焊縫跟蹤光電傳感器控制系統(tǒng)的設(shè)計（終稿）

基于光電傳感器的智能焊縫 跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計 摘要 焊接自動化具有提高生產(chǎn)效率，優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量和改善勞動條件等優(yōu)點，能夠大力促進制造業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，而焊縫跟蹤技術(shù)是實現(xiàn)焊接自動化的必要技術(shù)，因此，發(fā)展焊縫跟蹤技術(shù)具有重要意義。 本文設(shè)計的光電傳感器式焊縫自動跟蹤系統(tǒng)有三個主要部分組成，即光電傳感器，控制系統(tǒng)和執(zhí)行機構(gòu)三個主要部分?？刂葡到y(tǒng)是基于 MSC-51 的單片機系統(tǒng)，跟蹤執(zhí)行機構(gòu)系統(tǒng)由焊接小車和雙十字滑架組成。 對于常態(tài)表面狀態(tài)和打磨表面狀態(tài)下的工件，系統(tǒng)針對性地采用兩種不同的信號采集和處理方法：對于表面常態(tài)下的 工件，采用了加權(quán)比較的信號處理方法；對于表面打磨的工件，采用了另一種信號處理方法 信號差值比較的方法。因此，這兩種方法的綜合使用可以有效地提高傳感器的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。 在分析前人實驗經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，本系統(tǒng)的執(zhí)行機構(gòu)采用的是小車配合雙十字滑架的模式。系統(tǒng)經(jīng)過理論分析，建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計了符合系統(tǒng)要求的模糊-PID 控制系統(tǒng)。模糊 -PID 控制系統(tǒng)采用開關(guān)切換控制的方式，在大誤差范圍內(nèi)采用 PID控制，在小誤差范圍內(nèi)則轉(zhuǎn)換成模糊控制，兩者的轉(zhuǎn)換由微機程序根據(jù)事先給定的誤差范圍自動選擇切換。仿真設(shè)計 表明，該模型不僅簡單可靠，而且跟蹤精度高。 相關(guān)的焊接實驗與仿真表明，光電傳感器式焊縫自動跟蹤系統(tǒng)總體上達(dá)到了設(shè)計要求，具有深入開發(fā)的潛力。 關(guān)鍵詞 ：光電傳感器；焊縫跟蹤；單片機；模糊 -PID 控制 Abstract Welding Automation has the advantages of increasing production efficiency,optimizing products quality and improving working conditions,etc.So it canvigorously promote the economic development of the manufacturing.Thedevelopment of the seam tracking technology which is a necessary for the weldingautomation technology has a great significance. In this paper,Seam Tracking System Based on Photoelectric Sensor has threemain components,namely,Photoelectric Sensor,a sub-system of control and theexecutive machine.The whole control system is consists of MSC-51 microcomputerhardware and the corresponding control software.The executive machine has twoparts,one of parts is called welded car,the other is the double-cross slider machine. the system has two different signal acquisition-processing methods for thedifferent surfaces of workpiece:For the normal surface of the workpiece,it uses themethod of comparing the signal;for the polished surface of the workpiece,it useanother different kind method of signal processing subtraction-divided method.Therefore,it can effectively improve the accuracy and adaptability of thephotoelectric sensor by these ways. Based on the experience,the executive machine is made up by welded car anddouble-cross slider machine.By the theoretical analysis of the system,we establishthe corresponding mathematical model,and design the Fuzzy-PID control systemwhich can meet the requirements of the system.Fuzzy-PID control system uses aprogram switch to convert.when the warp detected is big,the Proportional