基于SAX算法的CMT增材制造缺陷在線監(jiān)測(cè)

王宏民，葉浩槐，宋瑩瑩，王建生，鄧輔秦，潘增喜,2

(1. 五邑大學(xué)，廣東 江門(mén) 529020；2. 伍倫貢大學(xué)，伍倫貢2522，澳大利亞)

0 前言

CMT增材制造技術(shù)以電弧為熱源熔化金屬，利用逐層熔覆成形的原理制造工件，工件由焊縫堆疊而成[1-4]。使用CMT增材制造的金屬件具有密度高，化學(xué)成分均勻和力學(xué)性能強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)有成品精度低和效率低的缺點(diǎn)[5-6]。由于工件的加工時(shí)間長(zhǎng)和加工的環(huán)境復(fù)雜，因此缺陷監(jiān)測(cè)方法顯得尤為重要，可靠的缺陷監(jiān)測(cè)方法有利于增材制造過(guò)程節(jié)約時(shí)間和減少經(jīng)濟(jì)成本[7-8]。

增材制造的缺陷檢測(cè)方法主要分為無(wú)損檢測(cè)和破壞性檢測(cè)2種，破壞性檢測(cè)是金屬件成形后再進(jìn)行檢測(cè)，不適用于在線缺陷監(jiān)測(cè)，目前大部分無(wú)損檢測(cè)只適用于離線檢測(cè)，也有小部分適用于在線監(jiān)測(cè)，但存在的問(wèn)題較多，例如監(jiān)測(cè)設(shè)備與制造系統(tǒng)集成難度大導(dǎo)致檢測(cè)精度低；對(duì)檢測(cè)的增材制造方式和檢測(cè)材料存在特殊要求；以及對(duì)一些復(fù)雜工件的特殊區(qū)域存在漏檢和對(duì)檢測(cè)工況要求過(guò)高等一系列問(wèn)題[9]。目前，國(guó)內(nèi)華中科技大學(xué)的夏衛(wèi)生等學(xué)者[10-11]利用紅外視覺(jué)技術(shù)對(duì)電弧增材制造加工過(guò)程中的熱場(chǎng)進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)故障診斷，另一種方法是使用多傳感器采集加工過(guò)程中的信號(hào)，分析信號(hào)特征，進(jìn)行缺陷檢測(cè)；哈爾濱工業(yè)大學(xué)的郭衛(wèi)軍[12]分析了焊道與溫度場(chǎng)之間的關(guān)系，國(guó)外主要使用如電流和電壓傳感器、電耦合器件攝像機(jī)、熱紅外攝像機(jī)和光譜儀等儀器，采用各種原位過(guò)程監(jiān)測(cè)方法來(lái)進(jìn)行缺陷監(jiān)測(cè)，集成各類傳感器的缺陷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)并不是CMT增材制造缺陷監(jiān)測(cè)的最優(yōu)選擇，由于焊接環(huán)境惡劣，監(jiān)測(cè)過(guò)程會(huì)受到太多干擾，例如，不同的光照條件會(huì)對(duì)熱成像相機(jī)的成像造成影響，還有金屬表面的粗糙度、材料性質(zhì)等因素[13-14]。

基于焊接電流和焊接電壓信號(hào)能夠表征焊接過(guò)程的實(shí)際情況，文中尋找焊接電流和焊接電壓信號(hào)與焊接工況之間的關(guān)系，達(dá)到缺陷監(jiān)測(cè)的目的[15]。設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案，搭建試驗(yàn)平臺(tái)，收集良好組和缺陷組的焊接電流和焊接電壓信號(hào)，采用SAX算法對(duì)時(shí)間序列信號(hào)離散化，根據(jù)劃分的標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)換為字符串，使用公式計(jì)算字符串之間的歐氏距離，得到數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果。SAX算法具有降低原始序列的維度和保留局部特征信息的優(yōu)點(diǎn)[16-17]，同時(shí)設(shè)置試驗(yàn)對(duì)比組，將原始信號(hào)直接使用隨機(jī)森林模型分類。SAX算法預(yù)處理的往往是小樣本數(shù)據(jù)，無(wú)法突出表達(dá)特征，而隨機(jī)森林算法不僅能夠處理大樣本數(shù)據(jù)，還具有防止過(guò)擬合、樣本數(shù)量與分類精度的關(guān)系具有強(qiáng)解釋性、省時(shí)高效和分類穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)[18]。

