UA74631C2 - Method for controlling and monitoring a technical process - Google Patents
Method for controlling and monitoring a technical process Download PDFInfo
- Publication number
- UA74631C2 UA74631C2 UA2003098875A UA2003098875A UA74631C2 UA 74631 C2 UA74631 C2 UA 74631C2 UA 2003098875 A UA2003098875 A UA 2003098875A UA 2003098875 A UA2003098875 A UA 2003098875A UA 74631 C2 UA74631 C2 UA 74631C2
- Authority
- UA
- Ukraine
- Prior art keywords
- model
- basis
- value
- values
- test
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 101
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title description 3
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims abstract description 89
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 64
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 30
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 27
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 19
- 238000005242 forging Methods 0.000 claims description 11
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 5
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 2
- 235000008733 Citrus aurantifolia Nutrition 0.000 abstract 1
- 235000011941 Tilia x europaea Nutrition 0.000 abstract 1
- 239000004571 lime Substances 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 10
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 10
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 3
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 description 2
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 2
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 2
- 101100432968 Mus musculus Yrdc gene Proteins 0.000 description 1
- 238000013142 basic testing Methods 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000002788 crimping Methods 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000007865 diluting Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000005304 joining Methods 0.000 description 1
- 239000000155 melt Substances 0.000 description 1
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 1
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 230000010363 phase shift Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
- G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/048—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators using a predictor
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Electrical Discharge Machining, Electrochemical Machining, And Combined Machining (AREA)
- General Factory Administration (AREA)
- Diaphragms For Electromechanical Transducers (AREA)
- Pressure Welding/Diffusion-Bonding (AREA)
- Vehicle Body Suspensions (AREA)
- Resistance Welding (AREA)
- Crystals, And After-Treatments Of Crystals (AREA)
- Display Devices Of Pinball Game Machines (AREA)
Description
Опис винаходу
Даний винахід стосується способу контролю і керування технічним процесом, здійснюваним у часі в 2 безперервному режимі чи в періодичному режимі при цьому даний процес, зокрема, є точковим зварюванням з'єднання з листового металу.
Технічні процеси, що можуть контролюватися і керуватися шляхом регулювань, є дуже різноманітними і зустрічаються в усіх областях промисловості. Як правило, процес полягає в перетворенні об'єкта, що характеризується величинами, які для даного процесу є вхідними величинами, на інший об'єкт, що характеризується величинами, які для даного процесу є вихідними величинами. Керування процесом може здійснюватися шляхом введення заданих величин, що відповідають регулювальним параметрам, встановлюваним оператором спочатку чи шляхом наступного регулювання. Як правило, домагаються, щоб принаймні одна вихідна величина була близькою до необхідного значення, і в цьому випадку говорять, що ця величина є контрольованою. Для досягнення цієї задачі, тобто, для одержання вихідної величини, близької за 12 значенням до необхідного значення, коригують задані величини. Коригування заданих значень на основі вимірів характеристичних величин процесу, а також використання результатів цих вимірів для контролю за ходом даного процесу і становлять сутність способу контролю і керування процесом. Слід зазначити, що, якщо вихідні величини є змінними, не залежними одна від одної, то можна контролювати лише одну з цих величин. Таким чином, можна припустити, що контролюють тільки одну вихідну величину, навіть якщо процес може характеризуватися декількома вихідними величинами, що не залежать одна від одної. Отже, контрольовану вихідну величину можна також назвати "результатом". Нарешті, виконання процесу може в цілому характеризуватися величинами, зв'язаними з явищами, що беруть участь у процесі; ці величини не є ні вхідними величинами, ані вихідними величинами.
Вхідна чи вихідна величина так само, як і будь-яка інша величина, зв'язана з процесом, може чи не може с бути виміряна і, якщо вона може бути виміряна, то вимірювання може чи не може бути здійснене в режимі Ге) реального часу без негативного впливу на хід процесу. Надалі будуть застосовуватися такі поняття: - "вимірювана величина" - величина, яку можна виміряти, тобто, якій може відповідати цифрове значення; така величина не обов'язково може вимірюватися в режимі реального часу; - "спостережувана величина" - вимірювана величина, що може бути безпосередньо виміряна в ході процесу -- чина продукті безпосередньо одержуваному в результаті процесу, у режимі реального часу. со
Відомі, наприклад, способи контролю і керування процесом, що полягають у вимірюванні контрольованої вихідної величини, у порівнянні цього виміру з необхідним значенням, і потім у. зміні заданої величини шляхом ее, застосування закону керування. Такий спосіб передбачає, що розглядувану вихідну величину можна вимірювати «І в режимі реального часу.
Зо У варіанті попереднього способу контрольована величина не може бути виміряна в режимі реального часу, - але є взаємозв'язаною з іншою вихідною величиною, що може бути виміряна в режимі реального часу. У цьому випадку контрольовану величину заміняють вихідною величиною, що може бути виміряна, і регулюють вже саме цю останню величину. «
Відомі також способи контролю і керування процесом, що полягають у вимірюванні вхідних величин і в З 50 розрахунку заданих величин з використанням моделі, змінні якої є вимірюваними вхідними величинами і с необхідним вихідним значенням. Ця модель є в цьому випадку законом керування; вона не дозволяє
Із» розрахувати очікуване значення контрольованої вихідної величини. Такий спосіб припускає, що можна вимірювати вихідні величини і що у розпорядженні мається адекватна модель.
Відомі також способи контролю і керування процесом, що полягають у вимірюванні вхідних величин, у розрахунку за допомогою прогнозованої моделі, змінні якої є вхідними величинами і заданими величинами, і оцінки значення контрольованої вихідної величини, у порівнянні цієї оцінки з необхідним значенням і у «їз» використанні результатів цього порівняння для зміни заданих величин із застосуванням закону керування. Такий спосіб припускає, що можна вимірювати в режимі реального часу вхідні величини і що в розпорядженні мається б адекватна прогнозована модель.
Ге) 20 Нарешті, відомі способи контролю і керування процесом, у яких використовують модель, що дозволяє розрахувати на основі контрольованої вихідної величини і заданих величин значення вихідної величини, яку та легко виміряти і яка відрізняється від контрольованої величини, але є взаємозв'язаною з нею. У цьому способі на основі необхідного значення контрольованої вихідної величини і заданих величин розраховують необхідне значення легко вимірюваної вихідної величини, потім порівнюють виміряне значення цієї величини з необхідним 22 значенням і на основі результатів цього порівняння змінюють задані величини із застосуванням закону
ГФ) керування. Такий спосіб припускає, зокрема, що відома принаймні одна легко вимірювана вихідна величина, яка може бути розрахована на основі моделі, змінні якої є контрольованими вихідними величинами і заданими о величинами.
Разом з тим існують процеси, для яких жоден з цих способів контролю і керування не може бути 60 застосований. Таким процесом, зокрема, є точкове зварювання з'єднань металевих листів. Дійсно, у цьому процесі одержуваний результат може бути виміряний лише шляхом випробувань на руйнування зразків і тому не може бути використаний для контролю і керування процесом у безперервному режимі. З іншого боку, результат залежить не лише від вихідних і заданих величин, але також і від зносу пристрою, застосовуваного для зварювання. Однак дотепер не існує надійного засобу для вимірювання зносу пристрою. Тому на основі вихідних бо | заданих величин неможливо прогнозувати ні якість зварювання, ані будь-яку іншу вихідну величину, що була б єдиною характеристикою якості зварювання. Нарешті, на даний час не існує вихідної величини, тісно взаємозв'язаної з контрольованим результатом.
Таким чином, існують процеси, одним із прикладів яких є точкове зварювання, вхідні величини, вихідні
Величини і задані величини яких не дозволяють застосовувати відомі процеси регулювання.
