 따른 저항 점 용접 시스템은 상기 지능형 용접 제어장치를 구비한다.
본 발명에 따른 지능형 용접 제어장치 및 제어방법은 적정 용접 영역을 확대할 수 있고 스패터의 발생도 억제할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 지능형 용접 제어장치 및 제어방법은 용접 가능한 용접 전류의 영역도 확대할 수 있고 용접 강도도 향상할 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 지능형 용접 제어장치 및 제어방법은 용접 품질을 향상할 수 있고 용접 불량의 발생을 사전에 차단할 수 있다.
도 1은 저항 점 용접기 시스템의 구성을 예시한 개략도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치에 대한 개략도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어방법에 대한 순서도이다.
도 4는 저항 점 용접에서 일반적인 동저항의 변화에 따른 너깃의 형성 거동을 나타내는 그래프이다.
도 5는 용접 품질이 우수하여 버튼 파단이 발생한 경우 시간에 따른 동저항을 나타낸 그래프이다.
도 6은 도 5의 그래프를 단순화 한 그래프이다.
도 7은 용접이 적정 인장 강도를 만족하지 못하는 경우 시간에 따른 동저항을 나타낸 그래프이다.
도 8은 도 7의 그래프를 단순화 한 그래프이다.
도 9는 적정 인장 강도를 만족하지만 계면 파단이 발생한 경우 시간에 따른 동저항을 나타낸 그래프이다.
도 10은 도 9의 그래프를 단순화 한 그래프이다.
도 11은 용접 중 스패터가 발생한 경우 시간에 따른 동저항을 나타낸 그래프이다.
도 12는 도 11의 그래프를 단순화 한 그래프이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 추론엔진 구조를 예시하는 블록도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어 도면 부호에 상관없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1을 참조하면, 직류 저항 점 용접 시스템(DC Resistance Spot Welding System, 100)은 용접기 컨트롤러(110)의 제어 신호에 의해 용접 전류를 생성하고 생성된 용접 전류의 전류량 또는 용접 시간을 제어하는 전력변환부(130), 피용접물에 전달되는 대전류를 생성하는 용접 변압부(170), 피용접물의 용접 부위에 필요한 전극 가압력을 전달하는 용접 건(welding gun)(195), 용접기 컨트롤러(110)의 제어 신호에 의해 전극 가압력을 발생하는 공압 장치를 구비하는 용접부(190), 그리고 전력변환부(130), 용접 변압부(170) 및 용접부(190)의 구동을 제어하는 용접기 컨트롤러(110)를 포함한다. 그리고 용접 구동부(150)는 용접 로봇(welding robot) 형태로 구성될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 형태로 구현될 수 있다.
전력변환부(130)는 피용접물(예를 들면, 자동차 차체와 같은 박판)에 가해지는 용접 전류의 크기, 용접 전류를 피용접물에 인가하는 시간 즉, 통전 시간 등을 컨트롤할 수 있다. 용접 변압부(170)는 대전류 생성을 위한 변압기(transformer)를 구비할 수 있다. 용접부(190)는 피용접물의 용접 부위에 전극 가압력(electrode force)를 물리적으로 전달하는 용접 건(195), 전극 가압력을 발생하는 공압 밸브 및 공압 실린더 등의 공압 장치, 용접 지그(jig) 등을 포함할 수 있다. 용접 건(195)은 압축 공기 타입(pneumatic type)의 장치이며, 용접 건(195)으로 서보 건(servo-gun)을 사용하는 경우에는 공압 장치 대신 모터를 사용하여 가압력을 발생시킬 수 있다.
또한, 전력변환부(130)는 3상의 교류 전원을 정류하는 정류 다이오드(bridge diode), 정류된 전원을 평활하여 직류 파형을 생성하는 콘덴서(condenser) 및 콘덴서에서 생성된 직류 파형을 소정의 펄스 폭을 가지는 교류로 만드는 인버터(inverter)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)는, 용접기 컨트롤러(110)를 통해서 용접 전류 및 용접 시간을 제어하는 전력변환부(130) 및 용접 가압력을 제어하는 용접부(190)와 연결되어 있다. 용접 제어장치(200)에서 출력된 용접 조건에 대한 변경 제어 신호는 용접기 컨트롤러(110)를 통해서 전력변환부(130) 및/또는 (110)에 입력되어 용접이 진행되는 과정에서 용접 조건을 변경할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)에 대한 블록도이다.