1 CMT增材制造焊道試驗(yàn)與數(shù)據(jù)收集

1.1 設(shè)計(jì)CMT增材制造焊道試驗(yàn)方案

試驗(yàn)的研究對(duì)象是焊接電流信號(hào)和焊接電壓信號(hào)，整個(gè)試驗(yàn)過(guò)程包括信號(hào)的產(chǎn)生、采集、分析和整理。試驗(yàn)平臺(tái)由ABB機(jī)器人（型號(hào)為IRB 2600ID-15/1.85）、ABB機(jī)器人控制器（IRC5）、Transpuls Synergic（逆變器型數(shù)字電源）協(xié)同CMT數(shù)字焊接裝置，信號(hào)收集器和PC電腦端組成。焊接機(jī)器人輸出焊道，信號(hào)收集器收集焊接時(shí)的電流和電壓信號(hào)并傳送到PC電腦端進(jìn)行信號(hào)處理；IRB 2600ID機(jī)器人適合弧焊應(yīng)用可以提供準(zhǔn)確的定位和縮短工作周期；Transpuls Synergic是一款24微處理器控制的逆變器型數(shù)字電源，提供了設(shè)備模塊化設(shè)計(jì)和提高了連接擴(kuò)展系統(tǒng)能力的靈活性。

在焊接過(guò)程中，通過(guò)焊接電流和焊接電壓信號(hào)直接表征焊接缺陷是困難的。例如裂縫和孔穴這2鐘缺陷產(chǎn)生的原因是冷卻后應(yīng)力分布不均，固體夾渣、未熔合和未焊透、形狀缺陷這3種缺陷產(chǎn)生的原因是電流不穩(wěn)定。以上部分的焊接缺陷的產(chǎn)生是無(wú)法準(zhǔn)確地人為控制的，因此無(wú)法收集到足夠多的電流和電壓數(shù)據(jù)相關(guān)的表征。在增材制造過(guò)程中，出現(xiàn)不良焊接工況會(huì)直接形成焊接缺陷[11]，以焊接工況為自變量，焊接缺陷為因變量，通過(guò)監(jiān)測(cè)焊接工況，達(dá)到監(jiān)測(cè)焊接缺陷的效果。試驗(yàn)設(shè)置2個(gè)缺陷工況組：無(wú)保護(hù)氣體組與基材生銹組，無(wú)保護(hù)氣體會(huì)導(dǎo)致焊道表面生銹、粗糙和氣孔等缺陷；基材生銹會(huì)導(dǎo)致固體夾渣、皺褶等缺陷類型。除了2組缺陷組，還需設(shè)置1組良好組，通過(guò)對(duì)比試驗(yàn)驗(yàn)證缺陷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的可行性。

1.2 設(shè)計(jì)試驗(yàn)參數(shù)

試驗(yàn)為了還原CMT增材制造場(chǎng)景，選取3個(gè)重要焊接參數(shù)：送絲速度（Wire feed speed, WFS）、機(jī)械臂移動(dòng)速度（Travel speed, TS）和焊槍距離。送絲速度是焊接時(shí)單位時(shí)間內(nèi)焊絲向焊接熔池送進(jìn)的長(zhǎng)度，機(jī)械臂移動(dòng)速度是焊接時(shí)單位時(shí)間內(nèi)機(jī)械臂移動(dòng)的速度，焊槍距離是焊接時(shí)焊槍距離工件的位置，參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1。

表1 CMT增材制造設(shè)定參數(shù)

每種工況根據(jù)不同的送絲速度和機(jī)械臂移動(dòng)速度組合成1組，焊槍距離不變，共有8組，3種工況共有24組數(shù)據(jù)樣本。試驗(yàn)的焊絲型號(hào)為ER70-G，焊絲直徑為?0.9 mm，基材材料為低碳鋼，在良好、基材生銹和無(wú)保護(hù)氣體3種工況下制作焊道，并收集焊接電流信號(hào)和焊接電壓信號(hào)，設(shè)定焊接參數(shù)完成后，3種工況焊道如圖1所示，每條焊道長(zhǎng)度為100 mm。

圖1 3種工況的焊道

1.3 采集信號(hào)

根據(jù)表1制定的參數(shù)組，每種工況根據(jù)不同的WFS和TS為1組，共有8組。3種工況共有24組樣本數(shù)據(jù)，每組樣本數(shù)據(jù)都需要收集焊接電流、焊接電壓和時(shí)間3種數(shù)據(jù)。IRBIRB 2600ID機(jī)器人完成試驗(yàn)所需焊道后，讀取焊接電流和焊接電壓數(shù)據(jù)時(shí)，只讀取中間穩(wěn)定的焊接電流和焊接電壓數(shù)據(jù)。在收集數(shù)據(jù)過(guò)程中每0.1 ms讀取一次焊接電流值和焊接電壓值，保證了焊接電流值和焊接電壓值的連續(xù)性。

