WO2020175158A1 - 電気抵抗溶接における散り検知方法及びその装置 - Google Patents

電気抵抗溶接における散り検知方法及びその装置 Download PDF

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大輔 中▲崎▼
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    • B23K2101/006—Vehicles

Definitions

  • the present invention relates to a dispersion detection method and apparatus in electric resistance welding in which a work in which a plurality of metal plates are stacked is pressed by a pair of electrodes and is energized to weld the plurality of metal plates. ..
  • Electric resistance welding represented by spot welding is often used for assembling a vehicle body.
  • spot welding a work in which multiple metal plates are stacked is energized while being pressurized by a pair of rod-shaped electrodes.
  • the Joule heat generated by this energization causes the plurality of metal plates to be melted and solidified at their contact portions to be welded.
  • the temperature of the weld may rise excessively, causing the phenomenon of spattering of the melt. If this spatter occurs, the desired welding strength cannot be obtained, and the scattered melt may adhere to the periphery of the weld, requiring post-treatment.
  • Patent Document 1 describes that in nut projection welding, the welding current is increased when the displacement amount of a pair of welding electrodes exceeds a predetermined threshold value. Has been done. This is to suppress the occurrence of spatter by increasing the welding current after the contact area expands due to the melting of the nut projections.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laid-Open No. 20 1 4 _ 2 1 7 8 5 4
  • the present invention proposes a novel method and apparatus for detecting scattering in electric resistance welding.
  • the present invention employs an energization resistance between electrodes that is not affected by the bending of the welding gun for detecting the dispersion, and detects the dispersion by a statistical method.
  • the dispersion detection method disclosed herein is a dispersion detection method in electric resistance welding in which a plurality of metal plates are welded to each other by energizing a work by pressing a work with a pair of electrodes.
  • the scattering detection device disclosed herein is configured to separate the plurality of metal plates by energizing a work in which a plurality of metal plates are overlapped with each other while pressing the work with a pair of electrodes. ⁇ 2020/175 158 3 (: 170? 2020 /005611
  • Frequency distribution calculation means for calculating a frequency distribution of the energization resistance reduction amount under the welding conditions based on the data of the data storage means
  • the frequency distribution calculated by the frequency distribution calculating means is fitted with a probability density function, and a judging means for judging the occurrence of dispersion under the welding condition depending on whether or not the fitting is statistically significant is provided. Is characterized by.
  • the frequency distribution of the above-mentioned energization resistance decrease amount is obtained, and this is fitted with a Gauss function, and the occurrence of dispersion is determined by whether or not the fitting is statistically significant. did.
  • the frequency distribution of the amount of decrease in energization resistance follows one Gaussian distribution. Then, when the actual frequency distribution is fitted with the Gaussian function, if there is dispersion, the significance of the fitting becomes low.
  • the energization resistance decrease amount detected at the predetermined time interval is It is the amount of energization resistance reduction in a predetermined time.
  • fitting with one Gaussian function and fitting with two Gaussian functions are performed, and fitting with two Gaussian functions is performed. If this is statistically significant, it is determined that the degree of occurrence of dispersion under the welding conditions is high.
  • the amount of reduction in the conduction resistance is larger than when the dispersion is not generated. Therefore, if a histogram is used for the frequency distribution of the energization resistance reduction amount, it is likely to be bimodal. In other words, it tends to have a peak at a place where the amount of decrease in energization resistance is relatively large and at a place where the amount of decrease is small. As a result, the fitting with two Gaussian functions is statistically significant under the welding conditions where the dispersion occurs. Therefore, it is possible to judge the occurrence of scattering depending on whether the fitting with one Gaussian function or the fitting with two Gaussian functions is relatively significant.
  • fitting with two Gaussian functions is statistically significant, and the difference between the average values of both Gaussian functions is a predetermined value.
  • a Cain power value is calculated for each energization resistance decrease amount detected at the above-mentioned predetermined time interval, and an energization resistance decrease related to a Kini power value larger than a predetermined threshold value determined by a Kini power distribution is calculated. It is determined that the amount is due to the occurrence of scattering. Since the scatter judgment is based on the Kainiki statistic, the accuracy of the judgment is high.
  • an electric power is applied at a predetermined time interval during each welding under predetermined welding conditions. ⁇ 2020/175 158 5 ⁇ (: 170? 2020 /005611
  • the amount of decrease in energization resistance between the poles is detected, the frequency distribution of the amount of decrease in energization resistance is determined from the data related to the amount of decrease in energization resistance, and the frequency distribution is fitted with a Gaussian function to determine whether the fitting is statistically significant. Since the occurrence of spatter under the welding conditions is determined by this, the occurrence of spatter can be accurately detected without being affected by external disturbance such as bending of the welding gun during welding.
  • FIG. 1 A block diagram showing a scattering detection device of an electric resistance welding device.
  • FIG. 2 A graph showing the changes in energization resistance during normal welding and when dispersion occurs.
  • FIG. 3 A diagram showing an example of a histogram of the amount of decrease in energization resistance.