도 2를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)는, 용접의 진행 초기에 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하는 측정부(220)와, 측정부(220)에서 출력된 동저항 관련 공정변수의 측정값을 이용하여 용접 결과를 예측하는 추론엔진(240)과, 추론엔진(240)에서 나온 용접 결과에 대한 예측값을 이용하여 용접조건에 대한 변경 명령을 생성하고 이를 용접기 컨트롤러(110) 및/또는 전력변환부(130)에 전송하는 용접조건 변경부(260)와, 용접 데이터를 저장하는 데이터 저장부(280)를 포함한다.
본 발명에 따른 지능형 용접 제어장치(200)는, 저항 점 용접의 초기에 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하고, 이를 이용하여 추론엔진(240)이 용접 결과를 예측한다. 그리고 용접 결과가 양호하지 못할 것으로 예측되는 경우, 용접조건 변경부(260)가 용접기 컨트롤러(110) 및/또는 전력변환부(130)에 변경 명령을 전송하여 현재의 용접조건을 변경한다. 용접조건에 대한 변경 명령을 받은 컨트롤러(110)는 나머지 용접 시간 동안 변경된 용접조건에 따라 용접을 수행함으로써 양호한 용접 결과를 얻을 수 있게 된다. 또한, 용접 결과가 양호할 것으로 예측되는 경우, 용접조건 변경부(260)는 용접기 컨트롤러(110) 및 전력변환부(130)에 변경 명령을 전송하지 않게 되고, 이로 인해서 현재의 용접조건에 따라서 용접이 수행된다.
측정부(220)는 직류 저항 점 용접 시스템(100)의 용접부(190)의 전류, 동저항 및 전압 등을 측정한다. 측정부(220)는 용접부(190)에 별도로 구비될 수 있지만, 용접기 컨트롤러(110)에 구비될 수 있음은 물론이다.
용접조건 변경부(260)에는 추론엔진(240)에서 예측된 용접 결과에 따라서 용접조건을 어떻게 변경할지에 대한 데이터가 미리 입력되어 있다. 그리고 용접조건 변경부(260)는 예측된 용접 결과가 양호하지 못할 것으로 판단되면, 용접기 컨트롤러(110) 및 전력변환부(130)에 제어 신호를 전송하여 용접 시간, 용접 전류 또는 용접 가압력 중 어느 하나 또는 이들의 조합을 변경하도록 한다. 용접조건 변경부(260)에 입력된 용접조건 변경에 대한 데이터는 용접이 이루어지는 조건에 따라서 달라질 수 있으며, 사용자가 필요에 따라 이를 변경하여 입력할 수 있도록 구성될 수 있다.
데이터 저장부(280)는 측정부(220)에서 측정된 용접부(190)의 전류, 동저항 및 전압 등에 대한 데이터, 추론엔진(240)에서 도출된 용접품질에 대한 결과 예측값, 용접조건 변경부(260)에서 출력된 변경된 용접 조건에 대한 데이터 등을 저장한다. 그리고 데이터 저장부(280)에 저장되어 있는 용접 데이터는 사용자에 의해 디스플레이 되거나 가공될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어방법에 대한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어방법은, 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하는 단계와, 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 추론엔진(240)을 통해서 용접 결과를 예측하는 단계와, 예측된 용접 결과에 기초하여 필요에 따라서 용접조건을 변경하는 단계를 포함한다.
공정변수의 종류, 추론엔진을 이용하여 용접 결과를 예측하는 방법 및 용접조건을 변경하는 방법에 대해서는 아래에서 구체적으로 설명하기로 한다.
이하에서는 도 4를 참고하면서, 저항 점 용접 과정에서 동저항의 변경 과정을 설명하기로 한다. 도 4는 저항 점 용접에서 일반적인 동저항의 변화에 따른 너깃(nugget)의 형성 거동을 나타내는 그래프이다.
동저항은 용접 전류에 의한 용접이 진행되기 이전에 전극의 가압력에 의한 정적인 접촉 저항에 대응되는 것으로, 용접이 진행됨에 따라서 용접부 저항 변화를 시간에 따라서 고찰한 것이다. 동저항의 가장 큰 장점은 용접 수행 이전의 설정 용접조건이나 용접후의 결과가 아니라, 용접의 진행 과정을 나타내는 인자라는 것이다. 또한, 동저항은 전기적 신호를 계측하여 얻을 수 있으며, 다른 기계적 물리량의 측정에 비해 용이하게 계측할 수 있는 장점이 있다.