Метою даного винаходу є усунення цього недоліку шляхом розробки засобу для контролю і керування в безперервному режимі технічним процесом, таким як точкове зварювання, у якому неможливо спостерігати (у тому значенні, як було визначено вище) одержуваний результат і для якого цей результат не може бути спрогнозований тільки на основі вимірів вимірюваних вхідних величин чи тільки однієї вимірюваної вихідної 7/0 величини.
У цьому зв'язку об'єктом даного винаходу є спосіб контролю і керування технічним процесом, здійснюваним у часі в безперервному режимі або в періодичному режимі, із застосуванням у кожний момент їЇ заданих значень
ІС400, ... СИ(0), що приводить до вимірюваного, але не спостережуваного результату К(), який необхідно підтримувати якомога ближчим до необхідного значення Ку, і забезпечує одержання множини спостережуваних /5 величин, щонайменше дві з яких є незалежними /0.4(О, ... От(О)), який відрізняється тим, що: - вимірюють щонайменше дві незалежні спостережувані величини (54(О, ... Ор(О); - за допомогою прогнозованої моделі М чи ряду моделей, вхідні змінні яких містять щонайменше дві незалежні спостережувані величини і, можливо, щонайменше одне задане значення С .4(0,... Са, здійснюють оцінний розрахунок Ке(0-М(4(О, ... З0(О, С4(О, ... Са(О результату К(У; - шляхом застосування закону керування ГІ, вхідною змінною якого є оцінний результат К е5(0) і необхідний результат Ку, розраховують нові задані значення 4С(ЕН1),... СТА (Кег(О), Ку), застосовні для моменту К1; і - значення 1С4(О, ... С.(О)) заміняють значеннями 4С.(Е-1), ... Са(1Т)).
Прогнозована модель М може бути статистичною коригувальною моделлю, яка залежить від параметрів 404, я бр) що утворюють вектор параметрів 6, скоригованих за початковим базисом Вар, утвореним сукупністю су гр; заданих значень, вимірів спостережуваних величин і виміром результату за рядом послідовних виконань технічного процесу. о
Для визначення моделі М можна, наприклад, здійснювати такі дії: - вибирають структуру моделі, що залежить від вектора параметрів 9; - вибирають функцію вартості у), що має, наприклад, квадратичну форму; -- - за допомогою початкового базису розраховують послідовність скоригованих моделей Маю що відповідають різним векторам параметрів 6, розміру дк, які глобально чи локально мінімізують функцію о вартості за початковим базисом; (Се) - для кожної моделі М ак розраховують коефіцієнти й; за кожним з прикладів початкового базису і « розраховують узагальнений тестовий підсумок моделі Мак:
Е(баюехеі м(Маж(хі; ба дд-ТОК1-Н)2; ї- - розраховують величину (ба) (М.Як) 7 Хрвід ої до мо Пі і вибирають модель Мах, що має найбільшу (ба поміж моделей з найменшими Е(ва кю; ця модель є оптимальною моделлю Ма орі.
Краще: « - для вимірювання результату К визначають інтервал розкиду | стіп» бтах! Типового відхилу погрішності пт») с виміру; . - Коригують параметри 494, .. бр) прогнозованої моделі М таким чином, щоб на тестовому базисі Веві "» одержати тестовий підсумок 5, такий як стпіпсЗотах; При цьому тестовий базис є сукупністю заданих значень, вимірів спостережуваних величин і виміру результату за рядом послідовних виконань технічного процесу і
Відрізняється від початкового базису. -І Для коригування параметрів 46.4, ... бр) прогнозованої моделі М можна вибрати перший початковий базис Вар їз і перший тестовий базис Віва і діяти у такий спосіб: за допомогою першого початкового базису здійснюють першу оцінку параметрів 404, ... бр) таким чином, щоб тестовий підсумок моделі М для початкового базису (о) знаходився в інтервалі розкиду стіп» стах!» 2 потім, використовуючи в моделі М цю першу оцінку параметрів, за о 50 допомогою зазначеного першого тестового базису Вес здійснюють оцінку тестового підсумку 5, який порівнюють з інтервалом розкиду |суіп; бтах! і якщо З знаходиться в зазначеному інтервалі розкиду, то -6ь вважають, що оцінка параметрів є задовільної у противному випадку початковий базис Вар доповнюють прикладами з першого тестового базису для одержання нового початкового базису, у разі потреби доповнюють тестовий базис і знову визначають параметри 46.4, ... бр) за допомогою нового початкового базису і тестовий 22 підсумок З на новому тестовому базисі й ітерації продовжують доти, поки тестовий підсумок З не увійде в
Ф! інтервал розкиду (суді Стах.
Для доповнення початкового базису прикладами з базового тесту можна: о - установити поріг ЗК інтервалу вірогідності для прогнозувань моделі; - розрахувати інтервал вірогідності ІК прогнозування моделі М за кожним з прикладів тестового базису; 60 - включити до початкового базису всі приклади тестового базису, інтервал вірогідності Ік яких перевищує 5К.
По ходу процесу можна виміряти, щонайменше, один результат і відповідні спостережувані величини таким чином, щоб визначити щонайменше один додатковий приклад, який додають до початкового базису, і за допомогою одержаного у такий спосіб нового початкового базису оцінити ефективність моделі і, у разі потреби, скоригувати параметри моделі. бо Модель М є, наприклад, нейронною мережею.
Технічним процесом може бути, зокрема, точкове зварювання листового металу. У даному випадку результатом К є, наприклад, діаметр Ф зварного вузла, а заданими значеннями Су, ... Сі є зварювальне зусилля
Е5 стискання електродів, сила зварювального струму іІ5, час зварювання дб і час кування дб. Спостережуваними Величинами є, наприклад, загальна кількість електричної енергії Е,, максимальне розширення під час зварювання д25 і максимальна усадка під час фази кування дак.
Закон керування І можна визначити у такий спосіб: - вибирають мінімальне значення Фуід і максимальне значення Фау діаметра зварного вузла; - вибирають число дт; - визначають ковзне середнє Фу з дт останніх прогнозів діаметра зварного вузла Ф; - якщо Ф пд»Фулах, то задане значення Іс сили зварювального струму зменшують, якщо Ф підсФлусФ пах» задане значення Іс сили зварювального струму не змінюють, і якщо Ф пухФуід, то задане значення Іс сили зварювального струму збільшують.
Крім того, можна установити значення Ко«Куліп і, якщо останній прогноз діаметра Ф зварного вузла менше 75 Фо, то в цьому випадку збільшують задане значення Іс сили зварювального струму.
Можна також установлювати інкремент ліс сили зварювального струму і, якщо задане значення Іс сили зварювального струму зменшують чи збільшують, то інкремент Ліс віднімають чи додають до Іс.
Краще, спосіб здійснюють із застосуванням комп'ютера.
Даний винахід буде більш очевидним з нижченаведеного детального опису приклада точкового зварювання з посиланнями на прикладені Фіг., на яких:
Фіг.1 - принципова схема точкового зварювання двох металевих листів;
Фіг.2 - схематичне зображення в розрізі зварного вузла при точковому зварюванні;
Фіг.3 - схематичне зображення в розрізі зварного вузла після розриву;
Фіг.4 - схема зміни діаметра зварного вузла в залежності від сили зварювального струму для двох станів с зносу зварювальних електродів; о
Фіт.5 - схема зміни заданого значення сили зварювального струму в залежності від числа виконаних зварних точок;
Фіг.б6 - схематичне зображення зміни декількох характеристичних величин зварювального процесу під час виконання зварної точки. --
Точкове зварювання є відомим з попереднього рівня техніки способом з'єднання двох металевих листів. Два со металевих листи 1 і 2 (Фіг.1) накладають один на одній в зоні примежового перекриття і затискають між двома електродами З та 3, з'єднаними з модулем керування 4, що містить трансформатор, з'єднаний із джерелом (Се) електричного струму 5. За допомогою електродів протягом обмеженого проміжку часу можна пропускати « електричний струм силою Іс через контактну зону б металевих листів, що знаходиться між електродами.
