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    基于自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人焊接焊縫外形預(yù)測(cè)方法

    2022-12-05 11:39:40蘭江波王田苗溫宇方
    關(guān)鍵詞:寬度焊縫聚類

    陶 永,蘭江波,任 帆,王田苗,江 山,高 赫,溫宇方

    (北京航空航天大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院,北京 100083)

    0 引言

    焊縫的表面質(zhì)量對(duì)焊縫性能有重要影響,焊縫表面質(zhì)量例如外形尺寸是否平滑均勻,有無(wú)缺陷等都是評(píng)價(jià)焊縫質(zhì)量的指標(biāo)[1]。當(dāng)前機(jī)器人焊接工藝復(fù)雜,在焊接過(guò)程中,焊接質(zhì)量影響因素眾多。機(jī)器人焊接參數(shù)的異常波動(dòng)、機(jī)器人的震動(dòng)、焊接參數(shù)的選擇和焊接設(shè)備的操作規(guī)范,都會(huì)影響最終的焊接質(zhì)量[2]。

    鈦合金的機(jī)器人焊接質(zhì)量檢測(cè)主要包括焊接接頭的力學(xué)性能[3-5]、表面焊接缺陷[6-8]和外表尺寸[9-10]等。但是機(jī)器人焊接質(zhì)量與焊接工藝參數(shù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系目前還難以定量描述。針對(duì)這一問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了廣泛的研究,如LI[11]等建立了多工藝參數(shù)與焊縫成形質(zhì)量之間的基本多元線性回歸模型,描述了工藝參數(shù)與焊縫成形質(zhì)量之間的關(guān)系;Gou等[12]根據(jù)全熔透焊接過(guò)程中熔池的流動(dòng)行為確定了對(duì)接焊接的最佳焊接參數(shù);CASALION等[13]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將焊縫凸度和深度與焊接工藝參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián),建立了選擇最合適的激光焊接工藝的模型。隨著人工智能的快速發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步應(yīng)用到機(jī)器人焊接質(zhì)量預(yù)測(cè)的研究中。LI等[14]利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林模型對(duì)焊縫質(zhì)量水平進(jìn)行預(yù)測(cè);BUFFA等[15]采用有限元模型預(yù)測(cè)試件間接觸界面上主要場(chǎng)變量的局部值,并將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,識(shí)別和預(yù)測(cè)3種不同的焊接質(zhì)量水平;黃曄[16]提出利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)焊縫缺陷進(jìn)行建模識(shí)別;CHI等[17]提出利用模糊徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)等離子弧焊進(jìn)行多質(zhì)量預(yù)測(cè),解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,但是其非線性性能不如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);SHAO等[18]提出一種用光學(xué)傳感器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)激光點(diǎn)焊過(guò)程進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)的方法,該方法有助于微電子行業(yè)的焊接質(zhì)量檢測(cè),但針對(duì)大型構(gòu)件的適用性還有待驗(yàn)證;KHALID等[19]提出利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)兩種金屬間的最佳焊接參數(shù),但是對(duì)同種金屬之間的焊接效果尚有待驗(yàn)證;ZHAO等[20]通過(guò)研究焊接過(guò)程中不同焊接電流和電壓下焊接功率信號(hào)的特點(diǎn),從中提取特征點(diǎn)描述曲線形狀,建立預(yù)測(cè)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自提出至今的60年里,其理論和應(yīng)用方面的研究均得到了極大的發(fā)展,并在許多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用[21]。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論體系并不完善,例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)“黑箱”模型,網(wǎng)絡(luò)權(quán)值隨機(jī)選取,網(wǎng)絡(luò)參數(shù)缺乏明確的物理意義,建立的模型難以理解等。模糊算法能夠表達(dá)模糊知識(shí),實(shí)現(xiàn)模糊推理,可有效彌補(bǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足[22-23]。