收集3種工況的焊接電流和焊接電壓數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取部分焊接電流和焊接電壓數(shù)據(jù)如圖2所示。由于焊接電流信號(hào)數(shù)值相對(duì)焊接電壓信號(hào)數(shù)值過(guò)低，可視化效果較差，因此圖中焊接電流信號(hào)數(shù)值為原始值的5倍，更直觀地發(fā)現(xiàn)不同焊道之間信號(hào)的差異。

圖2 3種工況的原始焊接電流信號(hào)和焊接電壓信號(hào)

圖2可知，不同工況下焊接時(shí)的焊接電流信號(hào)和焊接電壓信號(hào)圖像沒(méi)有存在明顯差異。對(duì)于良好的焊縫，焊接電流曲線和焊接電壓曲線的峰值周期幾乎重合；對(duì)于無(wú)保護(hù)氣體的焊縫，圖像特征與良好組大致相同，但焊接電流數(shù)值略高于良好組，存在的差異不明顯；對(duì)于基材生銹的焊縫，圖像特征與良好組有細(xì)微差別：①焊接電流的峰值和平均值高于良好組；②焊接電流曲線和焊接電壓曲線周期比良好組長(zhǎng)。3種工況的焊接電壓曲線大致相同，主要差異是焊接電流曲線的峰值和周期，WFS和TS是重要參數(shù)，參數(shù)的不同將導(dǎo)致后期數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果的不同，需要嚴(yán)格分類和排序。

2 基于SAX算法的數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 SAX算法工作原理

SAX算法主要用于處理時(shí)間序列信號(hào)，即為符號(hào)近似聚合，將時(shí)間序列信號(hào)進(jìn)行符號(hào)化，再計(jì)算字符串之間的歐氏距離得到數(shù)值型數(shù)據(jù)的算法。將原始焊接電流和焊接電壓進(jìn)行序列標(biāo)準(zhǔn)化，轉(zhuǎn)換成均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的序列。

使用PPA降維法（Piecewise aggregate approximation）將原始焊接電流序列分成ω段，焊接電流時(shí)間序列信號(hào)的原始總長(zhǎng)為C，分為n段，即C=c1,c2,c3,···,cn。將C轉(zhuǎn)換成ω的序列，即C=cˉ1,cˉ2,···,cˉω，PPA降維為式（1）取每段的平均值替代原始序列，根據(jù)焊接電流信號(hào)的復(fù)雜程度在表2的劃分標(biāo)準(zhǔn)中選取α，將焊接電流信號(hào)的分區(qū)均值轉(zhuǎn)換成符號(hào)，得出符號(hào)序列，同理焊接電壓信號(hào)也轉(zhuǎn)換成符號(hào)。

表2 符號(hào)化區(qū)域選取標(biāo)準(zhǔn)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)PPA降維后，連續(xù)的時(shí)序信號(hào)轉(zhuǎn)換成離散的符號(hào)表示，因此需要在標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)上尋找一種離散化技術(shù)，能夠等概率地產(chǎn)生符號(hào)，且服從高斯分布。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的時(shí)間序列，確定斷點(diǎn)，通過(guò)斷點(diǎn)可以劃分大小相等的區(qū)域，定義每個(gè)區(qū)域代表的符號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)離散化，斷點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)具體參考見(jiàn)表2。根據(jù)焊接電流信號(hào)的復(fù)雜程度在表2的劃分標(biāo)準(zhǔn)中選取α，將焊接電流信號(hào)的分區(qū)均值轉(zhuǎn)換成符號(hào)，得出符號(hào)序列，同理焊接電壓信號(hào)也轉(zhuǎn)換成符號(hào)。

設(shè)焊接電壓信號(hào)的總長(zhǎng)為Q，計(jì)算C和Q兩者之間的歐幾里得距離為

式中：C表示電流總長(zhǎng)；Q表示電壓總長(zhǎng)；c1,c2,c3, ···,ci和q1,q2,q3, ···,qi表示其中一個(gè)電流和電壓數(shù)值。