Проходження електричного струму Через контактну зону б викликає нагрівання металу, який при цьому і - плавиться, утворюючи розплавлене ядро 7 (Фіг.2), оточене зоною дії тепла 8, що містить заглиблення 9 і 9, які утворилися під дією тиску електродів. Після проходження електричного струму розплавлене ядро 7 твердіє і забезпечує з'єднання між двома металевими листами. Як правило, для з'єднання двох листів металу виконують « множину зварних точок, розташованих уздовж зони перекриття листів.
Структуру, утворену розплавленою, а потім затверділою зоною 7 і зоною дії тепла 8, називають зварним т с вузлом. ч» Якість зварювання, тобто, механічну міцність зварного вузла, оцінюють за його середнім діаметром. Для " вимірювання цього середнього діаметра беруть ділянку листів, з'єднаних точковим зварюванням, і два шматки листів відривають один від одного. У такий спосіб одержують (Фіг.3) ділянку листа та, що містить більш-менш круглу діру 10, і ділянку 2а, що містить зварний вузол 8. Для вимірювання діаметра Ф вузла вимірюють - найбільший і найменший діаметри вузла і визначають арифметичне середнє цих двох вимірів. Дане вимірювання їз здійснюють по, канавці 16, розташованій приблизно по поверхні контакту між двома металевими листами. Таким чином, якість зварювання є вимірюваною величиною, і виміром цієї якості є діаметр зварного вузла. Необхідно (2) відзначити, що якість зварювання може бути також вимірювана й іншими засобами, наприклад, шляхом о 50 вимірювання зусилля розриву зварного вузла; фахівцям відомі такі способи виміру якості зварного вузла. Однак ця величина не є спостережуваною в тому розумінні, як це було визначено вище, тому що для її вимірювання "6 необхідно зруйнувати зварне з'єднання і, отже, її неможливо виміряти в режимі реального часу, тобто по мірі виконання зварного з'єднання.
Процес зварювання включає такі етапи: 25 - установка металевих листів між електродами; о - стикування - операція, що полягає у наближенні електродів до металевих листів і в поступовому обтисненні шляхом збільшення зусилля стискування до номінального значення; ко - утворення розплавленого ядра при проходженні електричного струму протягом визначеного проміжку часу; - кування при збереженні зусилля стискування протягом визначеного проміжку часу, бо - припинення стискування шляхом розведення електродів.
Кожен з цих етапів триває частки секунди чи приблизно секунду, а повний цикл триває кілька секунд.
Для металевих листів даної товщини і структури (марка металу, наявність чи відсутність покриття і т.д.) якість зварювання залежить від таких параметрів: - зусилля Е стискування електродами металевих листів; 65 - сила зварювального струму Ів; - час проходження електричного струму Лі;
- тривалість прикладання кувального зусилля дб; - ступінь зносу електродів.
Для кожного з цих параметрів, за винятком ступеня зносу електродів, визначають задані значення, що
Відповідають значенням, які необхідно витримувати за допомогою зварювальної машини, керованої автоматичними приладами.
Відзначається, що при зусиллі стискування Е, часі проходження електричного струму /- Ль і тривалості кування дл; якість зварювання (вимірювана діаметром зварного вузла Ф) міняється в залежності від сили електричного струму Із (Фіг 4) від мінімального значення Ф пір до максимального значення Фах, при зміні 70. струму від значення І діл ДО значення І пах, тобто значення, за межами якого 7 спостерігається так зване явище вибризкування, яке виникає через занадто сильне плавлення, і-розплавлений метал викидається, при цьому діаметр зварного вузла не збільшується; насправді, як видно з кривої 11, цей діаметр зменшується.
Разом з тим, діаметр зварного вузла залежить також від зносу електродів (який виражається, крім усього іншого, в збільшенні діаметра їхніх кінців) Наслідком цього зносу є деформація кривої "діаметр зварного вузла я (сила струму)», що виражається в її зміщенні до високих значень сили струму та у зменшенні її нахилу, як показано на Фіг.4, де крива 11 відповідає новому електроду, а крива 12 - зношеному електроду. Для зношеного електрода мінімальний діаметр Фуіп відповідає силі струму Г'ліп»Ітіп; При цьому різниця між Ігдах та лах істотно перевищує різницю між І'діп та Іріп.
Щоб зварювання було задовільним, необхідно, щоб діаметр зварного вузла знаходився в межах між Фдіп та
Фудах і щоб сила струму була менше значення, при якому починається явище вибризкування. Оскільки електроди зношуються по мірі виконання зварних точок, для того, щоб гарантувати якість послідовних зварних точок, необхідно, щонайменше, змінювати задане значення сили зварювального струму по мірі збільшення числа точок, зварених за допомогою тих самих електродів.
На Фіг.5 показана діаграма "число зварних точок/сила зварювального струму, на якій криві 13 і 14 се зображують відповідно зміну Ідах та Іпіп У Залежності від числа зварених точок (масштаб горизонтальної осі, що о відповідає числу зварних точок, є довільним і вибирається таким чином, щоб криві 13 і 14 були прямими, що є винятково формальним моментом).
Криві 13 і 14 обмежують область 15 зварюваності металу, у якій знаходяться робочі точки, що відповідають послідовним зварним точкам, позначеним від 541 до Зд. Ці точки розташовуються у вигляді "сходинок, що - відповідає загальноприйнятому способу керування установкою для точкового зварювання, відомому під назвою с "закон фазового зсуву". Оскільки в реальній дійсності криві 13 і 14 не мають належним чином відомої форми, то слід визначити, після якого числа зварних точок і в якому ступені необхідно змінювати задане значення сили (Се) струму. Це і є задачею даного винаходу в рамках його застосування в процесі точкового зварювання, що полягає - в автоматичному визначенні моменту і ступеня зміни заданої величини сили зварювального струму.
Для кращого розуміння даного винаходу, далі з посиланням на Фіг.б буде детально розглянутій найпростіший і - цикл виконання зварної точки.
На Фіг.6 показана зміна в режимі реального часу двох спостережуваних величин, якими є; - сила Е стискання електродами зварюваного з'єднання; « - розведення 72 електродів; це розведення вимірюється відстанню між двома довільними контрольними точками А та А", визначеними на кожному з електродів (Фіг.1). ші с Ці дві величини можуть бути виміряні за допомогою датчиків зусилля і переміщення, встановлених у відомий м спосіб на зварювальній машині. На Фіг.б показані такі послідовні фази: » - 1: перед стискуванням електродів зусилля дорівнює нулю, і розведення має значення 7, достатнє для установки з'єднуваних металевих листів між електродами; - 2 та 3: стикування; електроди наближаються один до одного до зіткнення з металевими листами, відстань 7 - скорочується, потім зусилля збільшується і досягає заданого значення Ес, а відстань 2 приймає значення 274, що ї» відповідає контакту між двома металевими листами; - 4: зварювання; пропускають електричний струм із заданим значенням сили струму Іс. Під час цієї фази, (о) оскільки металеві листі розширюються при нагріванні від проходження електричного струму, зусилля Е сю 50 збільшується до значення Егпах «; розведення 7 електродів збільшується до значення 295; - 5: кування; значення зусилля зберігається, але подача електричного струму припиняється, зусилля "6 стабілізується при значенні Ес, і електроди трохи наближаються один до одного, утворюючи заглиблення в зонах контакту з листами, відстань 2 досягає мінімуму 23; - 6: кінець зварювання; електроди розводять, щоб витягти чи перемістити металеві листі.