    本文面向鈦合金的T型焊縫外表尺寸的預(yù)測(cè),將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出建立一種基于直覺(jué)模糊C均值聚類和優(yōu)化粒子群算法相融合的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對(duì)焊接參數(shù)與焊縫外形特征之間的關(guān)系進(jìn)行擬合,對(duì)鈦合金焊接機(jī)器人焊縫的焊腳寬度和焊高高度進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而持續(xù)優(yōu)化焊接工藝數(shù)據(jù)庫(kù),并為后續(xù)的參數(shù)優(yōu)化提供支持。該方法相比于傳統(tǒng)試焊法,可根據(jù)輸入的焊接參數(shù)對(duì)焊后外形進(jìn)行預(yù)測(cè),避免了由于人工試焊造成的材料浪費(fèi),降低了成本,并提高了加工效率。

    1 T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    美國(guó)加州大學(xué)的ZADEH[24]教授在1965年首次提出一種用來(lái)表達(dá)事物模糊性質(zhì)的重要概念——隸屬函數(shù),突破了經(jīng)典幾何理論,奠定了模糊理論的基礎(chǔ)。TAKAGI等[25]于1985年的模糊推理模型——Takagi-Sugeno(T-S)模型,T-S模型是一種自適應(yīng)性很強(qiáng)的模糊系統(tǒng),該系統(tǒng)可自動(dòng)更新隸屬函數(shù)的參數(shù)值。基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則計(jì)算層和輸入層4層。

    基于典型的T-S模糊系統(tǒng),本文提出的焊縫外形預(yù)測(cè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,可用如下“if-then”規(guī)則進(jìn)行定義:

    (1)

    對(duì)于焊接參數(shù)輸入量x=[x1,x2,…xk]T,本文選擇激光功率、焊接速度、送絲速度和保護(hù)氣體流量作為系統(tǒng)的輸入?yún)?shù)。首先,根據(jù)焊接模糊規(guī)則計(jì)算各輸入變量的焊接參數(shù)隸屬度:

    j=1,2,…k;i=1,2…n。

    (2)

    將各焊接參數(shù)隸屬度進(jìn)行模糊計(jì)算,采用模糊算子為連乘算子:

    i=1,2…n。

    (3)

    最后,根據(jù)模糊計(jì)算結(jié)果計(jì)算焊縫寬度/高度的輸出值:

    (4)

    (5)

    式中:yd是網(wǎng)絡(luò)期望焊縫焊寬/焊高輸出;yc是網(wǎng)絡(luò)實(shí)際焊縫焊寬/焊高輸出;e是期望輸出和實(shí)際輸出的誤差。

    (6)

    (7)

    式中:α為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率;xj為網(wǎng)絡(luò)輸入焊接參數(shù);ωi為輸入焊接參數(shù)隸屬度連乘積。

    在機(jī)器人焊接的焊縫外形預(yù)測(cè)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,焊接參數(shù)隸屬函數(shù)的中心和寬度稱為前件參數(shù),輸出的權(quán)重系數(shù)稱為后件參數(shù)。在傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,采用梯度下降法和BP法的混合算法更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),但是這種算法具有收斂速度不確定,且容易陷入局部極小值的不足。因此,為了獲得更準(zhǔn)確的前件參數(shù),提高網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別精度,本文提出一種利用直覺(jué)模糊C均值和自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法(Intuition Fuzzy C-Means self-Adaptive Particle Swarm Optimization,IFCM-APSO)相融合的方法,對(duì)隸屬函數(shù)的中心和寬度參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。

    2 基于改進(jìn)自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人焊接焊縫外形預(yù)測(cè)方法

    本文提出一種基于IFCM-APSO算法的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,所用算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,有助于使前件參數(shù)的辨識(shí)更加簡(jiǎn)潔有效。

    1984年,BEZDEK等[26]提出了模糊C均值聚類算法(Fuzzy C-Means,F(xiàn)CM),引入樣本到聚類中心的隸屬度,通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)類中心的隸屬度,決定樣本點(diǎn)的類屬以達(dá)到自動(dòng)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的目的。1995年,EBERHART等[27]提出一種粒子群優(yōu)化(Partical Swarm Optimization, POS)算法,該算法具有群體智能、迭代格式簡(jiǎn)單、可快速收斂得到最優(yōu)解所在區(qū)域等優(yōu)點(diǎn),迄今為止FCM算法和PSO算法都得到了較好的應(yīng)用。但是在利用PSO算法確定焊接參數(shù)隸屬度函數(shù)寬度的過(guò)程中,較大的權(quán)重因子有利于跳出局部最小點(diǎn),便于全局搜索,而較小的權(quán)重因子則有利于對(duì)當(dāng)前的搜索區(qū)域進(jìn)行精確的局部搜索。

