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基于电极位移曲线的点焊过程故障诊断

作　者: 杨乃文
导　师: 陈剑虹；张鹏贤
学　校: 兰州理工大学
专　业: 材料加工工程
关键词: 电阻点焊数据采集信号分析特征参量提取故障分类案例推理故障诊断
分类号: TG453.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 63次
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内容摘要

电阻点焊是一种高效、易于实现自动化的焊接方法,因而被广泛地应用于汽车制造和航空航天工业。由于电阻点焊熔核形成时间短,温度分布窄,焊接过程存在大量随机影响因素,仅通过稳定工艺参数无法完全避免焊接过程故障的产生,以及质量不合格焊点的出现。焊后检验作为质量保证体系虽必不可少,但其不具实时性。特别对于大量使用电阻焊的场合,发展一种点焊过程故障诊断和质量实时监控方法,取代或减少目前采用的焊后探伤和破坏性抽检,对提高生产率、降低成本,保证焊接质量具有重要意义。在点焊过程中,影响焊接质量的多种故障因素如工件翘曲、工件表面问题、网压波动和电极轴向错位等,均直接或间接地蕴涵在焊接电流、焊接电压、电极位移等信号的动态变化之中。本文以电极位移信号为主要信息源,通过对信号时域和波形特征分析,探索了一种基于信号实时监测和特征提取,对点焊过程故障进行在线诊断的新方法。论文工作内容包括:1)搭建以AC6115（A/D）卡为核心的计算机数据采集系统,同步采集点焊过程中的焊接电流、焊接电压、电极位移信号,通过对上述信号的处理和分析表明:实时采集的焊接信号可以作为焊接故障分类和在线诊断的信息源。2)针对实际生产中可能出现的故障因素,如工件翘曲、电极轴向错位、网压波动和表面问题等,将故障状态下的电极位移信号与正常焊接时的电极位移信号进行比较,结果表明各种故障因素均引起了电极位移信号的奇异性变化,造成焊点质量的变化。将这种奇异性变化作为点焊过程故障诊断的依据。3)针对电极位移曲线,划分熔核形成的不同阶段,提取位移曲线中能描述故障状态下奇异性变化的特征参量,确定表征故障状态的电极位移特征向量集合。4)以焊接电流、焊接时间和电极间压力为输入向量,以电极位移的特征参量上升斜率V₁、上升斜率V₂、下降斜率V₃、峰值位移S₁和结束位移S₂作为输出向量,建立了基于RBF神经网络的电极位移曲线预测模型。将预测的电极位移特征参量作为判别依据,建立了点焊过程故障分类规则。建立的这种故障分类方法,可实现点焊过程严重故障和一般故障的分类。5)探索了一种基于案例推理的点焊过程故障诊断方法,针对几种典型的一般故障:电极轴向错位、网压波动和表面问题等,建立了基于相似优先比矩阵的案例检索模型,经有效性检验,该模型的诊断正确率为94%。

全文目录

摘要  8-9
ABSTRACT  9-11
第1章绪论  11-20
  1.1 研究背景及意义  11-12
    1.1.1 研究背景  11-12
    1.1.2 研究目标和意义  12
    1.1.3 课题来源  12
  1.2 电阻点焊过程影响因素及监测方法研究现状  12-16
    1.2.1 电阻点焊过程故障影响因素研究  13-14
    1.2.2 电阻点焊监测方法研究现状  14-16
  1.3 目前研究所存在的问题  16-17
  1.4 故障诊断研究方法综述  17-18
    1.4.1 系统故障的特征量及其获取  18
    1.4.2 故障的决策与分离方法  18
    1.4.3 故障诊断的方法  18
  1.5 本文主要研究内容  18-20
第2章点焊过程动态信号的获取与分析  20-35
  2.1 点焊过程动态信号的获取  20-22
    2.1.1 采集系统的硬件构成  20-21
    2.1.2 采集系统软件构成  21
    2.1.3 信号曲线获取  21-22
  2.2 信号预处理  22-24
  2.3 信号分析  24-30
    2.3.1 时域分析  24-27
      2.3.1.1 焊接电流、电压信号分析  24-25
      2.3.1.2 动态电阻信号分析  25-26
      2.3.1.3 电极位移信号分析  26-27
    2.3.2 时频域分析  27-30
      2.3.2.1 傅立叶谱分析  27-28
      2.3.2.2 Daubechies小波  28-30
  2.4 不同焊接规范参数对信号的影响  30-34
    2.4.1 焊接电流  31-32
    2.4.2 焊接时间  32
    2.4.3 电极压力  32-33
    2.4.4 工件厚度  33-34
  2.5 本章小结  34-35
第3章故障状态下电极位移曲线分析  35-46
  3.1 点焊过程故障介绍  35-38
    3.1.1 烧穿  35
    3.1.2 未熔核  35-36
    3.1.3 裂纹  36
    3.1.4 网压波动  36
    3.1.5 喷溅  36-37
    3.1.6 工件翘曲  37
    3.1.7 工件表面状态  37
    3.1.8 电极轴向错位  37-38
  3.2 试验方案设计  38-39
  3.3 故障位移曲线与合格位移曲线的对比分析  39-45
    3.3.1 合格焊点位移曲线  39-40
    3.3.2 特征参量提取  40-41
    3.3.3 网压波动时位移曲线  41-42
    3.3.4 表面问题  42-43
    3.3.5 工件翘曲  43-44
    3.3.6 电极轴向错位  44
    3.3.7 喷溅  44-45
  3.4 不同焊点剪切强度  45
  3.5 本章小结  45-46
第4章点焊过程故障分类模型  46-59
  4.1 引言  46
  4.2 故障分类策略  46-47
  4.3 故障分类模型的建立  47-58
    4.3.1 基于神经网络的电极位移曲线预测模型  47-53
      4.3.1.1 径向基(RBF)神经网络基本理论  48-49
      4.3.1.2 向量空间的规格化  49-50
      4.3.1.3 电极位移预测模型  50-52
      4.3.1.4 预测模型的有效性检验  52-53
    4.3.2 故障分类模型  53-58
      4.3.2.1 典型故障曲线分析  53-56
      4.3.2.2 故障分类规则的建立  56
      4.3.2.3 故障分类模型的验证  56-58
  4.4 本章小结  58-59
第5章基于案例推理的点焊过程故障诊断  59-67
  5.1 几种一般故障典型位移曲线分析  59-60
  5.2 特征参量的奇异程度分析  60-61
  5.3 基于案例推理的点焊过程故障诊断  61-66
    5.3.1 基于案例推理(CBR)的故障诊断方法的建立  62-63
    5.3.2 案例检索方法  63-64
    5.3.3 点焊过程故障诊断  64-66
  5.4 本章小结  66-67
结论  67-69
参考文献  69-73
致谢  73-74
附录A 攻读硕士期间发表论文  74

基于电极位移曲线的点焊过程故障诊断

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