control isapplied;when the warp detected is small,Fuzzy technology is applied.Theconversion of program switch is decided by the warp range.By the simulation,itshows that these methods are not only simple and reliable,but also more accurate forthe seam tracking. After the welding experiment and simulation,it shows that seam tracking systembased on photoelectric sensor can meet the requirements of designing generally,it candevelop more better in the future. Key Words: Photoelectric Sensor； Seam Tracking； Microcomputer； Fuzzy-PID Control 目 錄 摘 要 .I ABSTRACT.II 第一章 緒論 . .1 1.1選題依據(jù)及課題意義 . .2 1.2國內(nèi)外設(shè)計現(xiàn)狀 . .2 1.2.1焊縫自動跟蹤技術(shù)概述 . . .3 1.2.2焊縫跟蹤傳感器的發(fā)展?fàn)顩r .3 1.2.3焊縫自動跟蹤中控制理論發(fā)展概況 . .6 1.2.4焊縫跟蹤伺服系統(tǒng)和執(zhí)行機構(gòu) . .10 1.3本文設(shè)計的主要內(nèi)容 . . .10 第二章 光電傳感器的設(shè)計 . .12 2.1光電傳感器的組成和原理 . . .12 2.1.1光電傳感器的元件組成 . . .12 2.1.2光電傳感器的電路設(shè)計 . . .13 2.1.3傳感器元件的選擇和工作特性 . . .14 2.1.4光電傳感器的工作原理 . . .15 2.2影響光電傳感器工作的因素 . .16 2.2.1傳感器高度實驗 . .16 2.2.2工件表面狀況影響實驗 . . .17 2.2.3人工輔助線影響實驗 . . .18 2.2.4弧光影響實驗 . . . 18 2.2.5白線偏移實驗及數(shù)據(jù)處理 . . .19 2.3工件表面打磨狀態(tài)下傳感器信號采集實驗 . . .22 第三章 硬件選擇及系統(tǒng)整體組成 . .25 3.1焊接小車和執(zhí)行機構(gòu) . . .25 3.1.1焊接小車 . . .25 3.1.2執(zhí)行機構(gòu) . . .25 3.1.3十字滑架步進電機驅(qū)動控制電路 . .27 3.2 MSC-51單片機系統(tǒng) . . .29 3.2.1單片機的 P口分配 . . .29 3.2.2單片機存儲空間分配 . . .29 第四章 焊縫跟蹤控制系統(tǒng) .31 4.1數(shù)學(xué)模型的建立 . . .31 4.1.1控制原理 . . .31 4.1.2數(shù)學(xué)模型 . . .32 4.2控制器的設(shè)計 . . .34 4.2.1 Fuzzy-PID 復(fù)合控制器 . . .34 4.2.2 PID控制部分 . . .37 4.2.3模糊控制器的設(shè)計 . . .37 4.3仿真與分析 . . .45 第五章 結(jié)論和分析 . .50 5.1光電傳感器式焊縫自動跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計結(jié)論 . . .50 5.2進一步設(shè)計的建議 . . .50 參考文獻 . . .51 附錄：中文翻譯和外文資料 .52 致謝 . . .59 第一章 緒論 1.1 選題依據(jù)及課題意義 焊接技術(shù)作為一門綜合性應(yīng)用技術(shù)，具有多學(xué)科交叉融合的特點。焊接技術(shù)的自動化、柔性化與智能化是未來焊接技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。采用機器人焊接不但可以提高生產(chǎn)率、改善勞動條件、穩(wěn)定 和保證焊接質(zhì)量、而且可以實現(xiàn)小批量產(chǎn)品的焊接自動化。 近幾年來，國內(nèi)外對焊接自動化的設(shè)計主要集中以下幾個方面： (1)具有焊縫智能識別與跟蹤功能的焊接機器人系統(tǒng)，是目前設(shè)計的熱點和難點，在智能識別方面以電弧傳感器和光電傳感器為兩大典型代表，且目前已出現(xiàn)了比較成熟的系統(tǒng)。 (2)焊接多自由度的焊接機器人系統(tǒng)。 (3)多機器人組成的焊接柔性制造系統(tǒng)。 隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，和對產(chǎn)品質(zhì)量要求的不斷提高，弧焊機器人正朝著“高效化、自動化、智能化、柔性化”的方向發(fā)展，所采用的傳感器多是電弧傳感器或光電傳感器。但從整體上看 ，目前國內(nèi)外大量應(yīng)用的弧焊機器人系統(tǒng)基 本都屬于示教再現(xiàn)階段或離線編程階段的成果，雖然這類機器人能夠完成大量的重復(fù)性的工作，具有簡單、直觀、易于操作和重復(fù)定位精度高等優(yōu)點，但當(dāng)工件變更種類時，一般都要求系統(tǒng)更換工裝，這在小批量、多品種的生產(chǎn)中必然會導(dǎo)致成本提升的問題。而且，由于焊接是一種熱加工工藝過程，一些尺寸較大、剛性較差（如薄板）的工件在焊接過程中很可能會產(chǎn)生熱變形，或者由于大型焊件的焊縫開口一致性不好，可能會導(dǎo)致實際的焊道偏離了預(yù)先示教的軌跡，此時，示教再現(xiàn)法就難以保證焊接質(zhì)量。造成這個局面的主要原因 是由于焊接過程是一個多參數(shù)相互耦合的時變的非線性系統(tǒng)，影響焊接質(zhì)量的因素眾多，并帶有顯著的隨機性，很難用精確的數(shù)學(xué)模型來描述，這使得已往的一些線性分析方法，在不同程度上存在適應(yīng)性差、對經(jīng)驗依賴性大等缺點。