An algorithm was proposed to detect the vertex of arc voltage signal during each peak period in real time and control the process accordingly. This monitoring and control algorithm was also optimized to reduce the computation load to a level appropriate to a real-time implementation in
the embedded control system used.The monitoring and control algorithm includes arc voltage signal sampling and decision making. Based on observation of the fluctuation of the arc voltage measurements,the authors propose 100 ms as the control period. For the GTAW process, 100
ms is considered an acceptable resolution to switch the current level to control the degree
of weld penetration. During each control/decision period, the arc voltage is sampled 100 times (one for each millisecond),and the average is computed to represent the arc voltage signal during the control period.Then, the moving average method was used to conduct the curve fitting using average values in consecutive control periods.The vertex of the fitted parabola can then
be calculated from the equation of the fitted curve. Once the vertex is reached, the algorithm
switches the current to the base level to start the next pulse. Figure 5 illustrates the theoretical arc voltage and welding current signal during a typical pulse where a second peak has been added and which will be explained later.The algorithm follows the steps listed
below:
Step a: Initialization of process, including welding and control parameters.
Step b: Output the base welding current Ib for a base period of Tb. The relatively lower heat allows the weld pool to cool down and prepare for the peak period.
Step c: Output the peak welding current Ip for a minimum peak period Tp–min.This minimum peak period is applied in order for the arc voltage to pass the initial transient period when the current is changed.
Step d: Continue to apply the peak welding current. The controller samples the arc voltage signal at 1 kHz (one measurementper 1 ms). During each 100-ms control period, the 10 measurements of arc voltage are averaged to represent the peak voltage during this period. N consecutive averaged peak voltages are fitted by a second-order parabola. The slope (firstorder
derivative) of the parabola at the most recent sampling point indicates the change tendency of the arc voltage.
Step e: If the calculated slope is greater than a predetermined threshold PE_criterion (penetration criterion, generally set to 0.0, corresponding to the vertex), the control algorithm will set the flag variable PE_break to 1, and continue to step f. If the slope is still smaller or equal to PE_criterion, jump to step d for another control period. If the slope is always smaller or equal to PE_criterion until the maximum peak period of Tp_max, the algorithm will still jump to step f and keep PE_break unchanged as zero.
Step f: If PE_break = 0, it means the vertex is not reached until the maximum peak period, then the algorithm will jump to step b to start the next pulse. If PE_break = 1, switch to the second peak current Ip2 and apply this current for the second peak period Tp2. This period generally
has slightly smaller welding current compared with that in the peak period.The primary purpose of this second peak period is to add some extra heat input to ensure that the weld bead is smooth. After this second peak period, the algorithm will also jump to step b to start the next pulse.If the welder needs to stop the process (either a problem occurs, or the weld joint is
completely welded), jump to step g.Step g: Stop the process. A flow chart is also given in Fig. 6 to further demonstrate the algorithm. Experiments have been conducted using a first-order curve fitting to reduce computation load for the embedded control system. However, it was found that the second-order parabola fitting produced more accurate and timely estimates for the
vertex. The general curve-fitting algorithm is described as follows.As described earlier, the arc voltage signal during each peak period behaves like a parabola. It can be modeled by fitting
for the coefficients in the following
second order model:
v = a0 + a1t + a2t2 (1)
where v is the average arc voltage in Volt and t is time measured in 100 ms (one control
period). Assuming N points are used for the curve fitting, Nequations of (1) can
be written in matrix form in Equation 2: φ × θ = Y (2) where Using the least square algorithm (Ref.29), the coefficient of Model 1 can be estimated by where θ̂is the estimated model coefficient vector. The slope, or first-order derivative, at the last point tN is y'N = a1 + a2tN (5)To determine the slope of the most recent arc voltage measurement, only two coefficients need to be estimated. If the number of sampling points N is fixed for all curve fitting, the matrix of (ΦT × Φ)–1 × ΦT can be calculated in an offline manner before implementing into the
embedded control system. To obtain the two coefficients, N×2 multiplication and (N–1)×2 addition operations are needed.In order to further reduce computation load, the sampling time t can be properly selected that makes tN=0 tN–1 = –1,⋯,t1 = N–1). In this assumption, Equation 5 can
be further reduced to y'N = a1 (6) Hence, only one model coefficient is needed to determine the slope of fitted parabola at the most recent sampling point tN. The calculation load is then reduced to only N multiplication and (N–1)addition operations. This control algorithm was then implemented and tested with the embedded control system.