通過(guò)PPA方法降維，得出Cˉ和Qˉ序列，計(jì)算兩者的歐幾里得距離為

式中：，表示降維后的電流和電壓總長(zhǎng)；，表示其中一個(gè)數(shù)值；DR(,)表示降維后的計(jì)算符號(hào)。

整段序列符號(hào)化為C′和Q′，計(jì)算整段序列的最小歐幾里得距離為

式中：Q′和C′表示符號(hào)化后的電流和電壓；和表示其中一個(gè)。

2.2 SAX算法預(yù)處理結(jié)果

以500 ms的焊接電流和焊接電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換成SAX結(jié)果樣本。由于焊接電流和焊接電壓數(shù)據(jù)體量大，多次調(diào)節(jié)參數(shù)后，從模型運(yùn)算速度和穩(wěn)定性的角度考慮，最終確定參數(shù)斷點(diǎn)值α= 10、確定的最小值ω= 2 000，當(dāng)v2= 5 mm/min和v2= 10 mm/min時(shí)3種工況下SAX模型處理結(jié)果如圖3和圖4所示。根據(jù)TS值的不同，預(yù)處理的結(jié)果在v2= 5 mm/min上整體結(jié)果比v2= 10 mm/min大，還有分析每個(gè)小組的結(jié)果發(fā)現(xiàn)大部分組無(wú)法簡(jiǎn)易區(qū)分轉(zhuǎn)化結(jié)果，說(shuō)明各工況的轉(zhuǎn)化后數(shù)據(jù)之間未存在明顯分界線，不存在線性可分，因此無(wú)法直接使用線性分類器進(jìn)行分類，同時(shí)轉(zhuǎn)化后的樣本數(shù)量和特征數(shù)量都屬于小樣本分類，后續(xù)需要使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林模型對(duì)預(yù)處理結(jié)果再處理，最終得出簡(jiǎn)易區(qū)分的結(jié)果。

圖3 v2 = 5 mm/min時(shí)3種工況轉(zhuǎn)化后數(shù)據(jù)對(duì)比

圖4 v2 = 10 mm/min時(shí)3種工況轉(zhuǎn)化后數(shù)據(jù)對(duì)比

3 基于隨機(jī)森林模型的分類結(jié)果

3.1 預(yù)處理后數(shù)據(jù)的分類結(jié)果

隨機(jī)森林分類的結(jié)果用混淆矩陣（Confusion matrix）表示，其常用于表示和總結(jié)分類模型預(yù)測(cè)結(jié)果。

在完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，SAX算法預(yù)處理的數(shù)據(jù)為線性不可分，需使用非線性分類器進(jìn)行結(jié)果分類，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和對(duì)比，最后證明SAX模式是否適用于CMT增材制造的缺陷在線監(jiān)測(cè)。試驗(yàn)分類采用隨機(jī)森林模型分類，為突出SAX算法預(yù)處理的優(yōu)勢(shì)，降低隨機(jī)森林模型對(duì)結(jié)果分類的過(guò)擬合影響，將采用原始的隨機(jī)森林算法模型，不進(jìn)行調(diào)節(jié)參數(shù)。SAX模型預(yù)處理的結(jié)果為數(shù)值型數(shù)據(jù)，進(jìn)行分類的樣本需要增加特征，轉(zhuǎn)化后的TS值和WFS值分別作為特征，組成一個(gè)3特征的樣本，每次隨機(jī)抽取一個(gè)樣本輸入模型進(jìn)行分類，隨機(jī)森林模型中訓(xùn)練集與驗(yàn)證集兩者比測(cè)試集為9∶1，訓(xùn)練集比驗(yàn)證集為4∶1，訓(xùn)練集有172個(gè)樣本，驗(yàn)證集有44個(gè)樣本，測(cè)試集有24個(gè)樣本。轉(zhuǎn)化后數(shù)據(jù)的混淆矩陣如圖5所示，測(cè)試集的準(zhǔn)確率為0.96，十分優(yōu)秀，測(cè)試集的評(píng)估指標(biāo)表見(jiàn)表3。

圖5 測(cè)試集的混淆矩陣

表3 測(cè)試集的評(píng)估指標(biāo)表

基于SAX算法的預(yù)處理分類樣本有240個(gè)，訓(xùn)練集訓(xùn)練樣本有177個(gè)，訓(xùn)練樣本數(shù)量屬于小樣本，存在因訓(xùn)練樣本數(shù)量不足導(dǎo)致分類精度較差，還需評(píng)估訓(xùn)練樣本數(shù)量和分類精度之間的關(guān)系，SAX算法預(yù)處理結(jié)果的訓(xùn)練集樣本數(shù)量與分類精度之間的關(guān)系如圖6所示，SAX模式表示的訓(xùn)練樣本數(shù)量大于130個(gè)時(shí)，分類精度則有良好的表現(xiàn)，說(shuō)明訓(xùn)練樣本數(shù)量滿足分類精度需求。