    針對(duì)鈦合金帶筋壁板的機(jī)器人焊接過(guò)程中焊縫外形預(yù)測(cè)的問(wèn)題,傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在前件參數(shù)的確定過(guò)程中容易發(fā)散,本文提出IFCM-APSO算法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),該算法在確定前件參數(shù)過(guò)程中從兩個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)梯度下降法進(jìn)行改進(jìn):一方面引入非隸屬度和猶豫度使得隸屬度矩陣更加合理,便于對(duì)焊接過(guò)程中由于參數(shù)波動(dòng)帶來(lái)的噪點(diǎn)進(jìn)行聚類;另一方面在確定隸屬函數(shù)寬度的過(guò)程中,采用一種自適應(yīng)權(quán)重算法對(duì)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)(self-AdaptiveParticle Swarm Optimization,APSO),以利于算法收斂,使其能夠?qū)附訁?shù)的隸屬函數(shù)寬度進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。

    首先,引入焊接直覺(jué)模糊集(Welding Intuition Fuzzy Set,WIFS),WIFS是傳統(tǒng)模糊集的重要拓展,其中增加了焊接參數(shù)非隸屬度γ和不確定度π,假設(shè)焊接直覺(jué)模糊集A表示焊接參數(shù)樣本x與論域X={x1,x2,…,xn}的關(guān)系,則有:

    A={μA(x),γA(x),πA(x)|x∈X}。

    (8)

    當(dāng)滿足條件μA(x)→[0,1]和γA(x)→[0,1]且0≤μA(x)+γA(x)≤1時(shí),焊接參數(shù)樣本的不確定度可表示為:

    πA(x)=1-μA(x)-γA(x)。

    (9)

    為了將焊接直覺(jué)模糊特征與傳統(tǒng)的模糊聚類方法相結(jié)合,將焊接直覺(jué)模糊隸屬度定義為:

    (10)

    (11)

    πij=1-μij-(1-μij)/(1+λμij)。

    (12)

    由此,使用焊接參數(shù)直覺(jué)隸屬度矩陣,可以得到新的焊接參數(shù)聚類中心公式:

    (13)

    當(dāng)焊接參數(shù)聚類中心更新時(shí),隸屬度矩陣也將被更新。在每次迭代的過(guò)程中,焊接參數(shù)聚類中心的隸屬度矩陣的數(shù)值都會(huì)更新一次,直到前一次的隸屬度矩陣和更新后的隸屬度矩陣的插值小于設(shè)定閾值,此時(shí)迭代過(guò)程結(jié)束,聚類中心達(dá)到最優(yōu)。適應(yīng)度函數(shù)如下:

    (14)

    焊接動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重系數(shù),按如下公式進(jìn)行更新:

    (15)

    式中:ωmax和ωmin分別表示ω的最大值和最小值,f表示微粒當(dāng)前的目標(biāo)函數(shù)值,favg和fmin分別表示當(dāng)前所有微粒的平均目標(biāo)值和最小目標(biāo)值。

    IFCM-APSO目標(biāo)函數(shù)的公式可表示為:

    (16)

    綜上所述,IFCM-APSO算法計(jì)算焊接參數(shù)隸屬函數(shù)中心的步驟,可歸納如下:

    (1)利用隨機(jī)數(shù)發(fā)生器對(duì)焊接參數(shù)的隸屬度矩陣賦予初值。

    (2)引入不確定度,將焊接參數(shù)隸屬度矩陣變?yōu)槟:`屬矩陣。

    (3)使用模糊隸屬度矩陣計(jì)算待分類焊接參數(shù)到聚類中心的距離,將樣本劃分到各個(gè)類中。

    (4)重新計(jì)算每個(gè)類的聚類中心、焊接參數(shù)樣本到聚類中心的距離。每次計(jì)算都使用直覺(jué)模糊隸屬度矩陣代替原有的隸屬度矩陣,并將樣本重新劃分到各個(gè)類中。

    (5)以式(16)為目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行迭代,尋找隸屬度函數(shù)的最佳寬度。