ขั้นตอนวิธีที่เสนอเพื่อตรวจสอบยอดของอาร์คแรงดันสัญญาณในแต่ละช่วงในเวลาจริงและการควบคุมกระบวนการตาม การตรวจสอบและการควบคุมขั้นตอนนี้ยังปรับลดการคำนวณโหลดไปยังระดับที่เหมาะสมกับการใช้งานจริงใน
ฝังตัวควบคุมระบบที่ใช้การตรวจสอบและการควบคุมขั้นตอนรวมถึงอาร์คแรงดันสัญญาณสุ่มและการตัดสินใจ ขึ้นอยู่กับการสังเกตของความผันผวนของแรงดันไฟฟ้า การวัดแนว ผู้เขียนเสนอ 100 ms เป็นระยะเวลาการควบคุม สำหรับขั้นตอนกระบวนการ , 100
MS ถือว่าความละเอียดที่ยอมรับได้เพื่อเปลี่ยนระดับปัจจุบันเพื่อการควบคุมระดับ
ของเจาะเชื่อม การควบคุมการตัดสินใจในแต่ละช่วงเวลาอาร์คแรงดันไฟฟ้า / 100 ครั้ง ( หนึ่งสำหรับแต่ละมิลลิวินาที ) และโดยเฉลี่ยจะคำนวณเพื่อแสดงส่วนโค้งแรงดันสัญญาณในระหว่างระยะเวลาการควบคุม แล้ว วิธีเฉลี่ยเคลื่อนที่ใช้ เพื่อทำการปรับเส้นโค้งโดยใช้ค่าเฉลี่ยในช่วงควบคุมติดต่อกัน ยอดของเข็มขัดพาราโบลาแล้ว
สามารถคำนวณได้จาก สมการของเข็มขัดโค้งถ้ายอดถึงขั้นตอนวิธี
สวิทช์ปัจจุบันระดับพื้นฐานเริ่มเต้นต่อไป รูปที่ 5 แสดงให้เห็นถึงสัญญาณแรงดันและกระแสเชื่อมอาร์คทฤษฎีระหว่างชีพจรโดยทั่วไปที่จุดสูงสุดที่สองได้รับการเพิ่มและซึ่งจะอธิบายในภายหลัง ขั้นตอนตามขั้นตอนที่ระบุไว้ด้านล่าง :
ขั้นตอน : การเริ่มต้นของกระบวนการ รวมถึงการเชื่อมและควบคุมค่า
.ขั้นตอน B : ฐานเชื่อม IB กระแสสำหรับฐานของ TB ออก ค่อนข้างลดความร้อนช่วยให้เชื่อมสระน้ำเย็นลงและเตรียมความพร้อมสำหรับระยะเวลาสูงสุด .
ขั้นตอน C : ผลผลิตสูงสุดเชื่อม IP ปัจจุบันอย่างน้อยช่วง TP – min.this ต่ำสุดช่วงที่ใช้ในการสั่งซื้อสำหรับอาร์คแรงดันผ่านระยะเวลาชั่วคราวเริ่มต้นเมื่อกระแสน้ำเปลี่ยน
ขั้น D :ยังคงใช้กระแสสูงสุดเชื่อม ตัวควบคุมแรงดันสัญญาณตัวอย่างโค้งที่ 1 kHz ( หนึ่ง measurementper 1 ms ) 100 นางสาวควบคุมในแต่ละช่วงระยะเวลา 10 การวัดแรงดันอาร์กเฉลี่ยของแรงดันสูงสุดในช่วงเวลานี้ N ติดต่อกันเฉลี่ยแรงดันไฟฟ้าสูงสุดมีเข็มขัดด้วยอันดับที่สอง พาราโบลา ความลาดชัน ( firstorder
อนุพันธ์ของพาราโบลาที่ล่าสุดตัวอย่างจุดบ่งชี้เปลี่ยนแนวโน้มของอาร์คไฟฟ้า
ขั้นตอน E : ถ้าค่าความชันมากกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้ pe_criterion ( ทะลุเกณฑ์โดยทั่วไปการตั้งค่า 0.0 ที่ยอด ) , ขั้นตอนวิธีการควบคุมจะตั้งธง pe_break ตัวแปร 1 และต่อ ขั้นตอน Fถ้าความชันยังเล็กกว่าหรือเท่ากับ pe_criterion ข้ามขั้นตอน D อีกควบคุมระยะเวลา ถ้าความชันเป็นขนาดเล็ก หรือเท่ากับ pe_criterion จนถึงสูงสุดระยะเวลา tp_max , อัลกอริทึมจะยังกระโดดเหยียบ F และเก็บ pe_break ไม่เปลี่ยนแปลงเป็นศูนย์ .