圖6 樣本精度與樣本數(shù)量關(guān)系

3.2 對(duì)比試驗(yàn)

為了突出SAX算法在CMT增材制造缺陷監(jiān)測(cè)的重要性，需要設(shè)置對(duì)比試驗(yàn)，在進(jìn)行多次對(duì)比后，確定對(duì)比3種工況的焊接電流信號(hào)，3種工況的原始焊接電壓信號(hào)無(wú)明顯差異，焊接電流信號(hào)在最大值、最小值、平均值和方差等方面存在差異，焊接電流的強(qiáng)弱和穩(wěn)定性是影響缺陷形成的重要因素，焊接電壓對(duì)缺陷形成的影響相對(duì)較小。設(shè)置分類對(duì)照組時(shí)僅考慮焊接電流信號(hào)即可，僅對(duì)焊接電流信號(hào)處理有2個(gè)優(yōu)勢(shì)：①能夠更直接從焊接電流信號(hào)中得出焊接電流與缺陷形成之間的關(guān)系，降低焊接電壓信號(hào)帶來(lái)的干擾；②能夠降低數(shù)據(jù)的運(yùn)算規(guī)模，提高計(jì)算精度。若SAX算法的預(yù)處理組比原始焊接電流組分類準(zhǔn)確率高，說(shuō)明SAX算法預(yù)處理在CMT增材制造缺陷監(jiān)測(cè)更有優(yōu)越性。

隨機(jī)抽取一組原始的焊接電流信號(hào)，參數(shù)為v1=4 mm/min，v2= 5 mm/min，以2 000個(gè)連續(xù)焊接電流數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本，直接放入隨機(jī)森林模型進(jìn)行分類，設(shè)置每種工況共有50個(gè)焊接電流樣本，3種工況則有150個(gè)樣本，隨機(jī)森林模型中訓(xùn)練集與驗(yàn)證集兩者比測(cè)試集為9∶1，訓(xùn)練集比驗(yàn)證集為4∶1，訓(xùn)練集有108個(gè)樣本，驗(yàn)證集有27個(gè)樣本，測(cè)試集有15個(gè)樣本，分類后原始焊接電流數(shù)據(jù)測(cè)試集的混淆矩陣如圖7所示，測(cè)試集分類準(zhǔn)確率為0.80不理想，測(cè)試集的評(píng)估指標(biāo)見(jiàn)表4。

圖7 測(cè)試集的混淆矩陣

表4 測(cè)試集的評(píng)估指標(biāo)表

SAX模型預(yù)處理數(shù)據(jù)和原始焊接電流數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集分類準(zhǔn)確率見(jiàn)表5，SAX模型預(yù)處理的樣本經(jīng)隨機(jī)森林模型分類后準(zhǔn)確率較好，訓(xùn)練集、驗(yàn)證集到測(cè)試集準(zhǔn)確率呈上升趨勢(shì)，SAX模型預(yù)處理的樣本特征數(shù)量較少，分類速度快，能夠達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的要求，原始焊接電流信號(hào)直接放入隨機(jī)森林分類，分類結(jié)果差，由于數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)任何處理，特征太多，分類器無(wú)法提取有效的數(shù)據(jù)，導(dǎo)致分類時(shí)間長(zhǎng)和準(zhǔn)確率低。

表5 隨機(jī)森林分類準(zhǔn)確率

4 結(jié)論

（1）證明不良工況導(dǎo)致焊接缺陷的形成，可通過(guò)焊接電流信號(hào)和焊接電壓信號(hào)表征，試驗(yàn)設(shè)置了良好組，基材生銹組和無(wú)保護(hù)氣體組收集3者焊接時(shí)的焊接電流和焊接電壓，通過(guò)分析焊接電流和焊接電壓，識(shí)別增材過(guò)程的實(shí)際工況，從而達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)缺陷的效果。

（2）證明了SAX算法適用于CMT增材制造的缺陷在線監(jiān)測(cè)，設(shè)置SAX算法數(shù)據(jù)預(yù)處理組和原始焊接電流數(shù)據(jù)組，使用隨機(jī)森林模型分類，結(jié)果表示SAX算法預(yù)處理的數(shù)據(jù)分類準(zhǔn)確率達(dá)到96%，分類效果優(yōu)秀，程序運(yùn)作過(guò)程穩(wěn)定迅速，為CMT增材制造的缺陷在線監(jiān)測(cè)提供了一個(gè)新的可行性理論支持。