도 4를 참조하면, Ⅰ단계에서는 용접이 시작됨과 동시에 급격한 저항 감소를 보이며, 초기 전류의 통전과 동시에 금속 표면의 오염 물질들이 붕괴되면서 이와 같은 현상이 발생하게 된다. 그러나 예열(preheating)이 없는 일반적인 용접조건의 경우, 이 구간은 너무 빨리 경과하기 때문에 거의 관찰하기 어려운 동저항 패턴에 해당한다.
Ⅱ 단계에서는, 접촉면의 요철부가 사라지면서 전류가 흐를 수 있도록 접촉 면적이 증가해서 용접부의 저항이 감소함과 동시에 접촉부의 온도 상승으로 인해서 비저항(resistivity)은 증가하게 된다. 이에 따라 두가 저항 변과 평형을 이루어 α 피크(peak)라고 하는 극점을 형성한다.
Ⅲ 단계에서는, 온도 증가에 의한 비저항의 증가로 동저항이 계속 증가하게 된다.
Ⅳ 단계에서는, 접촉부에서 용융이 시작되고, 모재와 접촉부의 온도 증가에 의한 비저항의 증가가 용융부 확장에 의한 통전 영역 증가 및 기계적 소성 변형에 의한 통전 거리 단축으로 인한 저항 감소와 평형을 이루어β피크라는 극점을 형성한다.
Ⅴ 단계에서는, β피크를 지나면서 용융 너깃의 성장과 소성 변형에 의한 두께 감소는 더욱 두드러져 동저항은 급격한 감소 경향을 나타내다가 전극의 가압력을 받고 있는 너깃 주위의 고상 금속이 더 이상 용융을 지탱하지 못하게 되면 스패터(spatter)가 발생하고 이로 인하여 순간적인 동저항의 불연속적인 감소를 유발하게 된다.
이와 같이, 저항 점 용접의 과정에서는 β피크라고 하는 극점이 나타내게 되는데, 이와 같은 β피크는 용접 품질을 예측하는데 있어서 중요한 단서를 제공한다. 그리고 저항 점 용접의 과정에서는 동저항이 급격하게 감소하는 변곡점(break point)(B)가 나타나게 되는데, 이와 같은 변곡점이 발생하는 시간도 용접 품질을 예측하는데 있어서 중요한 단서를 제공한다.
이하에서는 저항 점 용접에서 용접 품질을 예측하는데 필요한 공정변수를 추출하는 방법에 대해서 설명하기로 한다.
일반적으로, 저항 점 용접에서 용접 품질은, 적정 인장 강도를 만족하고 버튼 파단(button failure)이 발생하여 용접 품질이 양호한 경우(BF), 적정 인장 강도를 만족하지 못하고 계면 파단(adhesion failure)이 발생한 경우(P), 적정 인장 강도를 만족하지만 계면 파단이 발생한 경우(AF) 그리고 스패터가 발생한 경우(S)와 같이 크게 4가지로 구분할 수 있다. 그리고 4가지의 용접 결과 각각에 대한 초기 동저항 특징은 일정한 패턴으로 발생하기 때문에, 초기 동저항 특징을 분석한다면 용접 결과를 예측할 수 있게 된다.
이를 위해, 용접 시편은 아연도금 고장력강, 가압력은 250kgf, 용접 시간은 300ms, 용접 전류는 5, 6, 7, 8kA로 용접하여 용접 시간 300ms 영역에서의 동저항을 측정하였다. 그리고 상기 4개의 용접 전류에 있어서 20번의 반복 실험을 통해서 용접의 인장 강도를 측정하여 아래 표1에 나타내었다. 또한, 실험에 이용한 용접 시편의 특성상 인장강도가 8900N 이상이면 적정 용접 강도를 만족하는 것으로 하였다.
