电弧传感焊缝偏差计算机仿真论文
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1电弧电流信号的数据检测
该高速旋转电弧传感器的频率0~30Hz，扫描区域半径0~3.5mm。本次实验选用25r/s的固定频率进行数据采集。实验表明，如果焊接工艺参数一定，设定水平偏差为变量，则在一个旋转电弧圆周运动的周期内，电流的波形具有一定的规律性，通过电流波形的变化特点可以得到焊点的水平偏差的参数。但是在实际操作中，焊接作业很容易受到外界因素的影响，如熔池的震荡、飞溅等，这样获得的电流信号就有了干扰因素，即使在偏差一定的情况下，检测到的电流也不相同。所以为了减小这些因素的影响，将采集到的数据通过小波滤波后进行归一化处理。将采集到的不同周期内的同一点的电流信号进行纵向的平均值处理，取该均值为这点的电流信号，这样便减小了外界因素的影响。设定采样频率为104Hz，旋转频率为25r/s，则每个周期内可以采集到416个点的信息，然后将各个点的电流信息进行小波滤波、归一化、均值处理后得到样本波形保证结构风险最小化原则要求，采用不敏感损失函数ε，加入惩罚参数C和松弛变量ξ（*），ξ（*）=（ξ1，ξ1（*），ξ2，ξ2（*），…，ξb，ξb（*）），得到原始最优化问题minτ（W，ξ*）=12W2+C1l1i=1Σ（ξ1+ξ1*）（1）s.t.（Woxi+b）-yi≤ε+ξi，i=1，2，…，lyi-（Woxi+b）≤ε+ξi，i=1，2，…，lξi*≥0，i=1，2，…，l构造拉格朗日函数进行求解，最优问题以Wolfe对偶原则化作凸二次规划问题min121i，j=1Σ（αi*-αi）（αj*-αj）•K（xi，xj）+ε1i=1Σ（αi*+αi）-1i=1Σyi（αi*-αi）1i=1Σ（αi-αi*）=0αi≥0αi≤Cn变为标准形式，得到最优解α=（α1，α1*，…，αl，αl*）T根据α构造出决策函数为（fx）=1i=1Σ（αi*-αi）K（xi，x）+b（3）式（3）为决策函数式，其支持向量为非零解所对应的矢量。不敏感损失函数ε的选取可以用来调整回归逼近的精确度。根据式（3）选取新的输入参数便可得到一个精确的输出参数。
2支持向量回归机的实现
2.1支持向量回归机的计算原理
设定输入的训练样本集为D={（xin，yk），k=1，2，3，…，l}式中xin∈Rn，yk∈R。通过训练样本可以得到一个决策函数，这样通过训练样本集之外的输入参数x可以较为精确的计算到相应的输出参数y。际工程中可操作。提高焊缝跟踪精度前（下）后（上）的焊缝形貌。
2.2构造核函数运用
支持向量回归机解决实际问题时必须构建一个合适的核函数，类型不同的核函数与之相对应的支持相对应的向量回归机类型也不相同，一个合适的核函数直接决定了所构造的支持向量回归机的运算性能。通过采集的数据信息的包角映射建立SVR核函数，然后修正函数，以提高核函数的回归精度。构造核函数：设定一个标量函数式F（x），F（x）≥0。令F（x）的最大值在支持向量处取得，最小值在支持向量以外点处取得，得到修正后的核函数K（x，x'）=F（x）F（x'）K（x，x'）（4）令其标量函数F（x）的最小值在支持向量处取得，最大值在其他以外点处取得。这样修正后的核函数对支持向量回归的精度有所提高。由于实际操作中支持向量一般都是不知道的，所以通常的初始核函数选为GAUSS核函数K（x，x'）=exp（-x-x'22σ2）（5）式中σ为归一化参数。通过式（5）可以得到初始的支持向量，将其带入函数F（x）实现支持向量邻域内黎曼度规的减小。修正后的GAUSS核函数大大提高了回归精度。在Matlab中编写函数式M文件，其逻辑流程为：（1）读取样本数据集；（2）建立数据集矩阵；（3）构建矩阵f，LB，UB；（4）计算初始核矩阵；（5）计算初始α值；（6）计算修正函数；（7）计算各个最优解α，将最后求的各个α值和变量值保存到MAD文件，然后编写决策函数编码通过调用MAD文件里的参数得出偏差值。
3仿真模拟
3.1水平偏差值
计算通过调用MATLAB中已经编写的M文件，得到的变量与函数值采用小波滤波、归一化、均值化处理后得到一个周期内的数据点参数集，使用已经编写好的决策函数文件计算出各个点的水平偏差，将其转化为水平偏差值。
3.2高度偏差值
计算焊炬的高度与电弧的电流值具有一定的规律性。选取焊炬在某一不变的位置高度，得到该位置的电流值，将该电流值与电流均值做差值，则该差值和高度偏差值具有线性规律，在LABVIEW中通过函数公式的各节点可以推算出高度偏差值。
3.3焊缝跟踪将LABVIEW
与机器人纠偏系统相联结，将水平偏差值与高度偏差值的实时参数传送给机器人纠偏系统，焊接机器人实时调整焊缝的路径，这样就实现焊缝焊接的实时跟踪。
3.4实验结果
选取旋转电弧传感器的扫描半径为3mm，V型坡口，角度45°，取样频率104Hz，电弧旋转频率25r/s。在水平偏差不相同的条件下分别选取两组数据，第一组取采集试验结果12个数据训练支持向量回归机，第二组作为参考组，进行偏差识别对比测试。使用该算法系统具有较小的偏差识别误差，提高了系统的识别精度，在实{st（2）α(*)∈R2lW∈R，ξ(*)∈R2I，b∈R。通过图像能够清楚地看到，进行处理后的数据提高了系统的精度和实时性。
4结论
在一定工艺参数下，焊炬的水平偏差和焊接电弧的电流大小在一个旋转周期内具有一定的规律性。通过采集LABVIEW焊接过程中的电弧电流信号，将原始信号进行小波滤波减少外界因素干扰，然后信号进行归一化、均值滤波处理，提高了数据精度。将处理后的数据在MATLAB中进行支持向量回归机的计算，通过修正核函数与决策函数的运算处理最终得到偏差值。试验结果证明，采用这种算法进行电弧传感焊缝的偏差识别是可行的，提高焊缝识别精度约20%，完全满足实际工程的需要。
作者：王霞 单位：江苏师范大学 江苏省泰州职业技术学院