因此，雖然 傳 統(tǒng)型的機器人己經(jīng)有所應(yīng)用，但是在精度要求更高和產(chǎn)品經(jīng)常變化的場合是不合適的，仍需要設(shè)計開發(fā)能靈活移動，有一定智能的焊接機械，以適應(yīng)不同結(jié)構(gòu)、不同地點的焊接任務(wù)。所以有必要加入自動跟蹤裝置以增強它們的適應(yīng)性，發(fā)展配帶傳感器、智能化更加靈活的制造系統(tǒng)的需求非常迫切。由于待焊工件存在下料加工及裝配的誤差，焊接熱過程引起的變形事先也難以預(yù)料，因此給定軌跡的目標(biāo)控制（或離線編程）方式己無能為力，具有焊縫自動跟蹤能力的自適應(yīng)系統(tǒng)自然成為首選目標(biāo)。 因此，為了適應(yīng)以上要求，本課題將對弧焊機器人光電傳感器式智能焊縫跟蹤系統(tǒng)進行設(shè)計和改進。 與其它系統(tǒng)相比，從理論上講它具有以下幾個方面的優(yōu)點： （ 1）傳感器方面 光電傳感器跟蹤精度高，動態(tài)響應(yīng)快，信息豐富，是目前設(shè)計得最多的傳感器之一。 傳感器包括信號光源和接收器兩部分，結(jié)構(gòu)形式種類繁多。所用信號光源有白熾燈、激光、紅外光等；按接收器件的特征可分為單點式光電傳感器和圖 像傳感器兩大類。前者以單個或幾個分支光電器件為接收元件，后者以集成光電器件 (如 CCD、 PSD 等 )為接收元件。單點式光電傳感器以人工輔助線塑料膠帶，白漆線等、坡口面或坡口棱邊作為跟蹤基準(zhǔn)，據(jù)此可獲得跟蹤信號。單點式光電傳感器還有許多其它形式，其結(jié)構(gòu)和控制電路都比較簡單，成本低，容易產(chǎn)業(yè)化，所以本課題采用單點式光電傳感器。 （ 2）控制系統(tǒng)方面 由于焊接過程的特殊性，其往往表現(xiàn)為一些復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，難以找到合適的數(shù)學(xué)物理模型，對此傳統(tǒng)的控制方法就容易顯現(xiàn)出它自身的局限性。因此，在自動焊接過程如何模仿人類特 有的智能來實現(xiàn)復(fù)雜的焊接控制是目前和將來焊接自動化的重要內(nèi)容。目前，在焊縫跟蹤設(shè)計領(lǐng)域涉及的人工智能方法主要有模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法三種，目前運用最多的是模糊控制方法。模糊控制可以不需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，它是一種基于規(guī)則的非線性控制方法。它所采用的語言型控制規(guī)則是基于現(xiàn)場操作人員的控制經(jīng)驗或相關(guān)專家的知識。因此，在處理一些復(fù)雜性、不確定性問題的性能方面，就單一方法來講，相對于傳統(tǒng)經(jīng)典控制方法，選擇模糊控制方法要更加的合適。 但是，模糊控制也有其自身的不足，由于模糊控制表的量化等級有限，造 成其精確度不高，還有就是自適應(yīng)能力有限和易產(chǎn)生震蕩現(xiàn)象等缺點。 因此，單一控制方法都有其不足之處，往往達(dá)不到較理想的效果，所以本課題計劃把兩種控制方法綜合起來應(yīng)用：即模糊控制 -PID復(fù)合控制方法。其中，最常見的一種就是 Fuzzy-P雙模控制方法。 這種復(fù)合控制方法的原理是在大偏差范圍內(nèi)采用經(jīng)典比例控制，而在小偏差范圍內(nèi)則采用模糊控制，二都之間的轉(zhuǎn)換由程序根據(jù)事先給定的誤差范圍自動轉(zhuǎn)換來實現(xiàn)的。這種改進的控制方法的優(yōu)點主要是比例控制可以進行高速的糾編，而在小偏差范圍內(nèi)模糊控制則可以很好的消除穩(wěn)態(tài)誤差。因此，它 可以提高控制的速度和控制的穩(wěn)態(tài)性能。 1.2 國內(nèi)外設(shè)計現(xiàn)狀 1.2.1 焊縫自動跟蹤技術(shù)概述 焊縫自動跟蹤系統(tǒng)一般有傳感器、控制器、執(zhí)行機構(gòu)三大部分組成，常構(gòu)成一個閉環(huán)反饋系統(tǒng)。焊縫自動跟蹤系統(tǒng)是一定程度上的智能控制系統(tǒng)，要提高焊縫跟蹤系統(tǒng)的精度，除了在軟件方面的改進之外，還需要以上三大部分硬件方面的提升： 1、自動跟蹤傳感器方面。設(shè)計更加靈敏的傳感器，使系統(tǒng)具有更強的實時性。 2、控制器方面。 設(shè)計功能強、成本低的控制器硬件，設(shè)計更加合理有效的協(xié)調(diào)各自由度運動控制的原理與方法。 3、執(zhí)行機構(gòu)方面。需要設(shè)計出更 為合理的自由度配置形式和結(jié)構(gòu)，以保證機構(gòu)更為輕便、運動靈活。 1.2.2 焊縫跟蹤傳感器的發(fā)展?fàn)顩r 設(shè)計和發(fā)展智能化的焊接自動化系統(tǒng)是保證焊接質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率、改善勞動條件的重要手段，也是目前焊接技術(shù)的發(fā)展方向。世界上許多著名的焊接設(shè)備設(shè)計和制造機構(gòu)都在努力開發(fā)這一領(lǐng)域。焊接過程自動控制系統(tǒng)首先要解 決的問題是焊縫跟蹤。經(jīng)過幾十年的設(shè)計和實踐，焊縫跟蹤技術(shù)已經(jīng)取得了長足的進步，而新型傳感器的不斷出現(xiàn)正是這一進步的標(biāo)志。 對于焊接傳感器，目前還沒有形成統(tǒng)一的定義。大家普遍認(rèn)為，一個傳感器，如果能夠檢測到焊接 質(zhì)量的外部和內(nèi)部狀況（比如坡口變化、溶池子尺寸、溫度變化、電弧聲光等特征信息），并能將檢測值作為信號輸出，以監(jiān)測和控制焊接生產(chǎn)過程，就可以稱之為傳感器。 焊接傳感器是焊縫自動跟蹤系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。