용접 전류에 따른 용접 품질 결과(단위: N)
No. 5kA Failure 6kA Failure 7kA Failure 8kA Failure
1 4459 P 9959 AF 10952 BF 11626 BF
2 4798 P 9865 AF 10688 BF 11561 BF
3 4843 P 9809 AF 10622 BF 10700 BF, S
4 4851 P 10445 BF 10527 BF 9752 S
5 5814 P 9507 AF 10538 BF 9956 S
6 3121 P 8515 AF 10667 BF 9621 S
7 4722 P 10195 BF 10558 BF 12056 BF
8 6029 P 10496 BF 10790 BF 12006 BF
9 4652 P 10373 AF 10646 BF 11235 BF, S
10 3570 P 9954 AF 10671 BF 11384 BF, S
11 4163 P 9180 AF 10710 BF 11303 BF, S
12 3666 P 9788 AF 10875 BF 11681 BF, S
13 4686 P 9179 AF 10731 BF 10500 S
14 5408 P 9751 AF 10445 BF 10718 S
15 5008 P 9470 AF 10364 BF 11678 BF, S
16 5876 P 8819 AF 10362 BF 11709 BF, S
17 4271 P 9539 AF 10462 BF 11746 BF, S
18 4744 P 9044 AF 10482 BF 11615 BF, S
19 5117 P 10412 BF 10579 BF 11773 BF, S
20 5178 P 9679 AF 10563 BF 11508 BF, S
도 5 내지 도 12는 상기 표1에서 나타난 4가지의 용접 결과에 따른 동저항의 변화를 나타내고 있다.
즉, 도 5는 표 1에서 적정 인장 강도를 만족하고 버튼 파단(button failure)이 발생하여 용접 품질이 양호한 28개의 용접 결과(BF)에 대한 각각의 동저항 값을 나타낸 그래프이다. 그리고 도 6은 도 5에서 점선으로 표시한 용접의 초기 부분을 단순화한 그래프이다.
도 5 내지 도 6을 참조하면, 적정 인장 강도를 만족하고 버튼 파단이 발생하여 용접 품질이 우수한 경우(BF)는 도 5와 같이 28개의 용접 결과가 상호 유사한 동저항 패턴을 형성한다. 그리고 동저항의 β피크 및 변곡점을 기준으로 도 5의 그래프를 단순화 하면 도 6과 같이 된다.
도 7은 적정 인장 강도를 만족하지 못하고 계면 파단(adhesion failure)이 발생한 20개의 용접 결과(P)에 대한 각각의 동저항 값을 나타낸 그래프이다. 그리고 도 8은 도 7에서 점선으로 표시한 용접의 초기 부분을 단순화한 그래프이다.
도 7 내지 도 8을 참조하면, 적정 인장 강도를 만족하지 못하고 계면 파단이 발생한 경우(P)는 도 7과 같이 20개의 용접 결과가 상호 유사한 동저항 패턴을 형성한다. 또한, 동저항의 β피크 및 변곡점을 기준으로 도 7의 그래프를 단순화 하면 도 8과 같이 된다. 이를 도 5 내지 도 6의 동저항 그래프와 비교하면, β피크가 발생하는 시각 및 변곡점이 발생하는 시각이 상대적으로 많이 지연되어 있고, β피크와 변곡점 사이의 면적 SP가 버튼 파단이 발생한 경우의 면적 SBF에 비해 작게 형성됨을 알 수 있다.
도 9는 적정 인장 강도를 만족하지만 계면 파단이 발생한 16개의 용접 결과(AF)에 대한 각각의 동저항 값을 나타내는 그래프이다. 그리고 도 10은 도 9에서 점선으로 표시한 용접의 초기 부분을 단순화한 그래프이다.
도 9 내지 도 10을 참조하면, 적정 인장 강도를 만족하지만 계면 파단이 발생한 경우는 도 9와 같이 16개의 용접 결과가 상호 유사한 동저항 패턴을 형성한다. 또한, 동저항의 β피크 및 변곡점을 기준으로 도 9의 그래프를 단순화 하면 도 10과 같이 된다. 이를 도 5 내지 도 6의 동저항 그래프와 비교하면, β피크가 발생하는 시각 및 변곡점이 발생하는 시각이 다소 지연되어 있고 , β피크와 변곡점 사이의 면적 SAF가 버튼 파단이 발생한 경우의 면적 SBF에 비해 작게 형성됨을 알 수 있다.
도 11은 스패터가 발생한 16개의 용접 결과(S)에 대한 동저항값을 나타내는 그래프이다. 그리고 도 12는 도 11에서 점선으로 표시한 용접의 초기 부분을 단순화한 그래프이다.
도 11 내지 도 12를 참고하면, 스패터가 발생한 경우는 도 11과 같이 16개의 용접 결과가 상호 유사한 동저항 패턴을 형성한다. 또한, 동저항의 β피크 및 변곡점을 기준으로 도 11의 그래프를 단순화 하면 도 12와 같이 된다. 이를 도 5 내지 도 6의 동저항 그래프와 비교하면, β피크가 발생하는 시각 및 변곡점이 발생하는 시각이 다소 빨라지고, β피크와 변곡점 사이의 면적(SS)가 버튼 파단이 발생한 경우의 면적 SBF에 비해 작게 형성됨을 알 수 있다.