На цій фігурі видно також, що з часом величини Е та 2 змінюються. о В кожний момент можна вимірити Р(Ю) і 200). Шляхом електричних вимірів, відомих з попереднього рівня техніки, можна також виміряти в кожний момент силу струму І() та напругу ЩО під час фази 4. де Для керування процесом зварювання встановлюють задані величини, такі як зварювальне зусилля Ес і сила струму Іс, а також тривалість зварювання ді і тривалість кування ЛЕ. За допомогою відповідної відомої фахівцю 60 комп'ютерної обробки інформаційна основі вимірів Е(О), 200, (КО та ЩО після виконання зварної точки можна визначити величини, що є спостережуваними в тому розумінні, що було визначено вище.
Такими спостережуваними величинами, наприклад, є: - максимальне зварювальне зусилля Р пах в; - максимальне розширення під час зварювання датах в-22-21; б5 - максимальна усадка під час кування датах -722-23;
- загальне споживання електричної енергії Е евс-/щ(О0.(О.4(О, (інтегрування здійснюється за тривалістю зварювання).
Необхідно відзначити, що в даному процесі визначені вище спостережувані величини не є ні вхідними величинами, ні вихідними величинами, ані заданими величинами.
На основі цих спостережуваних величин, зокрема, на основі величин Латлахе; Ллтахи Та Евес; можна розрахувати прогнозоване значення діаметра Фр зварного вузла. Для розрахунку Фо використовують модель М, у якій змінними є вимірювані величини датах в; Л?тахи Та Евіес; Таку як:
Фо-М(Аатах, в ДАгтах.» Евівс)
У цьому прикладі, якщо використовувати визначену раніше термінологію, величина Ф є результатом К.
Модель М враховує три спостережувані величини Датахе; АЛлтахі Та Евес, але вона може враховувати й інші величини і може використовувати одне чи кілька заданих значень, таких як Іс, ЕБс, ЛЬ і Аб. Проте, слід зазначити, що модель враховує щонайменше дві незалежні змінні, одна з яких є спостережуваною величиною, що є необхідним для здійснення оцінки Фр. Дійсно, урахування тільки однієї з цих вимірюваних величин, у разі 75 потреби доповнене урахуванням однієї чи декількох заданих величин, або тільки урахування заданих величин не дозволяє з достатньою точністю оцінити Фр.
Як уже було зазначено вище, керування процесом точкового зварювання полягає у визначенні, після кожного виконання зварної точки, застосовуваних заданих величин для того, щоб виконати досить якісно наступну зварну точку. Зокрема, воно полягає у визначенні такого заданого значення сили струму Іс, щоб діаметр зварного вузла був достатнім, тобто знаходився в межах між двома визначеними вище значеннями Фудіп та Фах, і щоб задане значення сили струму Іс знаходилося усередині діапазону зварюваності металу. З цією метою по кожній операції зварювання: - вводять у пам'ять спостережувані параметри, необхідні для визначення спостережуваних величин, використовуваних у моделі М; у даному випадку такими параметрами є датах є» Латах/и Та Евівс; с - за допомогою моделі М розраховують оцінку результату Кох, який у даному випадку дорівнює діаметру Ге) зварного вузла: Кев-Фр-М(Да тах є» ЛЯтах,» Евівс); - за допомогою закону керування І, у якому вхідною змінною, щонайменше, є К вх, обчислюють задане значення сили струму Іс для операції зварювання: Іс-і| (К вв); - і здійснюють наступну операцію зварювання, використовуючи нове задане значення сили струму. --
Можна застосовувати кілька законів керування. Зокрема, можна використовувати закон керування І, со визначений у такий спосіб: - вибирають мінімальне значення Фуід і максимальне значення Фах Для діаметра зварного вузла; о - вибирають число дт; «І - визначають ковзне середнє значення Фу з дт останніх прогнозів діаметра Ф зварного вузла;
Зо - якщо Ф пу»Фтах, то задане значення сили зварювального струму Іс зменшують, якщо Ф пдідхФтлдхФулах» - задане значення сили зварювального струму Іс не змінюють, а якщо Ф пу«Фуід, то задане значення сили зварювального струму Іс збільшують.
Крім того, можна встановлювати значення Фо«Фуід і, якщо останній прогноз діаметра зварного вузла Ф « менше Фо, то задане значення сили зварювального струму Іс збільшують. З 70 Для коригування заданого значення сили струму встановлюють інкремент Ліс сили зварювального струму і, с якщо задане значення сили струму Іс зменшують чи збільшують, то інкремент Ліс віднімають чи додають до Іс. :з» Модель М є статистичною моделлю, побудованою на основі початкового базису Вар, що містить сукупність заданих значень, спостережуваних величин, а також вимірів результату, одержаних для ряду М зварних точок.
Вона може бути підтверджена на основі тестового базису Вівя, якИЙ включає ті ж величини, що і початковий -1 15 базис, але з прикладами, що відрізняються від прикладів початкового базису.
Модель М може, наприклад, бути нейронною мережею, а також будь-якою іншою статистичною моделлю. ї Далі йде детальний опис загальної побудови моделі та її використання, після чого будуть описані відмітні б» ознаки застосування для процесу точкового зварювання.
Як було зазначено вище, початковий базис складається із сукупності М спостережень, що позначаються (95) 50 індексом і, обираних таким чином, щоб оптимально перекрити діапазон можливих умов виконання вимірюваного щк процесу.
Кожному спостереженню і відповідають: - одержаний (виміряний) результат К;; - п змінних хі 2. хі що відповідають значенням заданих величин і вимірюваних спостережуваних величин і утворюють вектор хі; можна відзначити, що ці змінні можуть також відповідати вхідним величинам, які у о випадку точкового зварювання можуть бути, наприклад, товщиною і маркою зварюваних металевих листів; ко однак, у даному випадку вважають, що всі спостереження проводяться на ідентичних металевих листах.
Так само тестовий базис складається з М' спостережень, кожному з яких відповідає виміряне значення К, та бо З п змінних ху, ... Хо, що утворюють вектор х.
Модель М є функцією відповідної форми, яку фахівець може вибрати в залежності від типу моделі, яку він збирається використовувати; це може бути багаточлен з п змінних х;,... Хх чи нейронна мережа, що містить щонайменше один нелінійний нейрон і є залежною від тих же змінних. Ця функція залежить від параметрів 6, обр що утворюють вектор 9. Вона дозволяє розрахувати оцінку результату К в5-М(х; 6) (або в більш 65 розгорнутому виді: Кев-Мі(х41, ... Ха; 045. ба). Ця модель може бути скоригована за початковим базисом із визначенням вектора 04, що мінімізує тестовий підсумок З, позначуваний також З(М; Вар), якщо його розраховують для моделі М за початковим базисом В ар, що дорівнює для всіх зварних точок сумі значень функції вартості у), що є, наприклад, квадратичним відхилом між оцінкою, зробленою для моделі, і реально виміряним результатом:
З (Ківвн 7 (М(х; 6)-К)?
Дана функція вартості ) є функцією змінної х, що залежить від вектора параметрів 9, тому її можна записати у виді У(х4, ... Ха; 045. ба).
