Мониторинг процессов сварки с применением искусственных нейронных сетей

В статье представлены обобщенные методы разработки систем мониторинга для процессов, при которых нагрев основного и/или присадочного материала производится за счет пропускания электрического тока, а в ходе сварки происходят периодические замыкания сварочной цепи. В частности, рассмотрены сварка в защитных газах, подводная сварка порошковой проволокой и контактная стыковая сварка непрерывным оплавлением. Приведены методы первичной обработки данных, которые основаны на использовании методов статистического анализа для выделения информативных параметров процесса сварки. Описаны разработка и обучение искусственных нейронных сетей. Проведено сравнение выявления отклонений процесса (превышение кромок свариваемых деталей, изменение вылета электрода, изменение зазора между деталями, отклонение от оси стыка – для дуговых способов сварки и изменение напряжения холостого хода, изменение скорости подачи деталей – для стыковой сварки непрерывным оплавлением). Системы на базе искусственных нейронных сетей, разработанные для определения отклонений процесса от нормы, могут с успехом применяться для прогнозирования возможности образования типовых дефектов в сварных соединениях.

Год издания: 
2014
Номер: 
2
УДК: 
621.7.08:621.791.75
С. 88–93., Іл. 6. Табл. 1. Бібліогр.: 9 назв.
Литература: 

1. A.E. Pirumov et al., “Quality monitoring of welding by electric characteristics of process”, Research Bulletin of NTUU “KPI”, no. 5, pp. 84—88, 2011.
2. I.O. Skachkov and E.P. Chvertko, “Evaluation of stability of the flashing process in flash-butt welding”, The Paton Welding J., no. 3, pp. 29—31, 2011.
3. E.V. Lazarson, “Methods of artificial intelligence in welding. Part 1: Data collecting and formalization”, Welding Production, no. 5, pp. 24—28, 2003.
4. I.O. Skachkov et al., “On neural network application for welded joint quality control in underwater welding”, The Paton Welding J., no. 6, p. 21, 2006.
5. C.S. Wu et al., “A Fuzzy Logic System for Process Monitoring and Evaluation in GMAW”, Welding J., no. 2, pp. 33—38, 2001.
6. Ye. Chvertko et al., “Monitoring of the process of Flash- Butt Welding”, Soldagem & Inspecaгo, vol. 18, no. 1, pp. 31—38, 2013.
7. S.I. Baskakov, Radio circuits and signals. Russia, Moscow: Higher School, 2000, 462 p.
8. F.N. Kisilevskiy and V.V. Dolinenko, “Mathematic simulation and development of MIG welding controller”, The Paton Welding J., no. 2, pp. 18—26, 2007.
9. V.P. Dyakonov and V.V. Kruglov, Mathematic applications for MatLab. Russia, Saint-Petersburg: Piter, 2001, 480 p.

Транслитерированый список литературы: 

1. A.E. Pirumov et al., “Quality monitoring of welding by electric characteristics of process”, Research Bulletin of NTUU “KPI”, no. 5, pp. 84–88, 2011.
2. I.O. Skachkov and E.P. Chvertko, “Evaluation of stability of the flashing process in flash-butt welding”, The Paton Welding J., no. 3, pp. 29–31, 2011.
3. E.V. Lazarson, “Methods of artificial intelligence in welding. Part 1: Data collecting and formalization”, Welding Production, no. 5, pp. 24–28, 2003.
4. I.O. Skachkov et al., “On neural network application for welded joint quality control in underwater welding”, The Paton Welding J., no. 6, p. 21, 2006.
5. C.S. Wu et al., “A Fuzzy Logic System for Process Monitoring and Evaluation in GMAW”, Welding J., no. 2, pp. 33–38, 2001.
6. Ye. Chvertko et al., “Monitoring of the process of Flash-Butt Welding”, Soldagem & Inspeção, vol.18, no.1, pp. 31–38, 2013.
7. Baskakov S.I. Radio circuits and signals. – Moscow: Higher School, 2000. – 462 p.
8. F.N. Kisilevskiy and V.V. Dolinenko, “Mathematic simulation and development of MIG welding controller”, The Paton Welding J., no. 2, pp. 18–26, 2007.
9. V.P. Dyakonov and V.V. Kruglov, Mathematic applications for MatLab. Russia, Saint-Petersburg: Piter, 2001, 480 p.

Полнотекстовый документSize
2014-2-13.pdf413.68 KB