  • FIG. 4 Diagram showing the flow of scattering detection.
  • FIG. 5 A diagram showing a histogram of the difference between the average values of two Gaussian functions related to fitting.
  • FIG. 6 is a diagram showing another example of a histogram of the amount of decrease in energization resistance.
  • FIG. 7 A graph for explaining that two Gaussian functions related to fitting partially overlap.
  • FIG. 8 A diagram showing an example of a histogram of the Kini power.
  • a spot welding apparatus 1 as an electric resistance welding apparatus shown in Fig. 1 is arranged, for example, on a production line, and a plurality of metal plates are stacked on top of each other by energizing a work while pressing it with a pair of electrodes. Weld metal plates.
  • the spot welding apparatus 1 includes a welding gun 11, an arm type robot 12 for holding the welding gun 11, a robot controller 13 and a welding controller (timer) 14. ing.
  • the robot controller 13 controls the operation of the welding gun 11 and the operation of the robot 12.
  • the welding control device 14 controls the time and the magnitude of the welding current, and also monitors the time and the magnitude of the applied current. This ⁇ 2020/175158 6 ⁇ (: 170? 2020 /005611
  • the dispersion detection device 15 is connected to the welding control device 14 of.
  • the splatter detection device 15 detects the occurrence of splatter of the molten material during welding, based on the data relating to the amount of decrease in energization resistance described later.
  • the welding gun 11 is a ⁇ type welding gun, and includes an arm 16 and a pair of opposing electrodes (fixed electrode 17 and movable electrode 18) provided on the arm 16 and a movable electrode 18 And a servo motor 19 for driving the.
  • the servo motor 1 9 is controlled by the robot controller 1 3.
  • the robot 12 is a multi-joint robot having six joint axes "1 to" 6.
  • This robot 12 is equipped with a swivel part 2 2, a lower arm 23, an upper arm 24, first to third tip parts 25 to 27, etc. on a base 21 and these are mutually connected. It is configured to be rotatable.
  • the robot 12 is equipped with a servo motor that drives each part around each joint axis "1 ⁇ " 6. These servo motors are controlled by the robot controller 13.
  • the welding control device 14 controls the welding under the condition that the work is clamped by the electrodes 17 and 18 at the specified pressing force based on the welding condition and the welding command received from the robot control device 13. A current is applied to the work from electrodes 17 and 18. After the power is turned on, a welding completion signal is sent from the welding controller 14 to the robot controller 13.
  • the dispersion detection device 15 includes a data storage means 31, a frequency distribution calculation means 32, and a determination means 33, and is configured by an electronic circuit including a microcomputer.
  • the data accumulating means 31 is based on the voltage and welding current between the electrodes 17 and 18 during welding, which is controlled by the welding control device 14, and the energization resistance between the electrodes 17 and 18 is determined.
  • the current-carrying resistance the amount of decrease in the current-carrying resistance in a predetermined minute time is detected at predetermined time intervals, and the data relating to the amount of current-carrying resistance decrease is accumulated.
  • the welding resistance decreases as the welding progresses, so the amount of decrease is detected.
  • the resistance before and after the predetermined time is incremented every predetermined time ⁇ I. ⁇ 2020/175 158 7 ⁇ (: 170? 2020 /005611
  • the energization resistance decrease amount (8 [3 ⁇ 4 1, 8 [3 ⁇ 4 2, 8 [3 ⁇ 4 3, ,)) was calculated, and the data related to the energization resistance decrease amount during each welding under the same welding condition ⁇ 8 was calculated. Accumulate. Such data is acquired under various welding conditions. Regarding the detection of the energization resistance decrease amount ⁇ 8, the energization resistance decreases abruptly a few + 1 ⁇ 60 after the start of energization because the contact resistance causes a sharp decrease in the energization resistance at the beginning of energization by the electrodes 17 and 18. It is preferable to acquire the data relating to the amount of decrease in the energization resistance ⁇ ⁇ from the time when the decrease in the value becomes stable.
  • the frequency distribution calculating means 32 determines the amount of decrease in energization resistance under the welding conditions. Calculate the frequency distribution of.
  • Figure 3 shows an example of a histogram as a frequency distribution.
  • the determination means 33 determines the occurrence of dispersion under the welding conditions by a statistical method based on the frequency distribution.
  • the scattering detection method includes steps by the data storage means 31.
  • step 31 the energization resistance decrease amount ⁇ in each welding under the same welding conditions is accumulated.
  • step 32 the accumulated amount of conduction resistance decrease
  • a histogram is created with the horizontal axis representing the amount of conduction resistance decrease and the vertical axis representing frequency.
  • step 33 Gaussian fitting is performed on the histogram. That is, the fitting 011/11 with one Gaussian function and the fitting 011/12 with two Gaussian functions are performed.
  • eight is a Gaussian distribution curve fitted with one Gaussian function
  • Mami is a Gaussian distribution curve fitted with two Gaussian functions.
