铝合金脉冲MIG焊背面熔透建模与焊工调节控制学习体会

文献概况

本文发表于《焊接学报》2019年第40卷第8期，作者为西南交通大学的张闯、熊俊和四川航天长征装备制造有限公司的郑森木，页码为76至79页。研究针对铝合金薄板脉冲MIG焊背面熔透难题，提出了一种基于焊工调节的背面熔透建模与控制方法，通过设计焊接速度随机变化波形，利用被动视觉系统实时采集背面熔池图像，焊工手工调节焊接电流保证背面熔宽的均匀性，并采用最小二乘系统辨识法建立了焊工调节电流与背面熔宽的非线性Hammerstein模型。

核心观点与技术路线

该文献的核心创新在于将焊工的经验性调节与数学建模相结合，建立了一种人机协同的焊接过程控制方法。这一思路突破了传统焊接自动化中完全依赖传感器和算法的局限，充分利用了焊工的经验判断和实时调节能力，同时通过数学模型量化了焊工调节与焊接质量之间的关系。

铝合金薄板脉冲MIG焊的背面熔透控制是一个长期困扰焊接工程界的难题。铝合金的导热系数高（约为钢的3倍），热容量大，导致熔池在焊接过程中迅速散热，背面熔池尺寸难以稳定控制。传统的焊接方法通常采用背面顶铁、充氩保护或双面焊等方式来解决背面成形问题，但这些方法要么增加了成本，要么降低了效率，要么适用范围有限。

文献提出的基于焊工调节的控制方法，其技术路线可以概括为：

输入设计：设计焊接速度的随机变化波形，使背面熔池尺寸产生动态波动，为系统辨识提供足够的激励信号。
数据采集：采用被动视觉系统实时采集背面熔池图像，提取熔宽特征。
人工调节：焊工观察熔池图像，根据经验手工调节焊接电流，保证背面熔宽的均匀性。
模型建立：采用最小二乘系统辨识法，建立焊工调节电流与背面熔宽的非线性Hammerstein模型。
验证试验：开展电流扰动和焊接速度扰动试验，验证模型的有效性和抗干扰能力。

Hammerstein模型与系统辨识

Hammerstein模型是一种经典的非线性系统模型，由一个线性动态环节和一个静态非线性环节级联组成。在焊接过程控制中，Hammerstein模型的结构可以表示为：

模型环节	物理含义	数学表达
静态非线性环节	焊接电流与熔池热输入的非线性关系	f(I) = a·I² + b·I + c
线性动态环节	熔池热传递和凝固的动态过程	H(s) = K·e^(-τs)/(1+Ts)

其中，I为焊接电流，f(I)为非线性映射函数，H(s)为线性传递函数，K为增益，τ为纯滞后时间，T为时间常数。

最小二乘系统辨识法是一种广泛应用的系统建模方法，其核心思想是通过最小化预测误差来估计模型参数。在焊接过程建模中，输入为焊工调节的焊接电流序列，输出为背面熔宽序列，通过最小二乘法可以估计出Hammerstein模型的各参数。

该方法的优势在于：第一，不需要焊接过程的精确物理模型，仅需要输入输出数据即可建立模型；第二，能够捕捉焊接过程中的非线性特征；第三，计算效率高，适合在线辨识和实时更新。

实验设计与结果分析

文献中设计的焊接速度随机变化波形是系统辨识的关键。在传统的焊接实验中，焊接速度通常保持恒定，这导致系统缺乏足够的激励信号，无法准确辨识系统的动态特性。通过引入焊接速度的随机变化，背面熔池尺寸产生动态波动，为系统辨识提供了丰富的激励信号。

试验条件	焊接速度变化	电流调节方式	背面熔宽均匀性
恒速恒流	恒定	恒定	较差
变速恒流	随机变化	恒定	差
恒速变流	恒定	手工调节	较好
变速变流	随机变化	手工调节	良好

实验结果表明，基于焊工调节的非线性Hammerstein模型可以有效地控制背面熔宽，且具有良好的抗干扰能力。电流扰动试验表明，当焊接电流受到外部扰动时，模型能够预测熔宽的响应趋势，焊工可以根据预测结果及时调整电流，恢复熔宽的均匀性。焊接速度扰动试验表明，当焊接速度发生变化时，模型能够捕捉熔池尺寸的动态变化，焊工可以据此调节电流，补偿速度变化带来的影响。

与工程实践的结合

从钢管和管件制造行业的视角来看，该文献的研究方法对薄壁焊管的焊接质量控制具有重要的借鉴价值。在ERW和HFW焊管的制造中，焊缝的熔深和熔宽控制是保证焊接质量的关键。传统的焊接质量控制主要依赖于焊后检测，如超声波检测、涡流检测和X射线检测等，这些方法虽然能够发现缺陷，但无法实现焊接过程中的实时监控和调节。

该文献提出的基于视觉系统和系统辨识的焊接过程控制方法，为薄壁焊管的在线质量控制提供了新的思路。通过在焊接过程中实时监测熔池特征，建立焊接参数与焊接质量之间的数学模型，可以实现焊接质量的预测和调控，从而在保证质量的前提下提高生产效率。

特别是在大口径直缝埋弧焊管（LSAW）和UOE焊管的制造中，焊接过程的复杂性和多变性使得完全自动化的质量控制面临巨大挑战。焊工的经验判断和实时调节在焊接质量控制中发挥着不可替代的作用。该文献的研究方法，正是将焊工的经验知识数学化、模型化，为焊接过程的智能化控制提供了理论基础。

关键疑问与思考

该文献的研究虽然具有创新性，但在工程应用方面仍面临一些挑战。第一，被动视觉系统对环境光线、熔池飞溅和氧化物的干扰较为敏感，在实际生产环境中可能需要采用更鲁棒的传感器和图像处理算法。第二，焊工的手工调节虽然灵活，但调节精度和一致性受焊工技能水平的影响较大，不同焊工的操作效果可能存在显著差异。第三，Hammerstein模型虽然能够描述焊接过程的非线性特征，但其预测精度依赖于模型参数的准确性，而焊接过程中的参数漂移（如焊丝直径变化、气体流量波动等）可能导致模型预测精度的下降。

此外，从焊接工艺的角度来看，铝合金薄板脉冲MIG焊的背面熔透控制还受到以下因素的影响：板厚、板形、装配间隙、焊接位置（平焊、横焊、立焊、仰焊）和焊接方向等。文献中的研究主要针对平焊位置，对于其他焊接位置的适用性需要进一步验证。

学习心得与启示

通过研读该文献，我深刻体会到焊接过程控制不仅仅是焊接参数的优化，更是对焊接冶金过程和物理场耦合效应的深入理解和精确建模。铝合金薄板脉冲MIG焊的背面熔透控制问题，本质上是一个多物理场耦合的动态优化问题，涉及热传递、流体动力学、凝固动力学和电化学等多个学科领域。

该研究还启示我们，在焊接自动化的发展中，不能完全摒弃焊工的经验判断，而应该将焊工的经验知识与现代传感技术和数学建模方法相结合，实现人机协同的智能焊接。这种思路对于提高焊接质量、降低焊接成本、提升生产效率具有重要的工程价值。对于从事焊接工艺开发的技术人员而言，建立焊接过程与焊接质量之间的数学模型，是实现焊接质量稳定可控、推动焊接技术智能化的关键路径。