Звідси одержуємо: (М; Вар) хе (хх (Кев- Р)
Вектори х", ... х" є векторами, що відповідають різним точкам початкового базису Вар. Пошук вектора 64 може бути здійснений за допомогою будь-якого методу мінімізації вартості, відомого фахівцям, такого, наприклад, як квазіньютоновський алгоритм (описаний, наприклад, у МУ.Н.РКЕЗ5 8. аї., "Митегіса! Кесірієз іп
С: Те ай ої Зсіепійс Сотршишйпд", друге видання, Сатрбгідде Шпімегейу Ргевз5в, 1992) чи алгоритм
Левенберга-Маркардта (описаний, наприклад, у КІ ЕМЕМВЕКО, "А теїйоай ог (пе Зоішіоп ої Сегіаіп Моп-І іпеаг т РгоБіетв іп ІеазіЗацагез", Оцагену доцгпа! ої Аррій Маїетаїййсв | (2), стор.164-168, 1994, та у
ОМ.МАКОШАКОТ "Ап АїЇІдогййпт ог І еазі-зацагез Евійтайоп ої Моп-Іпеаг Рагатег(егв", дошгпа! ої (йе босіесу ої
Іпаивігіа! апа Арріїеа МаїНетаїісз 11(2), стор.431-441, 1963).
У такий спосіб одержують скориговану модель Ма (х; ба). Таку модель можна випробувати по тестовому базису Вес, розрахувавши тестовий підсумок 5, що дорівнює функції вартості, розрахованій для точок тестового базису: (Ма; Віввд-хі-1 м Е(х)); при цьому х", ... х" входять у Вів.
Цей тестовий підсумок можна так само обчислити за початковим базисом.
Разом з тим, для того самого типу моделі можна передбачити моделі, що містять більше чи менше сч ов параметрів. Наприклад, якщо модель належить до багаточленного типу, можна вибрати багаточлен в степені 1 чи в більш високому степені. Так само, якщо модель належить до типу нейронної мережі, можна вибрати і) модель, що містить один чи кілька нейронів. Тестовий підсумок моделі залежить, зокрема, від числа параметрів, і, зокрема, якщо це число збільшується, тестовий підсумок зменшується, що є бажаним, тому що модель є тим кращою, чим її тестовий підсумок менше, якщо тільки не відбулося надмірного коригування. Дійсно, результати - зо Вимірювань, що складають початкові базиси чи тестові базиси, можуть містити погрішності, що приводять до випадкових перешкод. Занадто збільшуючи число параметрів, можна одержати модель з нульовим тестовим Ше підсумком за початковим базисом, що, здавалося б, є ідеальним, але насправді є недоліком. Дійсно, така модель (о дозволяє ідеально прогнозувати не явище, що моделюється, а явище, до якого додається перешкода, що впливає на початковий базис. Звідси випливає, що застосування такої моделі з точкою, що не входить до -
Зв початкового базису, приведе до результату, що заздалегідь містить значну погрішність. М
Крім того, для того самого типу моделі, тобто, для даної алгебраїчної форми і даного числа параметрів, функція вартості, як правило, допускає кілька мінімумів, тобто кілька векторів параметрів О 4. Кожному з цих векторів параметрів відповідає одна модель.
Для визначення найкращої моделі, тобто моделі, що буде мати найменший тестовий підсумок, не зазнавая « при цьому надмірного коригування, можна застосовувати відомі методи, такі як методи "перехресного шщ с підтвердження" чи "регуляризації".
Але ці методи є складними і не завжди досить ефективними. У зв'язку з цим автор винаходу розробив новий з метод, більш ефективний у порівнянні з відомими.
Для здійснення цього методу виконують такі дії: - вибирають структуру моделі, для якої число параметрів можна вибирати довільно; -І - як указувалося вище, визначають першу скориговану модель, що містить 4; параметрів: Ма 1(х; 644), де ва є вектором розміру а; те : ! ї і. - розраховують матрицю 2 моделі Ма (х; ва). Для цього беруть функції Ма (х; 6), для яких вважають, що (22) вектор параметрів 6 моделі є змінним. У цьому випадку матриця 7 є матрицею, що містить 44 рядків і М о 20 стовпців, де елементи дує рівними: а го Маліхвуов,, у точці 6-68 "7 - після цього за кожним спостереженням і початкового базису Вар розраховують скаляр, позначуваний Ні: пед да У дя ді) - у цьому випадку за початковим базисом обчислюють узагальнений тестовий підсумок моделі з вектором 59 параметрів вам: (Ф) Е(бал)е тн мКМа м (хіба л1)-ВОК1-пЇ
ПФ) - розраховують величину М(ба 1)-(МЯ1) 7 Уу-відї до МИ 7; - після цього в такий же спосіб визначають моделі, що за вибором мають різні структури чи число 60 параметрів або відповідають різним мінімумам тієї самої функції вартості. У" цьому випадку одержують ряд моделей Ма, з якими зв'язані величини Е(6а4,) та М(ба кю); - порівнюючи значення Е( ва та М(ва кю, визначають модель Мак, для якої Е( ва знаходиться серед найменших одержаних значень, а М(ваю є максимальним. Ця модель відповідає оптимальній моделі, яку позначають Ма орі. Саме цю модель і застосовують для регулювання процесу. бо Для визначення оптимальної моделі можна, наприклад, діяти у такий спосіб:
- розглядають сукупність моделей Ма, для якої розраховують відповідні значення Е(вакю) та М(ба кю); - розглядають множину, утворену значеннями Е(б4,у), при цьому дана множина містить найменше значення тіп(Е(ва кі, і залишають щонайменше дві моделі, у яких значення Е(ваю є найбільш близькими до тіп(Е(Оа,к), | для цього можна застосовувати будь-який критерій, що може бути визначений фахівцем; - розглядають моделі, вибрані у зазначений спосіб, і з цих моделей залишають модель, у якій значення
М(ваю є найбільшим; цю модель вважають оптимальною.
Таким чином, поміж моделей з найменшими Е(64) вибирають модель з найбільшим м(ба к).
Можна також, використовуючи відомий метод, вибрати "набір моделей", що складається із сукупності 70 апріорно прийнятних моделей, і кожного разу, коли необхідно зробити прогноз, використовують набір моделей для визначення найбільш придатного прогнозу |див., наприклад, СІЕМЕМ, К.Т. "Сотрбіпіпуд гогесавів: А геміем/ апа аппоїагеа Бібіодгарну", Іпіегпайопаї! дошгпаї ої Рогесавіїпо, том 5, стор.559-584, 1989).
Надалі мова буде йти тільки про "модель", але все сказане нижче фахівець може транспонувати тиїаїйіз тиапаїз (з необхідними змінами) на "набір моделей".
Одержана у такий спосіб модель не обов'язково є задовільною, зокрема, це відбувається в тому випадку, коли початковий базис не містить достатньої кількості точок чи коли ці точки не розподілені належним чином у просторі входів. Щоб оцінити якість моделі і, можливо, поліпшити її, можна використовувати тестовий базис.