  • step 34 a likelihood ratio test is performed as to which of the 011/11 and 011/12 models reproduces the data distribution well. That is, the fit ⁇ 2020/175 158 8 ⁇ (: 170? 2020 /005611
  • the likelihood ratio approximately follows a Kini square distribution with 3 degrees of freedom, so the probability value (181116) at which the likelihood ratio -21 0 9 ( ⁇ 16 431_) becomes such a value is calculated. it can.
  • the result is that the value is smaller than the predetermined significance level 1 X 1 0 _ 4 , so the two Gaussian models are statistically more significant than the one Gaussian model. This means that the distribution of data will be reproduced.
  • step 35 when the fitting with the two Gaussian functions is determined to be statistically significant, the process proceeds to step 36, and the average values 1 and ⁇ 2 of the two Gaussian functions are calculated. It is determined whether the difference is a predetermined value or more.
  • the predetermined value As the predetermined value, as described above, when the dispersion occurs, when the frequency distribution of the conduction resistance reduction amount is histogrammed, it tends to be bimodal. It can be appropriately set on the basis of the difference. Alternatively, as shown in Fig. 5, when a histogram is created for the difference in peak position, that is, the difference between the average values 1 and 2, a bimodal graph with a valley near the difference of "8" is created. Has become. In this case, it can be said that it is preferable to adopt a value around 7 to 9 as the predetermined value.
  • the process proceeds to the first dispersion determination in step 7. That is, it is determined that the amount of decrease in the conduction resistance, which has a higher probability of belonging to the Gaussian distribution with the larger average value, is caused by the dispersion.
  • Fig. 6 shows the histogram and fitting in this case.
  • the difference between the mean values 1 and 2 is about 23, and two independent Gaussian distribution curves No. 1 and No. 2 are obtained. It is determined that the amount of each conduction resistance drop that belongs to the Gaussian distribution (Gaussian function) with the larger average value (right side in the figure) is due to the occurrence of dispersion. ⁇ 2020/175 158 9 ⁇ (: 170? 2020 /005611
  • step 35 the fitting with one Gaussian function is significant
  • the judgment in step 36 is N0 (the difference between the average values of the two Gaussian functions is predetermined. If it is less than the value (the case of Fig. 3; the difference between the averages is about 3.6)), proceed to the second dispersion determination in step 38.