    (6)重復(fù)(2)~(5)步,直到適應(yīng)度函數(shù)達(dá)到指定閾值。

    通過(guò)上述步驟,可得到高斯函數(shù)的中心值和寬度值。該算法在運(yùn)用過(guò)程中相比傳統(tǒng)的梯度下降算法,引入了不確定度的概念,能更好地優(yōu)化焊接參數(shù)數(shù)據(jù)集中噪點(diǎn)的分類情況,同時(shí)避免在迭代過(guò)程中陷入極小值。

    優(yōu)化后的隸屬度函數(shù)圖像如圖1所示。

    本文所提出的改進(jìn)算法,首先根據(jù)輸入的焊接參數(shù)數(shù)量和輸出參數(shù)確定焊接模糊規(guī)則,完成初始化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立;接著利用IFCM-APSO算法對(duì)輸入焊接參數(shù)空間進(jìn)行初始化,將焊接參數(shù)空間分解為n個(gè)焊接模糊子空間,同時(shí)確定焊接參數(shù)模糊子空間的聚類中心c,計(jì)算焊接隸屬函數(shù)的寬度b;最后利用得到的優(yōu)化參數(shù)對(duì)初始模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代更新,最終得到用于焊縫外形預(yù)測(cè)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。具體流程如圖2所示。

    3 仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    3.1 焊接機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的構(gòu)成

    機(jī)器人焊接系統(tǒng)主要由激光器、吹氣口、送絲機(jī)、機(jī)械臂、機(jī)器人控制柜、線激光傳感器等部分組成,如圖3所示。激光器采用銳科系列的連續(xù)光纖激光器,如圖4所示,最高功率可達(dá)6 000 W,相較于傳統(tǒng)激光器,具有更高的光電轉(zhuǎn)換效率,更低的功耗和更好的光束質(zhì)量。由于其柔性的激光輸出方式,能夠方便地與系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行集成。機(jī)器人采用KUKA六自由度焊接機(jī)器人,在焊接過(guò)程中采用氬氣作為保護(hù)氣體,可以提高焊接質(zhì)量,降低焊接總體成本,提高焊接效率。

    以保護(hù)氣體流量、焊接速率、送絲速率和激光功率作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的4個(gè)輸入?yún)?shù),分別以焊寬和焊高作為網(wǎng)絡(luò)輸出。保護(hù)氣體流量太大時(shí),氣體沖擊熔池,使熔池飛濺增加,焊縫表面不光滑;保護(hù)氣體流量過(guò)小時(shí),降低了對(duì)熔池的保護(hù)作用,并且容易產(chǎn)生氣孔等缺陷。焊接速率過(guò)快時(shí),氣體保護(hù)作用受到破壞,使焊縫成形不好;當(dāng)焊接速率過(guò)慢時(shí),熔寬過(guò)大,熔池變大,容易將材料焊穿。送絲速率過(guò)快則會(huì)增加焊縫的焊寬和焊高;過(guò)慢則容易造成虛焊,影響焊接材料的力學(xué)性能。激光功率的選擇對(duì)焊縫成形也有很大的影響,功率過(guò)大熔深增加較快,焊寬和焊高也相應(yīng)有所增加。

    上述輸出參數(shù)是通過(guò)線激光傳感器獲取的,如圖5所示。線激光傳感器利用高精度攝像頭,通過(guò)三角測(cè)距法獲取焊縫的焊寬和焊高,采集到的焊縫截面圖像如圖6所示。

    3.2 仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性和適用性很大程度上取決于可用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集越大,其覆蓋的輸入范圍就越大,生成的網(wǎng)絡(luò)就越好。本文對(duì)3 mm厚的鈦合金壁板進(jìn)行了焊接試驗(yàn),通過(guò)改變工藝參數(shù),生成250個(gè)數(shù)據(jù)集。隨機(jī)選擇其中200個(gè)用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,其余50個(gè)用于測(cè)試網(wǎng)絡(luò)的擬合程度;建立了兩個(gè)獨(dú)立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,分別用于焊寬和焊高數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。如圖7所示為典型T型焊縫的形狀參數(shù)。

    模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)訓(xùn)練樣本的輸入、輸出維數(shù)確定輸入節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為4,輸出節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為1,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù),人為確定隸屬度函數(shù)個(gè)數(shù)為8,因此構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-8-1,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖8所示。

