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作者：孙福建南京理工大学

学位级别：硕士

等离子电弧增材制造工艺具备电弧稳定性高、能量密度集中的优点,常用来制造大型金属构件。但是在实际应用过程中,由于堆敷层高度的变化,使得弧长变化难以恒定,同时工艺参数的变化,也会影响增材制造过程的稳定性。因此本文针对等离子电... 详细信息

等离子电弧增材制造工艺具备电弧稳定性高、能量密度集中的优点,常用来制造大型金属构件。但是在实际应用过程中,由于堆敷层高度的变化,使得弧长变化难以恒定,同时工艺参数的变化,也会影响增材制造过程的稳定性。因此本文针对等离子电弧机器人自动增材制造过程,设计了等离子自动增材制造过程监测系统,并对增材制造过程中弧长的变化进行预测,为在线校正电弧长度奠定基础。首先进行了等离子电弧增材制造监控系统设计与研发。开发了电参数和温度信息采集模块,设计调试了信号调理电路和保护电路,并将其与移动触摸式一体机集成,形成了移动触摸式等离子电弧增材制造监控硬件装置。然后针对等离子电弧增材制造的特点,编制了电参数和温度信息采集模块、数据分析、数据处理和数据存储及回显模块,形成移动触摸式等离子电弧增材制造监控软件系统,实现了等离子电弧增材过程多种参数的在线监测。然后试验研究了等离子弧增材制造工艺参数对弧长的影响的规律。主要是以堆敷电压、堆敷电流、离子气流量3个参量,进行大量工艺试验。采集试验过程中各个参量,并且分析处理,获取堆敷电压、堆敷电流、离子气流量对弧长的影响规律,为建立人工神经网络的弧长预测模型的研究奠定基础接着为了实现预测堆敷过程中弧长,采用Matlab软件建立BP神经网络模型。BP神经网络模型以堆敷电流、电弧电压、离子气流量等三个特征参数作为输入层,弧长作为输出层。中间层采用不同的神经元数量对弧长预测精度进行训练,分析了神经元数量对弧长预测精度的影响。训练结果表明,当BP神经网络的中间层神经元数量为7时,其预测精度较高,其平均准确率达到89.42%。进一步利用所设计的移动触摸式等离子电弧增材制造监控系统,包括所建立的BP神经网络模型,对等离子弧增材制造工艺过程进行了监测,并对增材制造过程中的弧长变化进行验证试验。系统运行结果表明,该系统可以对等离子弧增材制造工艺的电参数和温度参数进行实时检测,同时也可以实时预测单道堆敷的实时弧长的变化。最后对弧长的控制方法进行了初步研究。控制模型以弧长偏差和偏差变化率为输入量,具体是以神经网络模型实时预测出的弧长为反馈量,以表征弧长调整量的电压模拟量为输出量建立了双输入单输出的二维模糊控制器的基本模型。研究时采用Matlab软件,通过模糊化、模糊推理、解模糊的处理过程,建立等离子弧增材制造弧长预测的模糊控制规则表。

关键词：等离子增材制造过程监测弧长预测神经网络

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WPAAM弧长智能预测与过程监控系统设计

引用

电焊机 2018年第6期48卷 8-12页

作者：孙福建冯曰海刘思余南京理工大学材料科学与工程学院江苏南京210094

在丝材等离子弧连续增材制造过程中,由于电弧加热过程中热积累导致实际堆敷层高度与设计堆敷层高度出现差异,造成弧长长度难以恒定;同时工艺参数的变化也会影响增材制造过程的稳定性。因此针对丝材等离子弧增材制造,设计了基于LabVIEW... 详细信息

在丝材等离子弧连续增材制造过程中,由于电弧加热过程中热积累导致实际堆敷层高度与设计堆敷层高度出现差异,造成弧长长度难以恒定;同时工艺参数的变化也会影响增材制造过程的稳定性。因此针对丝材等离子弧增材制造,设计了基于LabVIEW的等离子电弧弧长智能预测及过程监控系统。系统以USB4711A采集卡为核心,采用传感器实时采集增材过程中的堆敷电流和电弧电压等信息,实时显示工艺参数动态信息并分析数据,同时建立了基于BP神经网络的弧长智能预测模型,以实时监测增材制造过程中弧长的变化。试验表明,该过程监测系统能够实时监测堆敷过程,通过实时调用3-7-1结构的BP神经网络,能够实时预测电弧弧长变化,预测的误差范围为-1.6~1.4 mm,达到预期要求。

关键词：等离子弧增材制造弧长预测过程监测神经网络

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