Для цього виконують такі дії: - заздалегідь шляхом попередніх випробувань визначають інтервал оцінки типового відхилу перешкоди виміру (сдіп» стах) ДЛЯ вимірювання результату К; - потім розраховують тестовий підсумок моделі Маорі за тестовим базисом: З(Маорі; Віеє) і цей тестовий підсумок порівнюють з інтервалом |суід» бтах! ЯКЩО спі З(Маорі ВіездХотахо То вважають, що модель є задовільною; у протилежному випадку початковий базис доповнюють однією чи декількома точками, узятими з тестового базису, і поновлюють розрахунок оптимальної моделі. с 29 Узяті з тестового базису приклади для введення в початковий базис можна вибирати у різний спосіб. Однак, Го) краще вибирати точки, для яких інтервал ймовірності оцінки результату К, здійснюваної за допомогою моделі, є найбільшим, тобто для яких ця оцінка є найменш упевненою. Цей інтервал вірогідності точки і, незалежно від того, належить вона початковому базису чи тестовому базису, визначають за допомогою коефіцієнта пП;, визначеного вище Точніше кажучи, цей інтервал є пропорційним п; 12, Таке коригування чи виправлення моделі - 3о можна здійснювати в ході виконання процесу, роблячи час від часу виміри результату зможливістю формування (с тестового базису, за допомогою якого оцінюють ефективність моделі і, у разі потреби, доповнюють початковий базис для перерахунку більш оптимальної моделі. ї-о
В окремому випадку точкового зварювання відповідно до даного винаходу виконують такі дії: «І - шляхом попередніх випробувань формують перший початковий базис і шляхом випробувань відтворюваності виміру оцінюють інтервал розкиду типового відхилу перешкоди виміру |сріп» Стах) З метою - вимірювання діаметра зварного вузла (результат К). Цей початковий базис будують, виконуючи ряд зварних точок при значеннях сили зварювального струму, які по черзі змінюються від нижньої межі зварюваності металу до верхньої межі зварюваності, не змінюючи інші задані значення, якими є час зварювання, час кування і « дю зварювальне зусилля стискування. Це дозволяє побудувати модель, що призначена для керування - зварюванням без зміни тривалості циклу, тобто, при збереженні постійної продуктивності; с - розглядають статистичну модель, краще, нейронну модель, вхідною змінною якої є визначені вище :з» спостережувані величини, а вихідною змінною - оцінка діаметра зварного вузла. За допомогою початкового базису і застосовуючи, наприклад, визначений вище метод, модель оптимізують. Автори винаходу відзначили, 15 що гарною моделлю, зокрема, є модель із вхідними змінними датах,» ЛАтах/ та Евіес як вже було зазначено вище; -1 - для регулювання процесу використовують модель, як було вказано вище, з метою поновлення, у разі потреби, заданого значення сили зварювального струму Іс послу кожного виконання зварної точки. ве Крім того, для поліпшення моделі можна по ходу виконання процесу брати зразки зварених металевих листів о і вимірювати діаметр зварного вузла для формування тестового базису. За допомогою цього тестового базису розраховують тестовий підсумок моделі; якщо тестовий підсумок виявляється задовільним, модель не змінюють; о якщо цей підсумок є незадовільним, з тестового базису видаляють усі точки, по яких прогноз є найбільш ще невизначеним, тобто для яких інтервал ймовірності перевищує заздалегідь встановлене значення 5К, і ці точки вводять у початковий базис для його доповнення. За допомогою цього доповненого початкового базису перераховують оптимізовану модель і продовжують регулювання процесу вже з цією новою моделлю. Як можна бв о лего зрозуміти, застосування описаного вище способу не обмежується точковим зварюванням, його можна використовувати в будь-якому процесі, для якого потрібне моделювання. (Ф. Як у загальному розумінні, так і в окремому випадку точкового зварювання спосіб здійснюють за допомогою
ГІ комп'ютера, зв'язаного з датчиками і з модулем керування процесом. Комп'ютер містить програми, призначені для розрахунку оптимальної моделі за допомогою файлів, у яких містяться дані з початкових базисів і з во тестових базисів, програми, призначені для застосування оптимальної моделі на основі даних вимірів, здійснюваних в ході процесу, для розрахунку заданих значень за допомогою закону керування і для передачі цих заданих значень на обладнання, призначене для виконання процесу. Фахівцям відомі такі автоматичні засоби і способи роботи з ними.
В окремому випадку точкового зварювання обладнання, призначене для виконання процесу, є відомою з бе попереднього рівня техніки зварювальною машиною для точкового зварювання, що у відомий спосіб містить засоби вимірювання в кожний момент положення електродів, зусилля стиску, сили зварювального струму і зварювальної напруги, а також засоби керування.
Ці засоби у відомий спосіб зв'язані з комп'ютером безпосередньо або через відомі спеціальні автоматичні прилади.
Claims (17)
1. Спосіб контролю і керування технічним процесом, здійснюваним у часі у безперервному режимі або в періодичному режимі із застосуванням в кожний момент ї заданих значень С (0, ... С/(0), що приводить до 70 вимірюваного результату К(О і забезпечує одержання множини окремих спостережуваних величин, щонайменше дві з яких є незалежними 454(О), ... (0), який відрізняється тим, що: - вимірюють щонайменше дві незалежні спостережувані величини (54(О, ... Зр(), - за допомогою прогнозованої моделі М чи ряду моделей, вхідні змінні яких містять щонайменше дві незалежні спостережувані величини, роблять розрахунок оцінки Ке5(0-М(04(О, ... З5(О) результату К(О, - за допомогою закону керування І, вхідна змінна якого є оцінним результатом К е5(0), розраховують нові задані значення С (1), ... С.(-1))-(Ке(О), застосовні для моменту К-1, і значення С 4(О, ... СО) заміняють значеннями ХС4(Е1), ... Сп(Е-1)у.
2. Спосіб за п. 1, який відрізняється тим, що прогнозована модель М є статистичною коригувальною моделлю, що залежить від параметрів 40.4, ... бр), що утворюють вектор параметрів 6, коригованих за початковим базисом Вар, який складається із сукупності заданих значень, вимірів спостережуваних величин і виміру результату по множині послідовних виконань технічного процесу.
3. Спосіб за п. 2, який відрізняється тим, що для визначення моделі М діють у такий спосіб: - вибирають структуру моделі, що залежить від вектора параметрів 9, - вибирають функцію вартості у), що має, наприклад, квадратичну форму, с - за допомогою початкового базису розраховують послідовність скоригованих моделей Мак, які відповідають різним векторам параметрів 6, розміру дк, що глобально чи локально мінімізують функцію вартості о за початковим базисом, - для кожної моделі М ак розраховують коефіцієнти й; за кожним з прикладів початкового базису і розраховують узагальнений тестовий підсумок моделі Мак: «- зоба ММакоє ба -ВО-піУ, со - розраховують величину д(ба)-(М.4к) 7Хі-від 1 до м Лі і вибирають модель Мах; що має найбільшу щ(бак) со між моделей з найменшими Е(баю, ця модель є оптимальною моделлю Ма орі.
4. Спосіб за будь-яким з пп. 2 чи 3, який відрізняється тим, що: - - для виміру результату К визначають інтервал розкиду |срід» стах) Типового відхилення перешкоди виміру, ї- - коригують параметри 464, .. Ор) прогнозованої моделі М таким чином, щоб на тестовому базисі Веві одержати тестовий підсумок З-5(М, Віеві), такий як спіпй-ЗУотлах; При цьому тестовий базис є сукупністю заданих значень, вимірів спостережуваних величин та виміру результату за рядом послідовних виконань технічного « процесу.
5. Спосіб за п. З, який відрізняється тим, що для коригування параметрів 460.4, ... Ор) прогнозованої моделі М - с вибирають перший початковий базис Вар і перший тестовий базис Ве за допомогою першого початкового ч» базису здійснюють першу оцінку параметрів 304, ... Ор) таким чином, щоб тестовий підсумок моделі М для " початкового базису знаходився в інтервалі розкиду | стіп» Стах! потім, використовуючи в моделі М цю першу оцінку параметрів, за допомогою першого тестового базису Ве здійснюють оцінку тестового підсумку 8-5(М, Ве), яку порівнюють з інтервалом розкиду ЇІотіп" Стах! і якщо 5 знаходиться в зазначеному інтервалі 7 розкиду, вважають, що оцінка параметрів є задовільною, у протилежному випадку початковий базис Вар «їз» доповнюють прикладами з першого тестового базису для одержання нового початкового базису у разі потреби Ф доповнюють тестовий базис та знову визначають параметри 40., ... бр) за допомогою нового початкового базису і тестовий підсумок З на новому тестовому базисі та ітерації продовжують доти, поки тестовий підсумок З не со 70 ввійдев інтервал розкиду (стіп Стах: ще
6. Спосіб за п. 5, який відрізняється тим, що для доповнення початкового базису прикладами з базового тесту: - встановлюють поріг 5 інтервалу ймовірності для прогнозів моделі, - розраховують інтервал ймовірності ІК для прогнозування моделі М за кожним з прикладів тестового базису, 59 - включають до початкового базису щонайменше один з прикладів тестового базису, інтервал ймовірності ІК ГФ) якого перевищує 5,, тобто, у якого оцінка результату є найбільш невизначена.