在整個系統(tǒng)中的作用是精確檢測出焊縫的位置和形狀信息并轉(zhuǎn)化為電信號?？刂葡到y(tǒng)之后再對信號進行處理，并根據(jù)檢測結(jié)果，控制自動調(diào)節(jié)機構(gòu)調(diào)整焊槍位置，從而實現(xiàn)焊縫自動跟蹤。 跟蹤傳感器從原理上來分有多種形式。其中比較重要的有接觸式傳感器、電磁傳感器、直接式的電弧傳感器和間接式的光電傳感器。 最早使用的是接觸式傳感器。但是 由于磨損大，易變形等，所以不適用于高速焊接。 針對壓力容器中采用最多的 I型坡口，使用電磁傳感器的焊縫自動跟蹤系統(tǒng)能較好的實現(xiàn)壓力容器焊接過程中的焊縫自動跟蹤。其理論基礎(chǔ)為電磁理論。對于液壓支架的焊接，此種傳感器不適合。其原因在于傳感器與焊絲之間有一定的距離，難以實現(xiàn)液壓支架角型焊縫的實時跟蹤。 電磁式傳感器按頻率分為高頻式（渦流傳感器）和普通頻率式兩種，高頻式（渦流）傳感器的頻率為 30-160KHz，而普通式的頻率低于 10KHz。它的不足是容易受到焊接過程中的電磁噪聲和工件錯邊的影響產(chǎn)生電磁誤差信號。 聲學(xué) 傳感器尤其是超聲波傳感器結(jié)構(gòu)簡單，精度高，價格便宜。超聲波傳感器主要由超聲波發(fā)生和接收裝置兩大部分組成。超聲波傳感器的測量精度主要取決于超聲波的頻率，頻率越高，誤差越小，一般超聲波的頻率在 1.25-2.5MHZ。 超聲波傳感器不易受焊接中的電磁、光、煙塵等干擾，但需要貼近工件，又對噪聲比較敏感，因而容易受到噪聲干擾，如 CO2 焊接的應(yīng)用中就有一定的限制。 電弧傳感器的工作原理：在焊接過程中，焊槍與工件之間的相對位置發(fā)生變化時，會引起電弧電壓和電流的變化，這些變化都可以作為特征信號被提取出來，用于實現(xiàn)焊槍高低和 左右兩個方向的跟蹤控制。電弧傳感器以電弧本身為傳感器，相對其它傳感器 來說，它結(jié)構(gòu)更加簡單，保用方便靈活，它的最大優(yōu)勢是它能抗弧光，高溫及強磁場能力很強。因為它不受弧光、磁場、飛濺、煙塵等干擾，因而，它具有響應(yīng)快、精度高，抗干擾強等特點。它的缺點如下：由于它是以電弧本身作為檢測元件，所以只有在焊接過程中才能發(fā)揮作用。另外，焊槍的擺動或旋轉(zhuǎn)機構(gòu)比較復(fù)雜，電弧各參數(shù)間耦合性很強，實際得到的波形未達(dá)到預(yù)期的效果，故需要對所得的數(shù)據(jù)進行濾波，且控制量需要根據(jù)大量的實驗經(jīng)驗來確定，對于無對稱側(cè)壁或根本無側(cè)壁的接頭形式， 現(xiàn)有的傳感器不能識別，也不能實現(xiàn)對焊接起始點與終止點的自動檢測。國內(nèi)外已做了很多電弧傳感器的焊縫跟蹤方面的工作。 電弧擺動的實現(xiàn)有多種方法，可以通過擺動焊炬，也可以是焊炬不動，通過電磁力來驅(qū)動電弧擺動，或者將氣體吹入電弧中，利用熱收縮效應(yīng)使電弧擺動。 光學(xué)傳感器精度高、再現(xiàn)性好，可以實現(xiàn)對坡口形狀、寬度和截面的檢測和焊縫跟蹤 ,為焊接參數(shù)的自適應(yīng)控制提供依據(jù)。光電傳感器又可以分為基于分立光電元件的單點式光電傳感器和能夠獲得坡口圖像信息的視覺傳感器。 視覺傳感器能夠檢測坡口二維圖像信息，由于其包括的信息多、靈敏 度高、動作相應(yīng)快 ,成為最新式、功能最強、性能最先進的焊縫自動跟蹤傳感器。利用視覺傳感器的焊縫自動跟蹤系統(tǒng)是未來焊接自動化的發(fā)展趨勢。根據(jù)輔助光源形 式的不同，焊縫跟蹤視覺傳感器可以分為基于結(jié)構(gòu)光的視覺傳感器和基于光點掃描的視覺傳感器。與采用結(jié)構(gòu)光的視覺傳感器相比較 ,采用光點掃描獲得二維圖像信息的視覺傳感器的缺點是所使用的振鏡結(jié)構(gòu)復(fù)雜 ,價格昂貴。 視覺傳感器所能獲得的信息量大，同時，隨著計算機技術(shù)和圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，大大提高了焊接系統(tǒng)的外部適應(yīng)能力。特別是 CCD傳感器因其可靠的性能、清晰直觀的圖像和良好 的使用效果而得到了普遍的重視。例如，線陣 CCD圖像傳感器 ,它的白熾燈光通過光導(dǎo)纖維投射在工件上形成圓形光斑，其反射光成像于上方的器件上，由于是線陣（包含個光敏單元），僅獲得光斑中與焊縫垂直的一條線的信號，與工件表面對應(yīng)的光敏單元信號強，與縫隙對應(yīng)的光敏單元信號弱，用微機處理 256這個信號，即可求出焊線中心線的位置，用于自動跟蹤。這類傳感器由于光斑面積大，如何提高其光照度以獲得必要的信噪比是其關(guān)健。其工作原理如圖 1 1所示。 圖 1-1 線陣 CCD 圖像傳感器 單點式光電傳感器相對視覺傳感器來說，它的結(jié)構(gòu)更加簡單，對相應(yīng)設(shè)備的要求條件沒那么高，價格更加便宜，在滿足跟蹤精度要求的條件下，更容易實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，對提高國內(nèi)的焊接自動化水平大有裨益。但它采集的信息量相對視覺傳感器要少，對實驗的條件和環(huán)境要求較高，抗干擾能力有待提高。 1.2.3 焊縫自動跟蹤中控制理論發(fā)展概況 發(fā)達(dá)國家對弧焊過程的焊縫跟蹤已進行了很多年的設(shè)計和探索，取得了可觀的成績。近代由于電子技術(shù)、計算機技術(shù)的發(fā)展和模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，并將其應(yīng)用到焊接這一復(fù)雜的不確定性的非線性系統(tǒng)，使焊縫跟蹤 跨入一個嶄新 的朝代 智能焊縫跟蹤時代。所謂現(xiàn)代智能控制就是主要利用人的操作經(jīng)驗、知識和推理規(guī)則，同時利用控制系統(tǒng)所提供的某些信息得出相應(yīng)的控制動作，以達(dá)到預(yù)期控制目的的一種控制方法。 