그리고 4가지의 용접 품질(BF, P, AF, S) 중에서 β피크에서의 동저항 값은 P, AF, BF, S의 순으로 높게 나타남을 알 수 있다.
이상에서와 같이, 4가지의 용접 품질을 나타내는 상기 도 5 내지 도 6, 도 7 내지 도 8, 도 9 내지 도 10 그리고 도 11 내지 도 12를 대비하면, 각각의 경우에 있어서 동저항의 β피크가 발생하는 시각(β-peak time of resistance), β피크에서의 동저항값(β-peak resistance), 변곡점이 발생하는 시각(breakpoint time of resistance) 그리고 β피크와 변곡점 사이의 면적(area of resistance)(음영으로 표시)이 각각 다르게 나타남을 알 수 있다.
또한, 그래프에는 도시되어 있지 않지만, 각각의 경우에 있어서 전압은 동저항과 일정한 패턴으로 변경된다. 따라서 전압의 피크 타임(peak time of voltage) 및 전압의 변곡점 시각(break time of voltage)도 4가지의 용접 품질에 대해서 각각 다르게 나타난다.
따라서 본 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)의 측정부(220)는 상기 6개의 공정변수 즉, 동저항의 β피크가 발생하는 시각(β-peak time of resistance), β피크에서의 동저항값(β-peak resistance), 변곡점이 발생하는 시각(breakpoint time of resistance), β피크와 변곡점 사이의 면적(area of resistance), 전압의 피크 타임(peak time of voltage) 및 전압의 변곡점 시각(break time of voltage)을 측정하게 된다.
그리고 본 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)의 측정부(220)는 용접의 초기 단계, 즉 α피크에서부터 β피크를 지나 변곡점이 발생하는 시각 동안인 50ms까지의 동저항 및 전압을 측정하였지만, 용접조건에 따라서 측정 시간이 달리질 수 있음은 물론이다.
물론, 추론엔진(240)은 상기 6개의 공정변수를 모두 사용할 수 있지만, 동저항의 β피크가 발생하는 시각(β-peak time of resistance), β피크에서의 동저항값(β-peak resistance) 및 변곡점이 발생하는 시각(breakpoint time of resistance) 3개의 공정변수만을 이용하여 용접 결과를 예측할 수 있고, 상기 3개의 공정변수에 더하여, β피크와 변곡점 사이의 면적(area of resistance), 전압의 피크 타임(peak time of voltage) 및 전압의 변곡점 시각(break time of voltage) 중에서 적어도 하나를 더 이용하여 용접 결과를 예측할 수 있다.
이하에서는 도 13을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)에 대한 추론엔진(240)에 대해서 설명하기로 한다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 추론엔진(240) 구조를 예시하는 블록도이다.
추론엔진(240)은 측정부(220)에서 용접의 초기 단계에서 출력된 공정변수를 이용하여 4가지의 용접 결과 즉, 적정 인장 강도를 만족하고 버튼 파단이 발생하여 용접 품질이 우수할지 여부, 적정 인장 강도를 만족하지만 계면 파단이 발생할지 여부, 적정 인장 강도를 만족하지 못하여 용접이 불량일지 여부 그리고 스패터가 발생할지 여부를 예측한다.
본 실시예에서는 추론엔진(240)으로서 오류 역전파 알고리즘(back propagation algorithm)을 이용하였고, 추론엔진의 학습 모델로는 수렴 속도가 빠르고 안정적인 Levenberg-Marquart 학습 모델을 사용하였다.
도 13을 참조하면, 오류 역전파 알고리즘은 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer) 및 출력층(output layer)를 가진다. 본 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)의 추론엔진(240)은 1개의 은닉층을 사용하였으며, 입력층의 노드(node)는 4개, 은닉층의 노드는 8개, 출력층의 노드는 3개로 하였다. 그리고 전달 함수(transfer function 또는 activation function)는 입력층과 은닉층 사이에 바이폴라 시그모이드 함수(bipolar sigmoid)를 이용하였으며, 은닉층과 출력층 사이에는 선형 함수(pure linear)를 사용하였다. 그리고 도 13에서 R은 입력 노드의 수, S1은 은닉 노드의 수, S2는 출력 노드의 수, W는 가중치 행렬, b는 바이어스(bias)값이다.
