Адаптивная система управления сварочным оборудованием

Автоматизация процессов сварки и реализация адаптивных технологий в системах автоматического управления сварочным оборудованием являются существенным резервом в обеспечении воспроизводимости качества сварных соединений, повышении эксплуатационной надежности магистральных трубопроводов, сокращении сроков выполнения строительно-монтажных работ [1 — 5]. автоматизация сварочный труба кольцевой Техническое решение задачи автоматизации процессов сварки может быть сведено к оснащению сварочного оборудования бесконтактными датчиками и адаптивной системой управления [6, 7], обеспечивающими наведение на стык сварочной горелки и слежение за траекторией шва (геометрическая адаптация), а также, прогнозирование появления дефектов сварных соединений на основе информации о геометрических параметрах стыка.

На основе анализа технологических процессов сварки и применения адаптивных технологий предложена следующая процедура формирования многослойного сварного соединения кольцевого стыка: По трехмерной модели стыка, полученной на основе данных априорной лазерной профилометрии [8], производится раскладка валиков шва из условия, что в каждой точке известен объем подаваемой проволоки и объем разделки стыка, который необходимо заполнить. Полученная раскладка используется в модуле геометрической адаптации сварочного оборудования.

Модуль геометрической адаптации предназначен для позиционирования сварочной головки в соответствующей точке разделки. На вход модуля передаются геометрические параметры стыка, полученные на основе данных лазерной профилометрии и вычисляется траектория движения горелки. Позиционирование осуществляется в горизонтальном направлении (по координате X) для слежения за стыком и в вертикальном направлении (по координате Y) для выведения сварочной головки на нужную высоту в зависимости от геометрии разделки и номера (типа) слоя (Рис.1). После вычисления траектории движения горелки на протяжении сварки всего стыка, с помощью адаптивных технологических карт определяются режимы сварки и формируется командный файл, содержащий значения координат перемещения горелки и технологических параметров сварки на каждом слое в каждой точке сварного шва с дискретностью 1 градус.

Для решения задачи позиционирования сварочной горелки в соответствии с рассчитанной траекторией движения предлагается использовать технологии синтеза систем управления, основанные на нейросетевых прогнозирующих моделях [9, 10]. Основная концепция прогнозирующего управления состоит в определении на каждой итерации оптимальной оценки управляющего сигнала посредством минимизации критерия.

.

.

,.

,.

где — минимальный горизонт прогнозирования; - максимальный горизонт прогнозирования; - горизонт управления; - время задержки.

Задача управления с использованием прогнозирующих моделей представляет собой нахождение управляющего сигнала:

Для определения минимума, используются итеративные методы:

.

где — вектор управляющих сигналов на k-ой итерации; - шаг алгоритма и — направление поиска. Процесс настройки производится одним из методов, а процедура настройки схожа с методикой адаптации весовых коэффициентов нейросети.

Структура и основные принципы функционирования системы управления с использованием прогнозирующих моделей представлена на рис. 2.

Тестирование предложенных технологий синтеза системы управления положением сварочной горелки произведено в научно-учебном центре «Сварка и контроль» МГТУ им. Н. Э. Баумана с помощью адаптивного сварочного комплекса для автоматической сварки кольцевых стыков трубопроводов большого диаметра на базе модифицированной сварочной установки УАСТ-1 НПП «Технотрон». Установка состоит из сварочной головки с направляющим кольцом для перемещения по стыку, блока управления, инверторного сварочного источника, пульта дистанционного управления и предназначена для эксплуатации совместно с инверторным источником питания для автоматической и полуавтоматической сварки ДС 400.33 и его модификациями по ТУ 3441−181−13 092 653−2006. Источник позволяет сваривать корневой шов в режиме управляемого каплепереноса металла сплошной сварочной проволокой и осуществлять заполнение разделки порошковой проволокой. Сварочная головка «УАСТ», модернизирована и оснащена сервоприводами вертикального перемещения, наклона горелки и поперечных колебаний. На сварочную головку установлен лазерный сканер профиля стыка и датчик углового положения головки на трубе и наклона трубы на основе 3-х осевого акселерометра. Общий вид сварочной установки представлен на рис. 3.