目前，采用的控制方法主要可以分為經(jīng)典控制方法和現(xiàn)代智能控制方法兩大類，而經(jīng)典控制方法主要有 PID控制，智能控制則主要有模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等等。 1）經(jīng)典控制方法的發(fā)展應(yīng)用 經(jīng)典控制方法中應(yīng)用最普遍的是 PID控制方法，這種方法的實質(zhì)是檢測出被控對象的某個或某些狀態(tài)參數(shù)，與期望值進行比較，得出偏差值，輸送到采用 PID算法設(shè)計的控制器中，得出控制量，控制執(zhí)行機構(gòu)的動作，從而減小甚至消 除偏差。 PID控制器問世至今已有近 70年歷史，它以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制的主要技術(shù)之一。這種控制方法也是工程中較為成熟的一種方法。 常規(guī) PID控制也有許多不完善之處，其中最主要的問題就是 PID 控制器參數(shù)的整定問題，且一旦整定計算好后，在整個控制過程中都是固定不變的，而實際中，由于實際系統(tǒng)參數(shù)等發(fā)生變化，而使系統(tǒng)很難達(dá)到最佳的控制效果?，F(xiàn)代工業(yè)控制過程中，許多被控對象機理復(fù)雜，它不僅表現(xiàn)在控制系統(tǒng)具有多輸入、 多輸出的強耦合性、參數(shù)時變性和嚴(yán)重的非線性特性，而且從系統(tǒng)對象所能獲得的知識訊息量也相對地減少，然而對控制性能的要求卻日益提高。因此，采用常規(guī) PID控制器難以獲得滿意的控制效果。它的發(fā)展趨勢是與智能控制相結(jié)合，形成控制性能更優(yōu)的復(fù)合控制。 2) 模糊控制方法在焊縫跟蹤中的發(fā)展?fàn)顩r 模糊控制是基于豐富操作經(jīng)驗總結(jié)出的、用自然語言表述控制策略，或通過大量實際操作數(shù)據(jù)歸納總結(jié)出的控制規(guī)則，用計算機予以實現(xiàn)的自動控制。它與傳統(tǒng)控制的最大不同，在于不需要知道控制對象的數(shù)學(xué)模型，而需要積累對設(shè)備進行控制的操作經(jīng)驗或數(shù)據(jù) 。由于模糊控制是以人的操作經(jīng)驗為基礎(chǔ)，而不依賴于控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，實際上是把人的智能融入了控制系統(tǒng)，自然實現(xiàn)了人的某些潛能，所以它屬于一種智能控制。 1965 年，美國加州大學(xué)自動控制系 L.A.Zedeh 教授把經(jīng)典集合與 J.Lukasiewicz的多值邏輯融為一體，用數(shù)字或函數(shù)表述和運算含有像“冷”、“熱”之類純屬主觀意義的模糊概念，創(chuàng)立了模糊集合理論，這就開創(chuàng)了模糊控制數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的設(shè)計。其后，出現(xiàn) 了許多設(shè)計模糊集合理論和模糊邏輯推理的成果： 1968 年提出了模糊算法概念， 1970年提出模糊決策， 1971 年提出 模糊排序， 1973 年， L.A.Zedeh引入語言變量這個概念，提出模糊 if-then規(guī)則來量化人類模糊語言的知識規(guī)則，建議把模糊邏輯應(yīng)用于控制領(lǐng)域，從而奠定了模糊控制的理論基礎(chǔ)。 1983年，日本富士電機開創(chuàng)了模糊控制在日本的第一項應(yīng)用 水凈化處理。日本的 S.Murakami 等人設(shè)計了基于模糊控制的焊縫跟蹤系統(tǒng)，根據(jù)語言規(guī)則設(shè)計了模糊濾波器和模糊控制器，控制效果很好。 1989年日本將模糊控制 應(yīng)用于電冰箱、洗衣機、微波爐等消費產(chǎn)品上，把模糊控制的應(yīng)用推向了高潮。 1985年，保加利亞的 D.Lakov提出用 模糊模型描述弧焊過程的不確定性，借助于配置的非接觸式激光傳感器，它能按示教內(nèi)容對焊縫進行跟蹤，實驗結(jié)果表明，采用模糊集概念可以進行在線評估、預(yù)測和控制。 隨著計算機及其相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和模糊控制的廣泛應(yīng)用，出現(xiàn)了許多模糊硬件系統(tǒng)，進一步推動了模糊控制理論的發(fā)展和應(yīng)用。模糊控制也由最初的經(jīng)典模糊控制發(fā)展到自適應(yīng)模糊控制、專家模糊控制和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)模糊控制。 3) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法在焊縫跟蹤中的發(fā)展?fàn)顩r 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是在設(shè)計人腦結(jié)構(gòu)和功能的基礎(chǔ)上，通過簡化、抽象和模擬，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，再通過相應(yīng)的計 算機系統(tǒng)，實現(xiàn)反映人腦結(jié)構(gòu)和功能來處理問題的過程控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長于從輸入 -輸出數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的知識，總結(jié)出規(guī)律性的東西。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是把模仿人腦生理結(jié)構(gòu)和工作機理的數(shù)學(xué)模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟自動控制相結(jié)合的產(chǎn)物，它具有人腦可以并行處理信息、模式識別、記憶和自學(xué)習(xí)的能力，因而對于多維、非線性、強耦合和不確定的復(fù)雜系統(tǒng)能夠很好地實現(xiàn)自動控制。