    第一層為輸入層,各個(gè)節(jié)點(diǎn)直接與焊接參數(shù)相連接,該層節(jié)點(diǎn)數(shù)為焊接輸入?yún)?shù)的個(gè)數(shù)4;第二層為隸屬度計(jì)算層,即將輸入的焊接參數(shù)模糊化,隸屬函數(shù)選擇高斯型隸屬函數(shù)進(jìn)行計(jì)算;第三層為模糊規(guī)則匹配層,每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一條模糊規(guī)則的匹配;第四層為歸一化層,節(jié)點(diǎn)數(shù)與第三層相同;第五層為輸出層,對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行清晰化處理。

    圖8 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,焊接參數(shù)的范圍如表1所示。

    表1 焊接參數(shù)范圍

    為了更好地確定隸屬函數(shù)的中心值和寬度,在MATLAB 2019b中采用IFCM-APSO算法編寫(xiě)程序?qū)η凹?shù)進(jìn)行優(yōu)化,并對(duì)優(yōu)化后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)試,優(yōu)化前后的誤差變化如圖9和圖10所示。

    由圖9可以看出,與實(shí)際輸出相比,預(yù)測(cè)輸出數(shù)據(jù)波動(dòng)較大;由圖10可以看到,將前件參數(shù)利用IFCM-APSO算法優(yōu)化之后,提高了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合程度。

    此外,將優(yōu)化后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果如圖11所示。

    通過(guò)比較改進(jìn)后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)算時(shí)間、誤差等方面的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)優(yōu)化后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)算速度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率上優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)比結(jié)果如表2所示。

    表2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)比

    將測(cè)試數(shù)據(jù)集代入優(yōu)化后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可得圖12,圖12結(jié)果表明改進(jìn)算法對(duì)減小誤差的有效性。

    在實(shí)際工程中,本文選擇了25組焊接參數(shù),并對(duì)其焊接結(jié)果利用改進(jìn)后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)結(jié)果如圖13所示。

    圖14為采用人工試焊方法,經(jīng)過(guò)5次參數(shù)調(diào)整后得到的焊接結(jié)果,可以看出,焊縫表面粗糙不均勻,在有限次調(diào)整次數(shù)范圍內(nèi),難以達(dá)到預(yù)期的焊接效果;圖15為利用改進(jìn)后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在焊接前根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,經(jīng)過(guò)3次焊接參數(shù)調(diào)整所得到的焊縫成型圖。焊接效果圖表明,所用改進(jìn)后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)焊縫外形尺寸作出一定誤差范圍內(nèi)的預(yù)測(cè),有效提高了焊接參數(shù)的調(diào)整效率。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文面向焊接機(jī)器人的焊縫外形尺寸預(yù)測(cè),提出一種基于直覺(jué)模糊C均值聚類和自適應(yīng)慣性權(quán)重粒子群算法(IFCM-APSO)相融合的改進(jìn)自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法,采用高斯函數(shù)作為隸屬度函數(shù),利用IFCM-APSO算法對(duì)高斯函數(shù)的中心值和寬度進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算。本文以T型焊縫的焊腳寬度和焊高高度作為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出結(jié)果,選擇焊接速率、激光功率、送絲速率和保護(hù)氣體流量這4種變量作為輸入?yún)?shù),對(duì)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理算法中隸屬函數(shù)的中心值和寬度進(jìn)行優(yōu)化。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所提出的機(jī)器人焊接焊縫外形預(yù)測(cè)方法,較好地對(duì)輸入輸出參數(shù)進(jìn)行非線性擬合,其預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差在0.2 mm范圍之內(nèi),為實(shí)際焊接過(guò)程中,焊接參數(shù)的選擇提供了可靠的參考依據(jù)。但是,在焊接過(guò)程中影響焊接質(zhì)量的因素有很多,本文只選取了4個(gè)參數(shù)作為研究對(duì)象,同時(shí),各參數(shù)的變化對(duì)焊接質(zhì)量的影響效果仍需大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。由于實(shí)驗(yàn)設(shè)備和實(shí)驗(yàn)成本限制,還可以考慮進(jìn)行更多焊接實(shí)驗(yàn),獲取更多數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型,使模型預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。

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