[发明专利]用于振动焊接过程的在线质量监测和控制的方法和系统无效

专利信息
申请号: 201010545535.9 申请日: 2010-11-09
公开(公告)号: CN102069293A 公开(公告)日: 2011-05-25
发明(设计)人: W·W·蔡;J·A·阿贝尔;J·C·H·唐;M·A·温塞克;P·J·布尔;P·F·斯帕彻尔;S·胡 申请(专利权)人: 通用汽车环球科技运作公司;密执安大学评议会
主分类号: B23K20/10 分类号: B23K20/10
代理公司: 中国专利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 宋宝库
地址: 美国密*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 用于 振动 焊接 过程 在线 质量 监测 控制 方法 系统
【说明书】:

相关申请的交叉引用

本申请要求2009年11月9日提交的美国临时专利申请No.61/259,267的优先权和权益,该临时申请的全部内容在此通过引用并入本申请中。

技术领域

本发明总体上涉及振动焊接过程,更具体地涉及用于对振动金属焊接过程进行非破坏性的在线质量监测和控制的方法和装置。

背景技术

振动焊接过程使用特定频率范围和方向内的受控振荡或振动来将相邻的塑料或金属工件连接起来。超声波焊接和其它振动焊接过程涉及使工件在压力下运动,同时将振动传递通过所述工件,从而产生表面摩擦。最终所述表面摩擦产生热量并软化工件的相邻部分,最终将所述工件结合到一起。

在振动焊接系统中,焊头(weld horn)或焊极(sonotrode)直接连接至一个或多个焊接头或与之一体形成。所述焊接头可包括一个或多个有纹理的焊接尖端或轧花(knurls)-即在焊接工件时与所述工件实体接触的表面。所述工件由固定的焊接砧支撑。振动焊接在工业上有极大的实用性,例如用于在制造车辆期间连接各种车载零部件。振动焊接部件(包括但不限于多单元车辆电池)的效率、一致性和可靠性/耐久性在很大程度上取决于用于在最终部件中形成各种焊点(weld spot)或焊接结合部(weld joint)的方法和焊接工具的设计。

发明内容

因此,本申请提供了优化的振动焊接方法和系统。通过本方法,在超声波金属焊接和其它振动焊接过程期间提供实时的非破坏性的质量监测和控制,所述方法可实施为记录在实体的计算机可读介质上且由如本文所述的主机自动执行的算法或一组指令。在形成振动焊接结合部(例如焊点、多个焊点、焊接缝等)期间获取各种测量结果,且所述测量结果集合地限定焊接标识(weld signature)。然后从所述焊接标识中提取特征组,以在焊接结合部的有效形成期间实时地/在线地判定所述焊接结合部是否是可接受的。

本方法包括从控制信号和/或传感器或相对于焊接界面定位或定位成紧邻所述焊接结合部的其它适当传感器采集焊接结合部的有效形成期间的一组传感数据(例如温度的、声音的、电的、机械的传感数据)。这些值集合地限定所述焊接标识。在一个可能的实施例中,可以在焊接系统的固定部分内(诸如在砧的壁内)嵌入带套的或绝缘的热电偶。可以对被形成的每个焊点设置一个热电偶,例如对需要三个焊点的电池片(tab)设置三个热电偶。在另一实施例中,可以使用声频传感器或电传感器来测量能够用于限定整体焊接标识的其它焊接参数。

例如,所述砧可限定多个孔或孔洞,热电偶或其它传感器能够临近所述焊接界面插入所述孔或孔洞内,使得能够从所述焊接系统内获得精确的传感测量结果。替代地,所述砧能够被分段,且所述传感器插入和结合在所述砧的相邻段之间,且所述段被结合以形成实心的砧。来自所述传感器的测量结果可以被给送至主机,以限定焊接标识,并且能够从所述焊接标识中提取特征组,以便在形成所述焊接结合部时判定或预测其质量。

在另一实施例中,焊接控制参数或其它内部控制变量可以在焊接结合部形成期间被自动地改变,以实时地改变所述焊接结合部的最终质量。例如,如果判定焊接结合部的轨迹处的温度下降到低于校准的阈值,所述主机可对焊接控制器/功率源发出信号,以自动地改变某些焊接参数(例如机械振荡和/或夹持力),从而确保焊接质量。在形成焊点期间施加至工件的夹持力可由伺服设备提供,例如由具有几乎瞬时扭矩获得能力的电机提供,以便进一步优化所述焊接系统内的监测和控制响应。

可使用一个或多个附加测量结果进一步改进温度测量的预测值。在本发明的预期范围内有多种测量是可行的,诸如在焊点形成期间焊头的位移和/或工件中形成的压痕深度、焊极与砧之间测得的动态电阻、所施加的夹持力、测压元件的测量值、声频值、温度测量结果、激光错位散斑(lasers hearography)以及其它光学和/或干涉测量结果等。

集合地,这些测量结果可以看作是对于每个焊接结合点的特有焊接标识,且将所述焊接标识与经确认焊接标识的预置存储库相关联,以预测所产生的焊接结合部的质量。可以将附加的通过或良好焊接添加至所述存储库中以用于未来的预测。主机可以使用神经网络、加权公式、预测算法、线性回归分析、主成分分析、优化方案、统计测量和分类方案、和/或其它适当的技术从所述焊接标识中提取特征组,并最终在所述焊接结合部形成时预测其质量。

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