총 실험 데이터는 상기 표1에서와 같이 80개이며, 추론엔진(240) 학습을 위해서 66개의 데이터를 사용하였고, 추론엔진(240) 검증을 위해서 14개의 데이터를 사용하였다(아래 표2에서 밑줄로 표시). 아래 표2는 추론엔진(240)에 사용된 데이터와 예측 결과를 보여준다.
80개의 데이터에 대한 실제 실험 결과와 추론엔진에 의한 용접 예측 결과의 비교
No. Experiment Estimation
Poor failure Spatter Poor failure Spatter
1 1 0 0 1 0 0
2 1 0 0 1 0 0
3 1 0 0 1 0 0
4 1 0 0 1 0 0
5 1 0 0 1 0 0
6 1 0 0 1 0 0
7 1 0 0 1 0 0
8 1 0 0 1 0 0
9 1 0 0 1 0 0
10 1 0 0 1 0 0
11 1 0 0 1 0 0
12 1 0 0 1 0 0
13 1 0 0 1 0 0
14 1 0 0 1 0 0
15 1 0 0 1 0 0
16 1 0 0 1 0 0
17 1 0 0 1 0 0
18 1 0 0 1 0 0
19 1 0 0 1 0 0
20 1 0 0 1 0 0
21 0 0 0 0 0 0
22 0 0 0 0 0 0
23 0 0 0 0 0 0
24 0 1 0 0 1 0
25 0 0 0 0 0 0
26 0 0 0 0 0 0
27 0 1 0 0 1 0
28 0 1 0 0 1 0
29 0 0 0 0 0 0
30 0 0 0 0 0 0
31 0 0 0 0 0 0
32 0 0 0 0 0 0
33 0 0 0 0 0 0
34 0 0 0 0 0 0
35 0 0 0 0 0 0
36 0 0 0 0 0 0
37 0 0 0 0 0 0
38 0 0 0 0 0 0
39 0 1 0 0 1 0
40 0 0 0 0 0 0
41 0 1 0 0 1 0
42 0 1 0 0 1 0
43 0 1 0 0 1 0
44 0 1 0 0 1 0
45 0 1 0 0 1 0
46 0 1 0 0 1 0
47 0 1 0 0 1 0
48 0 1 0 0 1 0
49 0 1 0 0 1 0
50 0 1 0 0 0 1
51 0 1 0 0 1 0
52 0 1 0 0 1 0
53 0 1 0 0 1 0
54 0 1 0 0 1 0
55 0 1 0 0 1 0
56 0 1 0 0 1 0
57 0 1 0 0 1 0
58 0 1 0 0 1 0
59 0 1 0 0 1 0
60 0 1 0 0 1 0
61 0 1 0 0 1 0
62 0 1 0 0 1 0
63 0 1 1 0 1 1
64 0 0 1 0 0 1
65 0 0 1 0 0 1
66 0 0 1 0 0 1
67 0 1 0 0 1 0
68 0 1 0 0 0 1
69 0 1 1 0 1 1
70 0 1 1 0 1 1
71 0 1 1 0 1 1
72 0 1 1 0 1 1
73 0 0 1 0 0 1
74 0 0 1 0 0 1
75 0 1 1 0 1 1
76 0 1 1 0 1 1
77 0 1 1 0 1 1
78 0 1 1 0 1 1
79 0 1 1 0 1 1
80 0 1 1 0 1 1
상기 표2에서 밑줄로 표시된 부분은 추론엔진(240) 학습을 위한 검증 데이터를 표시한 것이다. 학습된 추론엔진(240)은 총 80개의 데이터 중에서 79개를 예측하여 98%의 정확도를 보여 주었다.
본 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)는 오류 역전파 알고리즘을 이용하는 것으로 예시하였지만, 본 발명은 이에 국한되지 않고 퍼지(Fuzzy) 알고리즘, HMM(Hidden Markov Model) 등 다양한 추론 알고리즘이 사용될 수 있다.
추론엔진(240)에서 나오는 용접 결과에 대한 출력값은 용접 불량, 계면 파단, 버튼 파단 및 스패터 발생 여부를 알려주는데, 각각의 용접 결과에 상응하도록 용접 조건을 변경하게 된다. 용접 조건을 어떻게 변경할지에 대해서는 많은 방법이 있지만, 본 실시예에 따른 용접조건 변경부(260)는 용접조건에 따른 제어량을 경험적으로 결정하였다.