  • the second dispersion determination is a dispersion determination based on a Kaini power test, and a Kaini power value is calculated for each resistance waveform.
  • a Kaini power value is calculated for each resistance waveform.
  • welding is carried out for a conduction time of 20 cycles.
  • the data on the change over time of all the conduction resistance under the welding conditions (for example, 200 0 pieces) were used to determine the low conduction resistance of the first cycle.
  • Eight [3 ⁇ 4 2 Do the same for the, and.
  • these are added up to calculate the Kini square statistic from one resistance waveform data.
  • FIG. 8 is a histogram of the obtained Kini square values, and ⁇ is a theoretical curve of the chi-square distribution with 20 degrees of freedom.
  • the value of the percentage point of 99.9 9% is about 52.4, and the resistance waveform with the Kini power exceeding this threshold is judged to be scattered.
  • the occurrence of scattering is statistically detected from the data relating to the amount of reduction in the energization resistance during welding, and therefore, disturbance such as deflection of the welding gun during welding is detected. It is possible to detect the occurrence of scattering with high accuracy without being affected by. ⁇ 02020/175158 10 20201005611

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Abstract

複数の金属板を重ね合わせたワークを一対の電極によって加圧しつつ通電する電気抵抗溶接において、所定の溶接条件での各溶接中に所定時間間隔をおいて上記一対の電極間の通電抵抗低下量を検出し、該通電抵抗低下量に係るデータに基づいて当該溶接条件における上記通電抵抗低下量の度数分布を算出し、該度数分布をガウス関数でフィッティングし、該フィッティングが統計的に有意か否かによって当該溶接条件での散りの発生を判定する。

Description

\¥02020/175158 1 卩（：17 2020/005611
明 細 書
発明の名称 ： 電気抵抗溶接における散り検知方法及びその装置 技術分野
[0001 ] 本発明は、 複数の金属板を重ね合わせたワークを一対の電極によって加圧 しつつ通電することにより当該複数の金属板を溶接する電気抵抗溶接におけ る散り検知方法及びその装置に関する。
背景技術
[0002] スポッ ト溶接に代表される電気抵抗溶接は、 車体の組立等に多用されてい る。 スポッ ト溶接では、 複数の金属板を重ね合わせたワークを一対の棒状電 極によって加圧しつつ通電する。 この通電によって発生するジュール熱で当 該複数の金属板がその接触部において溶解し凝固することで溶接される。 こ のとき、 溶接条件によっては、 溶接部の温度が上昇し過ぎて溶融物が飛散す る散り現象を生ずることがある。 この散りを生ずると、 所期の溶接強度が得 られず、 また、 飛散した溶融物が溶接部の周辺に付着し、 後処理が必要にな る場合もある。
[0003] 散り発生の未然防止に関して、 特許文献 1 には、 ナッ トプロジェクシヨン 溶接において、 一対の溶接用電極の変位量が所定の閾値を超えたときに、 溶 接電流を上昇させることが記載されている。 ナッ トの突起の溶け込みが生じ て接触面積が拡大してから溶接電流を上昇させることで、 散りを発生を抑制 するというものである。
先行技術文献
特許文献
[0004] 特許文献 1 :特開 2 0 1 4 _ 2 1 7 8 5 4号公報
発明の概要
発明が解決しようとする課題
[0005] 溶接電流等の溶接条件をワークに応じて適切に設定すれば、 散りの発生を 抑制することが可能になる。 そのためには、 現溶接条件において、 散りが発 〇 2020/175158 2 卩（：170? 2020 /005611