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的設(shè)計主要集中在以下幾個方面：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法 (GA)的結(jié)合；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他控制方法綜臺的選擇；閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性的設(shè)計；新型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和快速算法及其在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 的設(shè)計。盡管神經(jīng)控制相對于常規(guī)控制在某些方面有無可比擬的優(yōu)勢 ,它可以用來處理常規(guī)控制方法難以處理的復(fù)雜非線性系統(tǒng)的控制問題，而這并不意味著對所有的非線性系統(tǒng)的控制問題，神經(jīng)控制就一定比常規(guī)控制好。對有些可以用常規(guī)控制解決的非線性系統(tǒng)的控制問題，究竟采用哪一種方法好，目前尚無定論。因此，可將神經(jīng)控制和常規(guī)控制用于相同的非線性系統(tǒng)，并對它們的控制效果進行比較設(shè)計。它可為人們選擇合適的控制方案提供指導(dǎo)。 目前，誤差傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及 BP 網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最廣、且它的基本思想也最直觀的 ， BP網(wǎng)絡(luò)的特點是進行誤差逆?zhèn)鞑?，即根?jù)網(wǎng)絡(luò)的希望輸出與網(wǎng)絡(luò)實際輸出之差的誤差信號，由輸出層經(jīng)中間層向輸入層逐層修正連接權(quán)及各單元的輸出閾值， BP算法在求誤差函數(shù)的極小值，通過樣本的反復(fù)訓(xùn)練并朝減少偏差的方向修改權(quán)值，直到達(dá)到滿意的精 度為止。 在國內(nèi)焊縫跟蹤領(lǐng)域方面，華南理工大學(xué)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于弧焊機器人中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在笛卡爾空間軌跡的補償作用，設(shè)計出了一種基于笛卡爾空間軌跡調(diào)整的機器人焊縫跟蹤神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，這種控制器具有良好的控制特性和較強的魯棒性，顯著提高了弧焊機器人的焊縫跟蹤精。 上海交通大學(xué) 設(shè)計了基于高斯基模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移動焊接機器人焊縫實時跟蹤系統(tǒng)，對所設(shè)計的焊接移動機器人建立了運動學(xué)模型并設(shè)計了基于高斯基模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊縫跟蹤控制器。采用 Denavit-Hartenberg(D-H)齊次坐標(biāo)變換法 分析了機器人本體和滑架對焊炬點位姿的運動學(xué)行為 ,采用高斯函數(shù)作為隸屬函數(shù) ,以滑架位置和小車方位角作為輸入 ,焊炬的轉(zhuǎn)向調(diào)整角作為輸出 ,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力 ,實現(xiàn)模糊隸屬函數(shù)和控制規(guī)則的在線修改。焊縫跟蹤 試驗驗證了所設(shè)計控制器的有效性 ,其跟蹤精度可控制在 0.5 mm 以內(nèi)。 廣東工業(yè)大 學(xué)把 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在焊縫位置識別中， ,使用視覺傳感器采集焊接熔池圖像 ,選取圖像中熔池前端部分進行處理 ,先對其進行中值濾波與灰度變換 ,在此基礎(chǔ)上 ,獲取每一幅熔池圖像的質(zhì)心值、質(zhì)心位移、質(zhì)心速度及電弧與 焊縫的偏差值作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)。以質(zhì)心值、質(zhì)心位移和質(zhì)心速度為輸入量 ,以偏差值為輸出量 ,利用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立其數(shù)學(xué)模型 ,最后對該模型進行檢驗，實驗證明了有效性。 在國外，英國利物浦大學(xué)的專家們進行了大量的關(guān)于人工神經(jīng)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)控制在 TIG焊接中的應(yīng)用的設(shè)計，且取得了很好的結(jié)果。他們利用比較成功的焊接實驗結(jié)果作為數(shù)據(jù) ，建立了一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以根據(jù)焊接參數(shù)對焊縫的質(zhì)量進行較準(zhǔn)確的預(yù)測判斷。 日本的 Y.Suga 等人將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用到焊縫跟蹤中，在該系統(tǒng)中采用了視覺傳感器并用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像處理以獲得焊縫的形狀數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果表明此系統(tǒng)具有較強的魯棒性，能有較地進行焊縫跟蹤。 