ขั้นตอน F : ถ้า pe_break = 0 หมายความว่า ยอดไม่ถึงจนระยะเวลาสูงสุดสูงสุดแล้วขั้นตอนวิธีจะข้ามไปขั้นตอน B เริ่มเต้นต่อไป ถ้า pe_break = 1 เปลี่ยนไป 2 ip2 สูงสุดในปัจจุบันและใช้ในปัจจุบันนี้สำหรับสองช่วง tp2 . ช่วงนี้มีกระแสเชื่อมโดยทั่วไป
เล็กกว่าเล็กน้อยเมื่อเทียบกับในช่วงพีค วัตถุประสงค์หลักของช่วงที่สองนี้คือการเพิ่มความร้อนพิเศษใส่เพื่อให้แน่ใจว่าเชื่อมลูกปัดเรียบหลังจากสองช่วง ขั้นตอนวิธีการ ก็จะข้ามขั้นตอน B เพื่อเริ่มเต้นต่อไป ถ้าช่างเชื่อมต้องหยุดกระบวนการ ( ไม่ว่าจะเกิดปัญหา หรือประสานร่วม
รอยอย่างสมบูรณ์ ) ข้ามไปยังขั้นตอนขั้นตอน G G : หยุดกระบวนการ แผนภูมิการไหลก็ให้ในรูปที่ 6 ต่อแสดงวิธีทำการทดลองได้ดำเนินการใช้เพื่อการปรับเส้นโค้งลดการคำนวณโหลดสำหรับฝังตัวควบคุมระบบ อย่างไรก็ตาม พบว่า อันดับที่สอง พาราโบลากระชับผลิตเพิ่มเติมถูกต้องและทันเวลาประมาณ
จุดสุดยอด โค้งทั่วไปเหมาะสมขั้นตอนวิธีอธิบายดังนี้ ตามที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้อาร์คแรงดันสัญญาณในแต่ละช่วงทำตัวเหมือนพาราโบลา มันสามารถจำลองโดยกระชับ
สำหรับสัมประสิทธิ์ในต่อไปนี้
อันดับสองแบบ :
v = A0 a1t a2t2 ( 1 )
V คือแรงดันไฟฟ้าที่อาร์คเฉลี่ยในโวลต์และ t คือเวลาวัดใน 100 ms ( ระยะเวลาการควบคุม
) สมมติว่า N จุดจะใช้สำหรับการปรับเส้นโค้ง nequations ( 1 ) สามารถเขียนได้ในรูปเมทริกซ์
ในสมการที่ 2 :φ×θ = y ( 2 ) ซึ่งใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด ( ref.29 ) , ค่าสัมประสิทธิ์ของแบบที่ 1 สามารถประมาณได้โดยที่θ̂เป็นแบบจำลองการประมาณค่าสัมประสิทธิ์แบบเวกเตอร์ ความลาดชัน หรืออนุพันธ์อันดับหนึ่ง ที่จุดสุดท้ายที่ TN y'n = A1 a2tn ( 5 ) เพื่อกำหนดความชันของการวัดแรงดันอาร์กล่าสุด , เพียงสองค่า ต้องประมาณถ้าจำนวนจุดที่อยู่คงที่สำหรับการปรับเส้นโค้ง ) เมตริกซ์ ( Φ T ×Φ ) – 1 ×Φ T สามารถคำนวณในลักษณะออฟไลน์ก่อนการใช้ใน
ระบบสมองกลฝังตัวควบคุม เพื่อให้ได้สองสัมประสิทธิ์ n × 2 การคูณ ( N ( 1 ) × 2 นอกจากนี้การดำเนินงานที่จำเป็น เพื่อที่จะลดการคำนวณโหลดตัวอย่างเวลา t สามารถเลือกได้อย่างถูกต้องทำให้ TN = 0 0 – 1 = - 1 , ⋯ T1 = n ( 1 ) ในสมมติฐานนี้ สมการ 5 สามารถ
เป็นลดลงเพื่อ y'n = A1 ( 6 ) ดังนั้น เพียงหนึ่งรูปแบบโดยต้องกำหนดความชันของพาราโบลา เข็มขัดที่ล่าสุดประเด็นการสุ่มตัวอย่างซึ่งการคำนวณโหลด แล้วลดลงเหลือเพียง n ( n - 1 ) การคูณและการเพิ่มวิธีการควบคุมนี้แล้วใช้ทดสอบกับฝังตัวควบคุมระบบ
การแปล กรุณารอสักครู่..