生するか否か、 或いは散りを発生する可能性が高いか否かを検知することが 前提となる。 散りの発生は作業者が溶接状態を見れば確認することができる が、 多数のワークが流れる生産ラインにおいて、 個々に散りの発生を目視で 確認することは容易ではない。
[0006] これに対して、 散りの発生によってワークの溶接部位の厚さが薄くなる現 象に着目し、 溶接中における一対の電極間距離の減少量に基づいて散りを検 知することが考えられる。 しかし、 ワークの溶接部位を加圧したときに溶接 ガンに撓みを生ずることから、 その電極間距離の減少量を高精度で検出する ことは難しい。
[0007] そこで、 本発明は、 電気抵抗溶接における新規な散りの検知方法及びその 装置を提案する。
課題を解決するための手段
[0008] 本発明は、 上記課題の解決のために、 散りの検知に溶接ガンの撓みに影響 されない電極間の通電抵抗を採用し、 統計的手法で散りを検知するようにし た。
[0009] ここに開示する散り検知方法は、 複数の金属板を重ね合わせたワークを一 対の電極によって加圧しつつ通電することにより上記複数の金属板を溶接す る電気抵抗溶接における散り検知方法であって、
尸斤定の溶接条件での各溶接中に尸斤定時間間隔をおいて上目己 _対の電極間の 通電抵抗低下量を検出し、 該通電抵抗低下量に係るデータを蓄積するステッ プと、
上記データに基づいて当該溶接条件における上記通電抵抗低下量の度数分 布を算出するステップと、
上記度数分布をガウス関数でフィッティングし、 該フィッティングが統計 的に有意か否かによって当該溶接条件での散りの発生を判定するステップと を備えていることを特徴とする。
[0010] また、 ここに開示する散り検知装置は、 複数の金属板を重ね合わせたワー クを一対の電極によって加圧しつつ通電することにより上記複数の金属板を 〇 2020/175158 3 卩（：170? 2020 /005611
溶接する電気抵抗溶接における散り検知装置であって、
尸斤定の溶接条件での各溶接中に尸斤定時間間隔をおいて上目己 _対の電極間の 通電抵抗低下量を検出し、 該通電抵抗低下量に係るデータを蓄積するデータ 蓄積手段と、
上記データ蓄積手段のデータに基づいて当該溶接条件における上記通電抵 抗低下量の度数分布を算出する度数分布算出手段と、
上記度数分布算出手段で算出される度数分布を確率密度関数でフィッティ ングし、 該フィッティングが統計的に有意か否かによって当該溶接条件での 散りの発生を判定する判定手段とを備えていることを特徴とする。
[001 1 ] 上記電気抵抗溶接においては、 溶接が進むに従って金属板は温度が上昇し て軟化し溶融していく。 そのため、 電極と金属板の接触面積が増大し、 これ に伴って通電抵抗 （一対の電極間の抵抗） が低下していく。 散り発生時には 、 溶融物の飛散によって金属板の厚さが局部的に薄くなるため、 上記通電抵 抗低下量が _時的に大きくなる。 従って、 この通電抵抗低下量を監視して散 りを検知することが考えられる。 しかし、 散りの発生タイミングは一定では なく、 また、 通電抵抗低下量も区々であり、 一意的に閾値を設けることはで きない。
[0012] そこで、 本発明では、 上記通電抵抗低下量の度数分布を求め、 これをガウ ス関数でフィッティングし、 該フィッティングが統計的に有意か否かによっ て散りの発生を判定するようにした。 すなわち、 散りの発生がない正常溶接 であれば、 通電抵抗低下量の度数分布は一つのガウス分布に従うとみなすこ とができる。 そうして、 実際の度数分布をガウス関数でフィッティングした とき、 散りの発生があれば、 該フィッティングの有意性が低くなる。 よって 、 当該フィッティングが統計的に有意か否かによって散りの発生を判定する 上記散りの検知方法及びその装置において、 一実施形態では、 上記所定時 間間隔をおいて検出する通電抵抗低下量は当該所定時間での通電抵抗低下量 である。 これにより、 散りの発生によって通電抵抗が大きく低下する現象を 確実に捉えることができる。 〇 2020/175158 4 卩（：170? 2020 /005611
[0013] 上記散りの検知方法及びその装置において、 一実施形態では、 上記度数分 布について、 1つのガウス関数でのフィッティングと 2つのガウス関数での フィッティングを行ない、 2つのガウス関数でのフィッティングの方が統計 的に有意であるときは、 当該溶接条件での散りの発生度が高いと判定する。
[0014] 散りが発生したときは、 散りが発生していないときに比べて、 通電抵抗低 下量が大きくなる。 そのため、 通電抵抗低下量の度数分布をヒストグラムに すれば、 双峰性を帯びやすくなる。 すなわち、 通電抵抗低下量が相対的に大 きな箇所と小さな箇所にピークを有する形になりやすい。 その結果、 散りが 発生する溶接条件では、 2つのガウス関数でのフィッティングが統計的に有 意になる。 従って、 1つのガウス関数でのフィッティングと 2つのガウス関 数でのフィッティングのどちらが相対的に有意かによって散りの発生の判定 することができる。
[0015] 上記散りの検知方法及びその装置において、 一実施形態では、 2つのガウ ス関数でのフィッティングの方が統計的に有意であり、 当該両ガウス関数各 々の平均値の差が所定値以上であるときは、 当該 2つのガウス関数のうち平 均値が大きい方のガウス分布 （ガウス関数） に属する確率が高い通電抵抗低 下量は散りの発生によると判定する。
[0016] 上記散りの検知方法及びその装置において、 一実施形態では、 1つのガウ ス関数でのフィッティングの方が統計的に有意であるとき、 並びに 2つのガ ウス関数でのフィッティングの方が統計的に有意であるが、 当該両ガウス関 数各々の平均値の差が所定値未満であるときは、 カイニ乗検定によって散り の発生の有無を判定する。