용접조건 변경부(260)에는 예측된 용접 결과에 대응하여 용접조건을 어떻게 변경할지에 대한 정보가 미리 저장되어 있으며, 추론엔진(240)에서 예측된 용접 결과에 따라서 용접기 컨트롤러(110) 및 전력변환부(130)에 용접 가압력 및/또는 용접 전류를 변경하도록 한다. 용접조건 변경부(260)에 저장되어 있는 용접조건 변경에 대한 정보는 용접이 수행되는 용접 시편의 두께, 종류, 가압력, 용접 시간 및 용접 전류에 따라서 달라짐은 물론이다. 또한, 용접조건 변경부(260)에 저장되어 있는 용접조건 변경에 대한 정보는 사용자에 의한 임의 설정도 가능하다.
아래 표3은 표1의 용접조건에서 예측된 용접 결과에 대응하여 용접조건 변경부(260)의 제어량을 예시한 것이다.
용접 결과 예측에 대한 용접조건 변경부의 제어량
Output of neural network State Control scenario
Poor failure Spatter Current Force Time
0 0 0 Adhesion failure 1kA up - 30ms up
0 0 1 Spatter
& AF		 1kA up 50kgf up 30ms dn
0 1 0 Button failure - - -
0 1 1 Spatter
& BF		 1kA dn 50kgf up 30ms dn
1 0 0 Poor 2kA up - 70ms up
1 0 1 None - - -
1 1 0 None - - -
1 1 1 None - - -
상기 표3을 참조하면, 용접 강도는 만족하지만 계면 파단(adhesion)이 발생할 것으로 예측되는 경우 용접조건 변경부(260)는 용접기 컨트롤러(110)에 제어신호를 인가하여 전력변환부(130)를 통해서 용접 전류 1kA 상승 및 용접시간 30ms 연장되도록 한다.
그리고 스패터 및 계면 파단이 발생할 것으로 예측되는 경우, 용접기 컨트롤러(110)에 제어신호를 인가하여, 전력변환부(130)를 통해서 전류 1kA 상승 및 용접시간 30ms 감소하도록 하고, 용접부(190)를 통해서 용접 가압력 50kgf 상승하도록 한다.
또한, 버튼 파단(button failure)이 발생할 것으로 예측되는 경우에는, 용접 결과가 양호한 것이기 때문에 용접조건 변경부(260)는 아무런 제어 신호를 보내지 않고 현재의 용접조건에 따라서 용접이 이루어지도록 한다.
그리고 스패터와 버튼 파단이 동시에 발생할 것으로 예측되는 경우, 용접조건 변경부(260)는 용접기 컨트롤러(110)에 제어신호를 인가하여, 전력변환부(130)를 통해서 전류 2kA 상승 및 용접시간 70ms 상승하도록 한다.
이와 같이, 용접조건 변경부(260)는 추론엔진(240)에서 예측된 용접 결과에 기초하여, 용접이 이루어지는 중간에 용접조건(용접 전류 및/또는 용접 가압력)을 변경함으로써 예측된 용접 결과 대신 양호한 용접 결과를 얻을 수 있도록 할 수 있다. 용접조건 변경부(260)의 제어값은 용접이 이루어지는 상황에 따라서 다양하게 이루어질 수 있으며, 상기 용접 전류 또는 용접 가압력 대신 다른 용접조건(예를 들어, 용접 시간)을 변경함으로써 양호한 용접 결과를 얻도록 유도할 수 있다.
아래 표4는 일반적인 직류 정전류로 용접을 한 경우이고, 표5는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)를 이용하여 직류 제어로 용접을 한 경우에 대한 로브 곡선을 나타낸다. 용접 시편은 아연도금 고장력강을 이용하였다.
