[发明专利]基于声音传感与电流控制的K-TIG焊熔透监控系统与方法

权利要求书

1.基于声音传感与电流控制的K-TIG焊熔透监控系统，其特征在于，所述系统包括：

声传感系统，用于实时采集K-TIG焊电弧声信号；

控制系统，由工控机、PLC与电磁继电器组成，用于控制声音信号的采集，并对采集到的K-TIG焊电弧声信号进行特征提取，选择一定维度的特征子集表征熔透状态，识别熔透状态及反馈控制焊接电流；

焊接系统，由深熔弧焊机、焊枪、水箱和气瓶组成，用于初始设置焊接参数和实时响应电流变化；

机器人系统，用于控制焊枪按预设路径行进；

所述工控机将电流控制量发送给PLC；

所述PLC根据电流控制量控制电磁继电器触发相应的开关进行电流调整，使每个位置K-TIG焊接接头完全熔透。

2.基于声音传感与电流控制的K-TIG焊熔透监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

A改变焊接电流，采集K-TIG焊电弧声信号；

B将采集到的K-TIG焊电弧声信号进行特征提取，并选取一定维度的特征子集表征熔透状态；

C根据特征子集建立支持向量机SVM模型，设计粒子群算法PSO优化模型参数，进行模型训练，得到熔透识别模型；

D实时提取焊接电弧声信号特征子集，识别熔透状态；

E以熔透状态量作为输入，采用模糊控制律，进行焊接电流调整，使每个位置K-TIG焊接接头完全熔透；

所述步骤B具体包括：

对采集到的K-TIG焊电弧声信号，进行分帧、去直流及滤波处理；

提取多维时域、频域相关特征；

根据多维相关特征，提出基于加权打分准则与SVM的特征选择方法；所述加权打分准则与SVM的特征选择方法包括将所有特征按得分高低排序并组合成子集，子集维数累加1后依次送入SVM模型中，最终选择测试集最高识别准确率对应的特征子集表征熔透状态；

所述步骤C中采用PSO优化SVM的模型参数，并结合十折交叉验证法，在所选的最优特征子集和测试集上，得到熔透识别模型；

所述步骤E具体包括：

总结电流控制的模糊控制率；

将上一时刻和当前时刻的熔透状态量作为输入，按照模糊化、模糊推理以及解模糊得到电流控制量；

由工控将电流控制量通过串口RS232发送给PLC；

PLC根据电流控制量控制电磁继电器触发相应的开关进行电流调整，使每个位置K-TIG焊接接头完全熔透。

3.如权利要求2所述的基于声音传感与电流控制的K-TIG焊熔透监控方法，其特征在于，所述步骤D中提取焊接电弧声信号特征子集包括时域和频域特征提取分两个线程进行。