國內(nèi)外焊接界的設(shè)計者們對焊接過程中焊縫的自動跟蹤技術(shù)進行了大量而且富有成效的設(shè)計，特別是在控制算法上進行了許多嘗試工，從傳統(tǒng)的控制算法到現(xiàn)代控制算法，以及目前比較受人們關(guān)注的模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都進行細(xì)致的設(shè)計，并獲得了許多富貴的應(yīng)用成果。 4) 焊接專家系統(tǒng)方法在焊縫跟蹤中的發(fā)展?fàn)顩r 專家系統(tǒng)是一種基于知識的計算程序系統(tǒng)，它能夠利用已獲取的特定領(lǐng)域的專家知識，模擬人類專家解決問題的能力，對所面臨的問題做出具有專家水平的結(jié)論。隨著人工智能技術(shù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和模糊推理等技術(shù)發(fā)展，專家系統(tǒng)有了較大的發(fā)展。 焊接領(lǐng)域的專家系統(tǒng)的設(shè)計約始于 80 年代中。最早見于報道的是美國科羅拉多礦 業(yè)學(xué)院 (CSM)與美國焊接設(shè)計所 (AWI)聯(lián)合開發(fā)的焊接材料選擇系統(tǒng) Weldselector。我國與國外幾乎同時開始焊接專家系統(tǒng)的設(shè)計工作。最早見于報道的 經(jīng)過國內(nèi)外焊接工作 者的不懈努力 ,目前焊接專家系統(tǒng)設(shè)計已觸及焊接生產(chǎn)的所有主要方面 ,主要集中在工藝制定、缺陷分析、材料設(shè)備選擇等方面。 工藝選擇與工藝制定專家系統(tǒng)。這是目前最主要的焊接專家系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域 ,有關(guān)工藝選擇及工藝制定的焊接專家系統(tǒng)約占 70%。 焊接過程實時控制專家系統(tǒng)。這是焊接專家系統(tǒng)發(fā)展的一個重要方向 ,但目前已開發(fā)的系統(tǒng)不是很多。國外已開發(fā)的此類專家系統(tǒng)有美國的 GeneralDigital Industries開發(fā)的 NEWCS， Adaptive technologies 開發(fā)的 Camtech1000 和 Adaptitech1000，AWI&NIST 開發(fā)的 Weld excel，還有就是日本的 NKK 公司開發(fā)的 Expert System for Control of Welding arc meters。其中 Weld excel 與 NEWCS兩個軟件雖已將離線工藝設(shè)與在線實時控制結(jié)合起來 ,但只是按已經(jīng)擬訂的工藝對工藝參數(shù)進行調(diào)整。而Camtech1000 和 Adaptitech1000 則具有真正的實時性 ,可完成零件定位、焊接操作、質(zhì)量檢查等 功能。 Expert System for Control of Welding arc meters 還可給出最優(yōu)焊接參數(shù) ,從而控制焊接設(shè)備 ,保持恒定的熔深和焊道高度。 焊接專家系統(tǒng)的開發(fā)與設(shè)計雖然已取得了可喜的成就 ,但其發(fā)展程度還相當(dāng)不完善 ,焊接專家系統(tǒng)今后的發(fā)展趨勢為：專家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、面向?qū)ο蠹夹g(shù)、模糊系統(tǒng)等智能技術(shù)結(jié)合起來形成混合系統(tǒng) ,克服單一技術(shù)的缺陷與不足；充分利用焊接數(shù)據(jù)庫 ,設(shè)計以當(dāng)前獲得快速發(fā)展的焊接數(shù)據(jù)庫作為知識源的自動知識獲取機制將成為焊接專家系統(tǒng)的一個值得重視的設(shè)計方向；系統(tǒng)的集成將進一步加強；多媒體技術(shù)將在焊接專家系統(tǒng)中得到進一步應(yīng)用。多媒體技術(shù)以其生動的圖文聲 效果、強大的感染力有著廣闊的發(fā)展空間 ,但目前由于其巨大的工作量僅限于在培訓(xùn)、銷售環(huán)節(jié)的焊接軟件中應(yīng)用 ,隨著計算機軟、硬件環(huán)境的進一步發(fā)展 ,將會更多地應(yīng)用于焊接專家系統(tǒng)中。 5) 復(fù)合控制方法在焊縫跟蹤中的發(fā)展?fàn)顩r 在很多情況下 ,單獨采用一種控制方法都有不足之處 ,往往達(dá)不到理想的效果。如果采用上述兩種或者三種方法復(fù)合的控制方法 ,則可以互補不足 ,得到很好的控制效果。 在實際的應(yīng)用中 ,已有很多的例子證明了這種復(fù)合控制方法的優(yōu)越性。例如：模糊數(shù)學(xué) -PID 復(fù)合控制方法、專家系統(tǒng) -PID 復(fù)合方法等等諸多復(fù)合控制方法。 2006 年巴西大學(xué)的 Alfaro Sadek C A將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制結(jié)合起來 , 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來提高計算機的視覺效果 ,模糊控制規(guī)則用來保證傳感器的連續(xù)光感。在其系統(tǒng)中 ,采用了 12個處理器、多個傳感器 ,采取了并行結(jié)構(gòu) ,實驗結(jié)果證明該種方法比總線控制的效果好。 國內(nèi)，南昌大學(xué)設(shè)計了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模糊控制器 ,并將它與 PID 控制器 相結(jié)合 ,動態(tài)的調(diào)整 PID 參數(shù)。