[0017] すなわち、 上記所定時間間隔をおいて検出される各通電抵抗低下量につい てカイニ乗値を算出し、 カイニ乗分布により決定される所定閾値よりも大き いカイニ乗値に係る通電抵抗低下量は散りの発生によると判定する。 カイニ 乗統計量による散り判定であるから、 その判定精度が高くなる。
発明の効果
[0018] 本発明によれば、 所定の溶接条件での各溶接中に所定時間間隔をおいて電 〇 2020/175158 5 卩（：170? 2020 /005611
極間の通電抵抗低下量を検出し、 該通電抵抗低下量に係るデータから通電抵 抗低下量の度数分布を求め、 該度数分布をガウス関数でフィッティングし、 該フィッティングが統計的に有意か否かによつて当該溶接条件での散りの発 生を判定するから、 例えば、 溶接時の溶接ガンの撓みのような外乱に影響さ れることなく、 散りの発生を精度良く検知することができる。
図面の簡単な説明
［0019］ ［図 1］電気抵抗溶接装置の散り検知装置を示す構成図。
［図 2］正常溶接時と散り発生時の通電抵抗の変化を模式的に示すグラフ図。
［図 3］通電抵抗低下量のヒストグラムの一例を示す図。
［図 4］散り検知の流れを示す図。
［図 5］フィッティングに係る 2つのガウス関数の平均値の差のヒストグラムを 示す図。
［図 6］通電抵抗低下量のヒストグラムの別の例を示す図。
［図 7］フィッティングに係る 2つのガウス関数が一部重なる説明のグラフ図。 ［図 8］カイニ乗値のヒストグラムの一例を示す図。
発明を実施するための形態
［0020］ 以下、 本発明を実施するための形態を図面に基づいて説明する。 以下の好 ましい実施形態の説明は、 本質的に例示に過ぎず、 本発明、 その適用物或い はその用途を制限することを意図するものではない。
［0021］ <電気抵抗溶接における散り検知装置の全体構成 >
図 1 に示す電気抵抗溶接装置としてのスポッ ト溶接装置 1は、 例えば生産 ラインに配置され、 複数の金属板を重ね合わせたワーク を一対の電極によ つて加圧しつつ通電することにより上記複数の金属板を溶接する。
［0022］ スポッ ト溶接装置 1は、 溶接ガン 1 1 と、 溶接ガン 1 1 を保持するアーム 型ロボッ ト 1 2と、 ロボッ ト制御装置 1 3と、 溶接制御装置 （タイマー） 1 4とを備えている。 ロボッ ト制御装置 1 3は、 溶接ガン 1 1の作動及びロボ ッ ト 1 2の作動を制御する。 溶接制御装置 1 4は、 溶接電流を流す時間と電 流の大きさを制御するとともに、 流した電流の時間と大きさを監視する。 こ 〇 2020/175158 6 卩（：170? 2020 /005611
の溶接制御装置 1 4に散り検知装置 1 5が接続されている。 散り検知装置 1 5は、 後述する通電抵抗低下量に係るデータに基づいて溶接中に溶融物が飛 散する散りの発生を検知する。
[0023] 溶接ガン 1 1は、 〇型溶接ガンであり、 アーム 1 6と、 アーム 1 6に設け られた一対の相対する電極 （固定電極 1 7と可動電極 1 8） と、 可動電極 1 8を駆動するサーボモータ 1 9とを備えている。 サーボモータ 1 9はロボッ 卜制御装置 1 3によって制御される。
[0024] ロボッ ト 1 2は、 6つの関節軸」 1〜」 6を有する多関節ロボッ トである 。 このロボッ ト 1 2は、 ベース 2 1上に、 旋回部 2 2、 下部アーム 2 3、 上 部アーム 2 4、 第 1〜第 3の先端部 2 5〜 2 7等を備え、 これらは相互に回 動可能に構成されている。 ロボッ ト 1 2は、 各関節軸」 1〜」 6回りに各部 材を駆動するサーボモータを備えている。 これらのサーボモータはロボッ ト 制御装置 1 3によって制御される。
[0025] 溶接制御装置 1 4は、 ロボッ ト制御装置 1 3から受信する溶接条件や溶接 指令に基づき、 ワーク が電極 1 7 , 1 8によって規定加圧力で挟持された 状態で、 制御された溶接電流を電極 1 7 , 1 8からワークに通電する。 通電 終了後、 溶接制御装置 1 4から溶接完了信号がロボッ ト制御装置 1 3に送ら れる。
[0026] 散り検知装置 1 5は、 データ蓄積手段 3 1 と、 度数分布算出手段 3 2と、 判定手段 3 3とを備えてなり、 マイクロコンピュータを含む電子回路で構成 される。
[0027] データ蓄積手段 3 1は、 溶接制御装置 1 4によって制御される溶接中の電 極 1 7 , 1 8間の電圧及び溶接電流に基づいて、 電極 1 7 , 1 8間の通電抵 抗の経時変化データを求め、 所定の微小時間における通電抵抗の低下量を所 定時間間隔をおいて検出し、 該通電抵抗低下量に係るデータを蓄積していく 。 要するに、 図 2に示すように、 溶接が進むにつれて通電抵抗が低下するた め、 その低下量を検出するものである。
[0028] 本実施形態では、 溶接中において所定時間△ I毎に該所定時間の前後の抵 〇 2020/175158 7 卩（：170? 2020 /005611
抗値に基づいて通電抵抗低下量 （八［¾ 1 , 八［¾ 2 , 八［¾ 3 , ） を算 出し、 同一の溶接条件での各溶接中の通電抵抗低下量△ 8に係るデータを蓄 積していく。 そのようなデータを種々の溶接条件において取得する。 ここに 、 通電抵抗低下量△ 8の検出に関し、 電極 1 7 , 1 8による通電開始当初は 接触抵抗により通電抵抗の低下が急になるから、 通電開始から数 + 1^60経過 して通電抵抗の低下が安定する時点から通電抵抗低下量△ ^に係るデータを 取得することが好ましい。
［0029］ 度数分布算出手段 3 2は、 データ蓄積手段 3 1のデータに基づいて当該溶 接条件での通電抵抗低下量
Figure imgf000009_0001
の度数分布を算出する。 図 3は度数分布とし てのヒストグラムの一例を示す。 判定手段 3 3は、 上記度数分布に基づいて 統計的手法によって当該溶接条件での散りの発生を判定する。