Figure 112010062221378-pat00001
Figure 112010062221378-pat00002
상기 표4 및 표5에서 알 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)를 이용하여 용접을 수행한 경우, 일반적인 직류 용접기에 비해서 적정 용접의 영역이 넓어지며, 스패터의 발생도 억제됨을 알 수 있다. 또한, 지능형 용접 제어장치(200)를 이용한 경우 용접 가능한 영역도 4kA의 범위로 확대되고 용접 강도도 향상되었음을 알 수 있다. 이와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)를 이용하여 직류 제어 저항 점 용접을 수행한 경우, 용접 품질이 기존에 비해 상당히 향상되었음을 알 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)는 강(steel) 뿐만 아니라 알루미늄 또는 마그네슘과 같은 비철금속에도 적용될 수 있음은 물론이다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)는 직류 저항 점 용접기 뿐만 아니라 교류 저항 점 용접 시스템에도 적용될 수 있음은 물론이다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 용접 제어장치(200)는 네트워크(network)로 연결된 다수의 저항 점 용접 시스템을 각각 제어할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 직류 저항 점 용접 시스템
110: 용접기 컨트롤러 130: 전력변환부
150: 용접 구동부 170: 용접 변압부
190: 용접부 195: 용접건
200: 지능형 용접 제어장치
220: 측정부 240: 추론엔진
260: 용접조건 변경부

Claims (18)

  1. 저항 점 용접 시스템에 적용되는 지능형 용접 제어장치에 있어서,
    용접의 초기 단계에서 공정변수에 대한 측정값을 구하는 측정부;
    상기 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 용접 결과를 예측하는 추론엔진;
    상기 용접 결과를 이용하여 용접 결과가 불량인 것으로 예측되는 경우 용접조건에 대한 변경 명령을 생성하여, 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경할 수 있는 용접조건 변경부를 포함하고,
    상기 공정변수는 β피크가 발생하는 시각, β피크에서의 동저항값 및 변곡점이 발생하는 시각인 지능형 용접 제어장치.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 공정변수는 전압과 관련된 것을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 공정변수는 전압의 피크 시각 및 전압의 변곡점이 발생하는 시각 중에 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 공정변수는 β피크와 변곡점이 발생하는 시간 동안 동저항의 면적을 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 측정부는 용접의 시작에서부터 β피크 이후 30ms까지의 동저항과 관련된 측정값을 구하는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 추론엔진은 오류 역전파 알고리즘을 이용한 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 추론엔진은 Levenberg-Marquart 학습 모델을 이용하는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 오류 역전파 알고리즘은 입력층, 은닉층 및 출력층을 가지고,
    상기 입력층과 상기 은닉층 사이에는 바이폴라 시그모이드 함수(bipolar-sigmoid) 함수를 이용하며,
    상기 은닉층과 상기 출력층 사이에는 선형 함수(pure linear)를 이용한 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 용접 결과는 계면 파단, 버튼 파단, 용접 강도 미달 및 스패터의 발생 여부인 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 용접 결과가 계면 파단, 용접 강도 미달 또는 스패터 발생 중 어느 하나인 경우, 상기 용접조건 변경부는 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경하고,
    상기 용접 결과가 버튼 파단인 경우, 현재의 용접조건으로 용접이 진행되는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 용접조건은 용접 전류 및 용접 가압력 중에서 적어도 어느 하나인 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 용접조건은 용접 시간에 대한 것을 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  15. 제1항에 있어서,
    용접 데이터를 저장하는 데이터 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  16. 제1항에 있어서,
    네트워크로 연결된 다수의 저항 점 용접 시스템을 제어할 수 있는 것을 특징으로 하는 지능형 용접 제어장치.
  17. 저항 점 용접 시스템에 적용되는 지능형 용접 제어방법에 있어서,
    용접이 진행되는 과정에서 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하는 단계;
    상기 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 용접 결과를 예측하는 단계; 및
    상기 용접 결과를 이용하여 용접 결과가 불량인 것으로 예측되는 경우 용접조건에 대한 변경 명령을 생성하여, 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경하는 단계를 포함하고,
    상기 공정변수는 β피크가 발생하는 시각, β피크에서의 동저항값 및 변곡점이 발생하는 시각인 지능형 용접 제어방법.
  18. 지능형 용접 제어장치를 구비하는 저항 점 용접 시스템에 있어서,
    상기 지능형 용접 제어장치는,
    용접이 진행되는 과정에서 동저항과 관련된 공정변수에 대한 측정값을 구하는 측정부;
    상기 공정변수에 대한 측정값을 이용하여 용접 결과를 예측하는 추론엔진;
    상기 용접 결과를 이용하여 용접 결과가 불량인 것으로 예측되는 경우 용접조건에 대한 변경 명령을 생성하여, 용접이 진행되는 중간에 용접조건을 변경할 수 있는 용접조건 변경부를 포함하고,
    상기 공정변수는 β피크가 발생하는 시각, β피크에서의 동저항값 및 변곡점이 발생하는 시각인 저항 점 용접 시스템.
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