7 7. Спосіб за п. 5, який відрізняється тим, що інтервал ймовірності І для прогнозування моделі М за кожним прикладом тестового базису є пропорційним квадратному кореню з коефіцієнта п; цього приклада.
8. Спосіб за будь-яким з пп. 4-7, який відрізняється тим, що по ходу технічного процесу вимірюють бо щонайменше один результат і відповідні спостережувані величини таким чином, щоб визначити щонайменше один додатковий приклад, який додають до початкового базису, і за допомогою одержаного в такий спосіб нового початкового базису коригують параметри моделі й оцінюють ефективність моделі.
9. Спосіб за будь-яким з пп. 1-8, який відрізняється тим, що модель М є нейронною мережею.
10. Спосіб за будь-яким з пп. 1-9, який відрізняється тим, що технічний процес є точковим зварюванням 62 металевих листів.
11. Спосіб за п. 10, який відрізняється тим, що результат К є діаметром Ф зварного вузла чи будь-якою іншою порівнянною величиною, такою, наприклад, як зусилля розриву зварного вузла, а задані значення С /,
а. Ся є зварювальним зусиллям ГЕ», силою зварювального струму І5, часом зварювання дб і часом кування дк.
12. Спосіб за п. 11, який відрізняється тим, що спостережувані величини є загальною споживаною енергією Евес, максимальним розширенням під час зварювання ДаАгпах» і максимальною усадкою під час фази кування датах.
13. Спосіб за одним з пп. 11 чи 12, який відрізняється тим, що закон керування І визначають у такий спосіб: - вибирають мінімальне значення Фуід і максимальне значення Фау діаметра зварного вузла, 70 - вибирають число дтп, - визначають ковзне середнє Фу З дтп останніх прогнозів діаметра Ф зварного вузла, - якщо Ф пд»Фулах, то задане значення Іс сили зварювального струму зменшують, якщо Ф дпдідсФлухФупах» задане значення Іс сили зварювального струму не змінюють, якщо Ф пусФуід, то задане значення Іс сили зварювального струму збільшують.
14. Спосіб за п. 13, який відрізняється тим, що встановлюють значення Фо«Фуід і, якщо останній прогноз діаметра Ф зварного вузла менше Фо, то в цьому випадку збільшують задане значення Іс сили зварювального струму.
15. Спосіб за одним з пп. 13 чи 14, який відрізняється тим, що встановлюють інкремент діс сили зварювального струму і, якщо задане значення Іс сили зварювального струму зменшують чи збільшують, то інкремент Діс віднімають чи додають до Іс.
16. Спосіб за будь-яким з пп. 10-15, який відрізняється тим, що для побудови початкового базису виконують послідовність зварних точок, по черзі змінюючи задане значення сили зварювального струму Іс між нижньою межею і верхньою межею інтервалу зварюваності металу, використовуючи при цьому зварювальні електроди, причому інші задані значення залишають постійними. с
17. Спосіб за будь-яким з пп. 1-16, який відрізняється тим, що його здійснюють за допомогою комп'ютерів. о «- Зо со (Се) « і -
- . и? -і щ» (о) (95) - іме) 60 б5
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR0102788A FR2821682B1 (fr) | 2001-03-01 | 2001-03-01 | Procede de controle et de commande d'un processus technique |
| PCT/FR2002/000516 WO2002071162A1 (fr) | 2001-03-01 | 2002-02-12 | Procede de controle et de commande d'un processus technique |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| UA74631C2 true UA74631C2 (en) | 2006-01-16 |
Family
ID=8860599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| UA2003098875A UA74631C2 (en) | 2001-03-01 | 2002-12-02 | Method for controlling and monitoring a technical process |
Country Status (18)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7127438B2 (uk) |
| EP (1) | EP1364258B1 (uk) |
| JP (1) | JP2004529416A (uk) |
| KR (1) | KR100851932B1 (uk) |
| CN (1) | CN1299173C (uk) |
| AT (1) | ATE295557T1 (uk) |
| BR (1) | BR0207870A (uk) |
| CA (1) | CA2438821A1 (uk) |
| DE (1) | DE60204122T2 (uk) |
| ES (1) | ES2240702T3 (uk) |
| FR (1) | FR2821682B1 (uk) |
| MX (1) | MXPA03007696A (uk) |
| PL (1) | PL364460A1 (uk) |
| PT (1) | PT1364258E (uk) |
| RU (1) | RU2289837C2 (uk) |
| UA (1) | UA74631C2 (uk) |
| WO (1) | WO2002071162A1 (uk) |
| ZA (1) | ZA200306520B (uk) |
Families Citing this family (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4150383B2 (ja) | 2004-04-13 | 2008-09-17 | 新日本製鐵株式会社 | スポット溶接部の破断予測装置、方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| US6961626B1 (en) * | 2004-05-28 | 2005-11-01 | Applied Materials, Inc | Dynamic offset and feedback threshold |
| FR2872074B1 (fr) * | 2004-06-28 | 2006-09-29 | Peugeot Citroen Automobiles Sa | Procede de supervision d'un procede de soudage par resistance et dispositif pour la mise en oeuvre de ce procede |
| US7244905B2 (en) * | 2005-06-09 | 2007-07-17 | Daimlerchrysler Corporation | Method for estimating nugget diameter and weld parameters |
| US8046086B2 (en) * | 2007-05-15 | 2011-10-25 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Methods and systems for batch processing and execution in a process system |
| DE102007045705B4 (de) | 2007-09-24 | 2023-10-19 | Volkswagen Ag | Verfahren zur Durchführung eines Fügeprozesses in einer Fügevorrichtung |
| US8706282B2 (en) * | 2010-01-12 | 2014-04-22 | Ford Global Technologies, Llc | Weldability prediction and recommendation systems and methods |
| DE102011087958A1 (de) * | 2011-12-08 | 2013-06-13 | Kuka Roboter Gmbh | Schweißroboter |
| CN111570973A (zh) * | 2013-03-14 | 2020-08-25 | 林肯环球股份有限公司 | 导出或者使用针对外部系统的焊接定序器数据的系统和方法 |
| KR102010196B1 (ko) * | 2015-07-10 | 2019-08-12 | 제이에프이 스틸 가부시키가이샤 | 저항 스폿 용접 방법 |
| RU2653286C2 (ru) * | 2016-06-10 | 2018-05-07 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | Способ прогнозирования кризисных ситуаций при контроле многопараметрических процессов |
| JP6815764B2 (ja) * | 2016-06-28 | 2021-01-20 | 株式会社日立製作所 | 溶接監視システム |
| JP6572281B2 (ja) * | 2017-10-06 | 2019-09-04 | ファナック株式会社 | スポット溶接システム |
| US10926346B2 (en) * | 2018-06-20 | 2021-02-23 | Antaya Technologies Corporation | Resistance soldering system |
| DE102019207059A1 (de) * | 2019-05-15 | 2020-11-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Validierung von Systemparametern eines Energiesystems, Verfahren zum Betrieb eines Energiesystems sowie Energiemanagementsystem für ein Energiesystem |