［0030］ 次に図 3〜図 7を参照して散り検知装置 1 5による散り検知方法を具体的 に説明する。
［0031］ 散り検知方法は、 図 4に示すように、 データ蓄積手段 3 1 によるステップ
3 1の処理、 度数分布算出手段 3 2によるステップ 3 2の処理、 並びに判定 手段 3 3によるステップ3 3 ~ 3 8の処理によって構成されている。
［0032］ ステップ 3 1 において、 同一溶接条件での各溶接における通電抵抗低下量 △ が蓄積される。
［0033］ ステップ 3 2において、 上記蓄積された通電抵抗低下量
Figure imgf000009_0002
のデータに基 づいて、 図 3に一例を示す、 通電抵抗低下量を横軸とし、 度数を縦軸とする ヒストグラムが作成される。
［0034］ ステップ 3 3において、 ヒストグラムに対してガウシアンフィッティング が行なわれる。 すなわち、 ガウス関数 1つでのフィッティング 011/11とガウス 関数 2つでのフィッティング 011/12が行なわれる。 図 3の例では、 八がガウス 関数 1つでフィッティングしたガウス分布曲線であり、 巳がガウス関数 2つ でフィッティングガウス分布曲線である。
［0035］ ステップ 3 4において、 上記 011/11 , 011/12モデルのどちらがデータの分布を よく再現するかについて、 尤度比検定が行なわれる。 すなわち、 当該フィッ 〇 2020/175158 8 卩（：170? 2020 /005611
ティングにおいてパラメータを推定した最大対数尤度に- 2を掛けた- 21〇9〇_) 〇† 011/11及び- 21〇9 (1_) 〇† 011/12から、 2つのモデルの尤度比- 21〇9 ((^ 431_)を 求める。
[0036] 図 3の例では、 -21〇9 (1_) 〇† 011/11よりも- 21〇9 (1_) 〇† 011/12の方の値が小さ いという結果になった。 従って、 ガウス関数 2つのモデル 011/12の方が当ては まりがよいということになる。
Figure imgf000010_0001
1_)は約 285である。 尤度比は、 今の場合近似的に自由度 3のカイニ乗分布に従 うので、 尤度比- 21〇9 (〇16 431_)がこのような値になる確率 値( 181116)が計 算できる。 本例の場合、 値が所定の有意水準 1 X 1 0 _ 4よりも小さいとい う結果になったので、 ガウス関数 2つのモデルの方が、 ガウス関数 1つのモ デルよりも、 統計的に有意にデータの分布を再現するということになる。
[0037] 続くステップ 3 5において、 ガウス関数 2つでのフィッティングが統計的 に有意であると判定されたときは、 ステップ 3 6に進んで、 2つのガウス関 数の平均値 1 , ^ 2の差が所定値以上であるか否かを判定する。
[0038] 所定値としては、 先に述べたように、 散りが発生するときは、 通電抵抗低 下量の度数分布をヒストグラムにしたとき双峰性を帯びやすくなるから、 そ の 2つのピーク位置の差に基づいて適宜に設定することができる。 或いは、 図 5に示すように、 ピーク位置の差、 すなわち、 平均値 1 , 2の差につ いてヒストグラムを作成すると、 当該差が 「8」 の付近が谷となった双峰型 のグラフになっている。 この場合、 所定値として 7〜 9付近の値を採用する ことが好ましいということができる。
[0039] 2つのガウス関数の平均値 1 , 2の差が所定値以上であるときは、 ス テップ 7の第 1散り判定に進む。 すなわち、 平均値が大きい方のガウス分布 に属する確率が高い通電抵抗低下量は散りの発生によると判定する。
[0040] このケースのヒストグラム及びフィッティングを図 6に示す。 この例では 、 平均値 1 , 2の差は約 2 3であり、 独立した 2つのガウス分布曲線巳 1 , 巳 2が得られている。 平均値が大きい方 (同図右側) のガウス分布 (ガ ウス関数) に属する各通電抵抗低下量 は散りの発生によると判定される 〇 2020/175158 9 卩（：170? 2020 /005611
［0041］ 図 7に示すように、 2つのガウス分布曲線巳 1 , 巳 2が一部重なっている ときは、 どちらのガウス分布に属する確率が高いかによって、 散りの発生に 係る通電抵抗低下量か否かを判定する。 例えば、 通電抵抗低下量△ 8 3は、 巳 1 に属する確率の方が巳 2に属する確率よりも高いから、 正常溶接での通 電抵抗の低下と判定する。 これに対して、 通電抵抗低下量
Figure imgf000011_0001
匕は、 巳 2に 属する確率の方が巳 1 に属する確率よりも高いから、 散りの発生による通電 抵抗の低下と判定する。
［0042］ 一方、 ステップ 3 5の判定が N0 （ガウス関数 1つでのフィッティングが有 意） であるとき、 並びに、 ステップ 3 6の判定が N0 （2つのガウス関数の平 均値の差が所定値未満 （図 3のケース；当該平均値の差は約 3 . 6） ） であ るときは、 ステップ 3 8の第 2散り判定に進む。
［0043］ 第 2散り判定は、 カイニ乗検定による散り判定であり、 ひとつひとつの抵 抗波形について、 カイニ乗値を算出する。 ここで、 例えば = 2 0サイクルの 通電時間で溶接されていると仮定する。 まず、 当該溶接条件による全ての通 電抵抗の経時変化データ （例えば 2 0 0 0個） で、 1サイクル目の通電抵抗低
Figure imgf000011_0002
1 _3 6と分散△ ［¾ 1 i -△R 1 3 6）2 /八［¾ 1 £7 2を計算する。 八［¾ 2 ,
Figure imgf000011_0003
, ， についても同様に計算する。 最後にこれらを足しあげ て、 ひとつの抵抗波形データからカイニ乗統計量を算出する。