Рис. 3. — Установка для орбитальной сварки кольцевых стыков труб большого диаметра

Технология управления на основе прогнозирующих моделей [11] применена для управления электроприводом поперечного перемещения, используемым для прецизионного наведения сварочной горелки на стык. Заданная траектория перемещения горелки, ошибка наведения и сигнал управления представлены на рис. 4.

Рис. 4. — Результаты моделирования системы управления электроприводом поперечного перемещения сварочной горелки

Предложенный подход обеспечивает точное наведение сварочной головки на стык, позволяет учитывать геометрические особенности разделки и прогнозировать траекторию перемещения сварочной головки с учетом возможных дефектов сборки.

Разработанная адаптивная технология автоматической сварки обеспечивает повышение качества и производительности при строительстве и ремонте магистральных газопроводов большого диаметра.

• 1. Пупков К. А. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления [Текст]: Учебник. — М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. — 774с.
• 2. Гладков Э. А., Перковский Р. А., Гецкин Б. Л., Гаврилов А. И., Бродягин В. Н. Автоматизированный комплекс для многослойной сварки кольцевых стыков труб магистральных трубопроводов со средствами адаптации и прогнозирования качества сварки [Текст] // Наука и техника в газовой промышленности. 2009.-№ 4. -С. 77−86.
• 3. Гецкин О. Б., Вышемирский Е. М., Шипилов А. В., Полосков С. И. Опыт разработки и применения современных отечественных технологий и оборудования для автоматической орбитальной сварки магистральных газопроводов [Текст] // Сварка и Диагностика. 2010. -№ 6. -С. 51 — 57.
• 4. Алешин Н. П., Гладков Э. А., Гаврилов А. И., Перковский Р. А., Рахматуллин Т. А. Реализация адаптивных технологий сварки кольцевых стыков магистральных трубопроводов [Текст] // Сварка и диагностика. 2011. -№ 5. -С. 48−53.
• 5. Arc welding robot system with seam tracking and weld pool control based on passive vision. Hong Yuan Shen, Jing Wu, Tao Lin, Shan-ben Chen/ The International Journal of Advanced Manufacturing Technology.2008. Volume 39, Issue 7−8, pp. 669−678.
• 6. Пупков К. А., Гаврилов А. И., Шахназаров Г. А. Комплексирование технологий управления в интеллектуальных системах высокой точности и надежности [Текст] // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Инженерные исследования. 2011. -№ 4. -С. 60−67.
• 7. Целигорова E.H. Современные информационные технологии и их использование для исследования систем автоматического управления. [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона». 2010. № 3- http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n3y2010/222 (доступ свободный) — Загл. с экрана. — Яз. рус.
• 8. Грицына А. Н. Снижение сварочных деформаций тонкостенных панелей теплообменных аппаратов путём регулирования податливости кромок при выполнении круговых швов. [Электронный ресурс] //"Инженерный вестник Дона". 2010. № 4.http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n4y2010/255 (доступ свободный) — Загл. с экрана. — Яз. рус.
• 9. Гладков Э. А., Малолетков А. В., Гаврилов А. И., Перковский Р. А. Методические аспекты применения нейросетевых моделей для прогнозирования качества сварки плавлением [Текст] //Сварка и диагностика 2008. -№ 3. -С. 2−7.
• 10. Гладков Э. А, Гаврилов А. И. Имитационное моделирование лазерной сварки с глубоким проплавлением с использованием нейросетевых моделей [Текст] // Сварка и диагностика. 2009. -№ 1. -С. 9−11.
• 11. Bequette W. Process Control Modeling Desing and Simulation — Pretice Hall PTTr, 2003.pp. 481−491.