| CN110866910B (zh) * | 2019-11-13 | 2022-04-12 | 上海电气集团股份有限公司 | 一种焊缝质量预测方法及系统、装置、计算机可存储介质 |
| CN112985318B (zh) * | 2019-12-17 | 2022-11-22 | 财团法人金属工业研究发展中心 | 扣件尺寸的线上预测方法与扣件尺寸的线上预测系统 |
| CN114160944B (zh) * | 2020-09-11 | 2023-03-31 | 宝山钢铁股份有限公司 | 用于窄搭接电阻焊机的焊缝厚度预测方法 |
| DE102021104540B4 (de) * | 2021-02-25 | 2024-02-29 | Audi Aktiengesellschaft | Schweißsystem und Verfahren zum Betreiben des Schweißsystems |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0128491B1 (en) * | 1983-06-03 | 1989-12-13 | Omron Tateisi Electronics Co. | Time-discrete adaptive switching on-off-controller |
| US4861960A (en) * | 1988-04-25 | 1989-08-29 | General Electric Company | Real time adaptive control for resistance spot welding process |
| US5353207A (en) * | 1992-06-10 | 1994-10-04 | Pavilion Technologies, Inc. | Residual activation neural network |
| JPH0756608A (ja) * | 1993-08-17 | 1995-03-03 | Kawasaki Steel Corp | 信号処理方法 |
| JP3221296B2 (ja) * | 1995-09-29 | 2001-10-22 | 松下電器産業株式会社 | 抵抗溶接の制御装置および制御方法 |
| JP3022488B2 (ja) * | 1997-06-04 | 2000-03-21 | 社団法人高等技術研究院研究組合 | 抵抗スポット溶接品質制御装置 |
| JP3588668B2 (ja) * | 1997-08-27 | 2004-11-17 | 日産自動車株式会社 | スポット溶接におけるナゲット径の推定方法 |
| US6018729A (en) * | 1997-09-17 | 2000-01-25 | Lockheed Martin Energy Research Corporation | Neural network control of spot welding |
| JP2000056805A (ja) * | 1998-08-06 | 2000-02-25 | Hitachi Ltd | 予測制御装置 |
| JP2001106703A (ja) * | 1999-10-06 | 2001-04-17 | Mitsubishi Rayon Co Ltd | 品質予測反応制御システム |
| US6506997B2 (en) * | 2000-09-21 | 2003-01-14 | Massachusetts Institute Of Technology | Spot welding system and method for sensing welding conditions in real time |
-
2001
- 2001-03-01 FR FR0102788A patent/FR2821682B1/fr not_active Expired - Fee Related
-
2002
- 2002-02-12 CA CA002438821A patent/CA2438821A1/fr not_active Abandoned
- 2002-02-12 KR KR1020037011427A patent/KR100851932B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2002-02-12 DE DE60204122T patent/DE60204122T2/de not_active Expired - Fee Related
- 2002-02-12 CN CNB028058313A patent/CN1299173C/zh not_active Expired - Fee Related
- 2002-02-12 US US10/469,006 patent/US7127438B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2002-02-12 PL PL02364460A patent/PL364460A1/xx not_active Application Discontinuation
- 2002-02-12 RU RU2003129160/09A patent/RU2289837C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2002-02-12 WO PCT/FR2002/000516 patent/WO2002071162A1/fr active IP Right Grant
- 2002-02-12 JP JP2002570019A patent/JP2004529416A/ja active Pending
- 2002-02-12 EP EP02706841A patent/EP1364258B1/fr not_active Expired - Lifetime
- 2002-02-12 PT PT02706841T patent/PT1364258E/pt unknown
- 2002-02-12 BR BR0207870-8A patent/BR0207870A/pt not_active IP Right Cessation
- 2002-02-12 ES ES02706841T patent/ES2240702T3/es not_active Expired - Lifetime
- 2002-02-12 AT AT02706841T patent/ATE295557T1/de not_active IP Right Cessation
- 2002-02-12 MX MXPA03007696A patent/MXPA03007696A/es active IP Right Grant
- 2002-12-02 UA UA2003098875A patent/UA74631C2/uk unknown
-
2003
- 2003-08-21 ZA ZA200306520A patent/ZA200306520B/en unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20030084955A (ko) | 2003-11-01 |
| BR0207870A (pt) | 2004-06-22 |
| FR2821682B1 (fr) | 2003-05-30 |
| RU2289837C2 (ru) | 2006-12-20 |
| EP1364258A1 (fr) | 2003-11-26 |
| CN1299173C (zh) | 2007-02-07 |
| DE60204122T2 (de) | 2005-10-06 |
| JP2004529416A (ja) | 2004-09-24 |
| ATE295557T1 (de) | 2005-05-15 |
| FR2821682A1 (fr) | 2002-09-06 |
| MXPA03007696A (es) | 2004-03-16 |
| PT1364258E (pt) | 2005-09-30 |
| US20040073319A1 (en) | 2004-04-15 |
| KR100851932B1 (ko) | 2008-08-12 |
| RU2003129160A (ru) | 2005-04-10 |
| WO2002071162A1 (fr) | 2002-09-12 |
| ES2240702T3 (es) | 2005-10-16 |
| PL364460A1 (en) | 2004-12-13 |
| US7127438B2 (en) | 2006-10-24 |
| CA2438821A1 (fr) | 2002-09-12 |
| DE60204122D1 (de) | 2005-06-16 |
| EP1364258B1 (fr) | 2005-05-11 |
| CN1494667A (zh) | 2004-05-05 |
| ZA200306520B (en) | 2004-04-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| UA74631C2 (en) | Method for controlling and monitoring a technical process | |
| KR102171807B1 (ko) | 공정 중 생산품 불량 예측시스템 및 불량 예측을 위한 학습모델 생성방법 | |
| CN1086974C (zh) | 控制电阻焊机焊接条件的方法及装置 | |
| Kim et al. | A study on the quality improvement of robotic GMA welding process | |
| JP2006024195A (ja) | 生産工程の品質予測システムおよびその方法 | |
| JP2001276980A (ja) | 接合装置 | |
| US11953866B2 (en) | Prediction control development device, prediction control development method, and computer readable storage medium | |
| Zaharuddin et al. | An ANFIS based approach for predicting the weld strength of resistance spot welding in artificial intelligence development | |
| Xue et al. | Fuzzy regression method for prediction and control the bead width in the robotic arc-welding process | |
| Chen et al. | A parallel strategy for predicting the quality of welded joints in automotive bodies based on machine learning | |
| JP7503150B2 (ja) | 複数の設備部分から成る生産設備、特に金属の半製品のような工業製品を生産するための生産設備を制御するためのシステム及び方法 | |
| CN111390647A (zh) | 刀具寿命预测系统及其方法 | |
| WO2024003980A1 (ja) | ワイヤ放電加工機の制御装置およびワイヤ放電加工機の制御方法 | |
| Dhas et al. | Submerged arc welding process parameter prediction using predictive modeling techniques | |
| KR100641755B1 (ko) | 사상압연 폭 마진 제어장치 및 그 방법 | |
| KR100660231B1 (ko) | 연속압연공정의 강판의 최적 목표형상 설정방법 | |
| CN105652666A (zh) | 基于bp神经网络的大型模锻压机上横梁速度预测控制方法 | |
| Chen et al. | Non-linear modelling and compound intelligent control of pulsed gas tungsten arc welding dynamics | |
| JPH08318377A (ja) | 抵抗スポット溶接方法 | |
| JP2020093287A (ja) | 抵抗溶接評価装置及び抵抗溶接評価方法 | |
| KR100931541B1 (ko) | 압연판 형상 제어 방법 | |
| Sim | Hybrid nugget diameter prediction for resistance spot welding | |
| CN107944154A (zh) | 电弧填丝增材制造分层切片工艺变量自动计算方法 | |
| Zhang et al. | Study on weld quality control of resistance spot welding using a neuro-fuzzy algorithm | |
| Kershaw et al. | Advanced process characterization and machine learning-based correlations between interdiffusion layer and expulsion in spot welding |