［0044］ 図 8は得られたカイニ乗値のヒストグラムであり、 〇は自由度 2 0のカイ 二乗分布の理論曲線である。 同図の場合、 9 9 . 9 9 %のパーセント点の値 は約 5 2 . 4であり、 この閾値を超えるカイニ乗値を持つ抵抗波形を散りと 判定する。
［0045］ 以上のように、 本実施形態によれば、 溶接時の通電抵抗低下量に係るデー 夕から統計学的に散りの発生を検知するから、 溶接時の溶接ガンの撓みのよ うな外乱に影響されることなく、 散りの発生を精度良く検知することができ る。 \¥02020/175158 10 20201005611
符号の説明
[0046] 1 スポツ ト溶接装置
1 1 溶接ガン
1 4 溶接制御装置 （タイマー）
1 5 散り検知装置
1 7 電極
1 8 電極
3 1 データ蓄積手段
32 度数分布算出手段
33 判定手段
ワーク

Claims

\¥02020/175158 11 卩（：17 2020/005611 請求の範囲
[請求項 1 ] 複数の金属板を重ね合わせたワークを一対の電極によって加圧しつ つ通電することにより上記複数の金属板を溶接する電気抵抗溶接にお ける散り検知方法であって、
所定の溶接条件での各溶接中に所定時間間隔をおいて上記一対の電 極間の通電抵抗低下量を検出し、 該通電抵抗低下量に係るデータを蓄 積するステップと、
上記データに基づいて当該溶接条件における上記通電抵抗低下量の 度数分布を算出するステップと、
上記度数分布をガウス関数でフィッティングし、 該フィッティング が統計的に有意か否かによって当該溶接条件での散りの発生を判定す るステップとを備えていることを特徴とする電気抵抗溶接における散 り検知方法。
[請求項 2] 請求項 1 において、
上記所定時間間隔をおいて検出する通電抵抗低下量は当該所定時間 での通電抵抗低下量であることを特徴とする電気抵抗溶接における散 り検知方法。
[請求項 3] 請求項 1又は請求項 2において、
上記度数分布について、 1つのガウス関数でのフィッティングと 2 つのガウス関数でのフィッティングを行ない、 2つのガウス関数での フィッティングの方が統計的に有意であるときは、 当該溶接条件での 散りの発生度が高いと判定することを特徴とする電気抵抗溶接におけ る散り検知方法。
[請求項 4] 請求項 3において、
2つのガウス関数でのフィッティングの方が統計的に有意であり、 当該両ガウス関数各々の平均値の差が所定値以上であるときは、 当該 2つのガウス関数のうち平均値が大きい方のガウス分布に属する確率 が高い通電抵抗低下量は散りの発生によると判定することを特徴とす 〇 2020/175158 12 卩（：170? 2020 /005611
る電気抵抗溶接における散り検知方法。
[請求項 5] 請求項 3又は請求項 4において、
1つのガウス関数でのフィツティングの方が統計的に有意であると き、 並びに 2つのガウス関数でのフィツティングの方が統計的に有意 であるが、 当該両ガウス関数各々の平均値の差が所定値未満であると きは、 上記所定時間間隔をおいて検出される各通電抵抗低下量につい てカイニ乗値を算出し、 カイニ乗分布により決定される所定閾値より も大きいカイニ乗値に係る通電抵抗低下量は散りの発生によると判定 することを特徴とする電気抵抗溶接における散り検知方法。
[請求項 6] 複数の金属板を重ね合わせたワークを一対の電極によって加圧しつ つ通電することにより上記複数の金属板を溶接する電気抵抗溶接にお ける散り検知装置であって、
所定の溶接条件での各溶接中に所定時間間隔をおいて上記一対の電 極間の通電抵抗低下量を検出し、 該通電抵抗低下量に係るデータを蓄 積するデータ蓄積手段と、
上記データ蓄積手段のデータに基づいて当該溶接条件における上記 通電抵抗低下量の度数分布を算出する度数分布算出手段と、
上記度数分布算出手段で算出される度数分布をガウス関数でフィツ ティングし、 該フィツティングが統計的に有意か否かによって当該溶 接条件での散りの発生を判定する判定手段とを備えていることを特徴 とする電気抵抗溶接における散り検知装置。
[請求項 7] 請求項 6において、
上記所定時間間隔をおいて検出する通電抵抗低下量は当該所定時間 での通電抵抗低下量であることを特徴とする電気抵抗溶接における散 り検知装置。
[請求項 8] 請求項 6又は請求項 7において、
上記判定手段は、 上記度数分布について、 1つのガウス関数でのフ ィツティングと 2つのガウス関数でのフィツティングを行ない、 2つ 〇 2020/175158 13 卩（：170? 2020 /005611
のガウス関数でのフィッティングの方が統計的に有意であるときは、 当該溶接条件での散りの発生度が高いと判定することを特徴とする電 気抵抗溶接における散り検知装置。
[請求項 9] 請求項 8において、
上記判定手段は、 2つのガウス関数でのフィッティングの方が統計 的に有意であり、 当該両ガウス関数各々の平均値の差が所定値以上で あるときは、 当該 2つのガウス関数のうち平均値が大きい方のガウス 分布に属する確率が高い通電抵抗低下量は散りの発生によると判定す ることを特徴とする電気抵抗溶接における散り検知装置。
[請求項' 10] 請求項 8又は請求項 9において、
上記判定手段は、 1つのガウス関数でのフィッティングの方が統計 的に有意であるとき、 並びに 2つのガウス関数でのフィッティングの 方が統計的に有意であるが、 当該両ガウス関数各々の期待値の差が所 定値未満であるときは、 上記データから上記所定時間間隔をおいて検 出される各通電抵抗低下量についてカイニ乗値を算出し、 カイニ乗分 布により決定される所定閾値よりも大きいカイニ乗値に係る通電抵抗 低下量は散りの発生によると判定することを特徴とする電気抵抗溶接 における散り検知装置。
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