系統(tǒng)根據(jù)技術(shù)人員的經(jīng)驗和知識 ,離線的進行學(xué)習(xí) ,使得模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掌握調(diào)節(jié) PID參數(shù)的規(guī)則 ,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)系統(tǒng)的 偏差和偏差變化率實時的對 PID 的三個 參數(shù)進行優(yōu)化。以電弧傳感器作為對象 ,通過仿真試驗 ,證明了在相同的 PID 算法下 ,此控制方法起到較好的效果 ,說明此算法是可行的。 專家系統(tǒng)善于邏輯性推理 ,但學(xué)習(xí)比較慢 ,難以滿足快速時變系統(tǒng)的控制要求 ;模糊控制長于模糊信息處理和決策 ,但對復(fù)雜對象的控制精度不夠 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式存蓄信息具有很好的自組織、自學(xué)習(xí)能力 ,但還需提高學(xué)習(xí)速度 ,避免局部 最優(yōu)而取得全局最優(yōu)。隨著智能控制設(shè)計的不斷深入 ,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、模糊控制己經(jīng)開始相互滲透和結(jié)合 ,智能控制技術(shù)在焊接中的應(yīng)用越來越廣泛。如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制的結(jié)合 ,專家系統(tǒng) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合 ,以及模糊專家控制系統(tǒng)的應(yīng)用等等。普遍認(rèn)為 ,將專家系統(tǒng)作為自適應(yīng)單元 ,將模糊計算作為決策單元而把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為補償單元是目前智能控制發(fā)展最有潛力的方法。三者的結(jié)合使得控制系統(tǒng)具有更強的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織和更好的控制品質(zhì)。目前 ,在弧焊過程控制中 ,專家系統(tǒng)主要用于熔深和熔寬控制、電弧穩(wěn)定性控制、焊縫跟蹤和規(guī)范參數(shù)的專家知識優(yōu)化等方面 ;模糊及其復(fù)合控制多用于電弧穩(wěn)定性控制 ;模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多用于熔寬、熔深和焊縫跟蹤上 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用其“學(xué)習(xí)”功能主要應(yīng)用于熔深和熔寬的檢測 ,再與模糊控制器結(jié)合 ,完成焊接質(zhì)量和焊縫的跟蹤。 1.2.4 焊縫跟蹤伺服系統(tǒng)和執(zhí)行機構(gòu) 焊縫跟蹤系統(tǒng)中，用于驅(qū)動執(zhí)行機構(gòu)的電動機，目前常用的有步進電動機、直流伺服電動機、無刷直流伺服電動機和交流伺服電動機等。在近年開發(fā)的焊縫跟蹤系統(tǒng)中步進電動機還占有很大的部分 ,而采用直流伺服電動機和無刷直流伺服電動機則是今后的發(fā)展趨勢。 對于焊縫跟蹤的執(zhí)行機構(gòu)的機械裝置，最重要的是行走機構(gòu)，它的靈活性和穩(wěn)定性對跟蹤精度起著很重要的作用。車輪式移動裝置機構(gòu)簡單，動作穩(wěn)定、靈活 ,最適合于平地行走 ,很多焊縫跟蹤執(zhí)行機構(gòu)都應(yīng)用輪式結(jié)構(gòu)。車輪輪式結(jié) 構(gòu) 分為三輪式、四輪式和六輪式結(jié)構(gòu)。三輪式機構(gòu)的特點是但它的旋轉(zhuǎn)中心也與車體的中心不一致。而六輪式機構(gòu)控制和操縱起來比較復(fù)雜。因此在焊接和其他行業(yè)中大多采用四輪移動機構(gòu)的典型結(jié)構(gòu)。 隨著計算機技術(shù)和自動化技術(shù)的發(fā)展，專門用于焊接的機器人也得到了迅速的發(fā)展，機械手機構(gòu)被廣泛應(yīng)用于焊縫自動跟蹤機構(gòu)。 1.3 本文設(shè)計的主要內(nèi)容 本文要開展如下幾個方面的工作： 1.設(shè)計并自制光電傳感器，分析哪些主要因素影響傳感器的精準(zhǔn)度和靈敏度，最終確定傳感器的最佳工作狀態(tài)。 2.為了進一步提高傳感器識別的精確度和靈敏度，使之 能夠?qū)ぜ煌砻鏍顟B(tài)的焊縫保持一定的跟蹤精度，需要改進光電傳感器的信號采集和數(shù)據(jù)處理方式。 3.建立基于光電傳感器的焊縫跟蹤系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模式，結(jié)合現(xiàn)在各種先進控制技術(shù)，設(shè)計適合于光電傳感器的焊縫跟蹤的智能控制方法，并對整個系統(tǒng)進行 Matlab仿真。 第二章 光電傳感器的設(shè)計 本章主要介紹了三個方面：一是介紹了光電傳感器的組成和工作原理；二是通過做一系列的實驗，對傳感器進行調(diào)試，確定了傳感器的最佳工作狀態(tài)，以及實現(xiàn)其最佳工作狀態(tài)所需的條件；三是通過做白線和黑線偏移實驗，分析大量數(shù)據(jù)，得出工件不同表面狀態(tài)下 的信號變化規(guī)率，進而總結(jié)出信號處理的數(shù)學(xué)方法 分別為信號加權(quán)比較和信號差值比較的方法，信號加權(quán)比較方法針對的是表面為常態(tài)的工件，信號差值比較方法針對的是表面打磨的工件。這兩種方法的確立，為后面控制器的設(shè)計打下了基礎(chǔ)。 2.1 光電傳感器的組成和原理 2.1.1 光電傳感器的元件組成 光電傳感器核心元件主要有兩部分組成，一部分是光源，也就是發(fā)光器件，我們在這里選用發(fā)光二極管 ;別一部分是對光源發(fā)出光的接受元件，也就是光敏元件，我們