逆变电阻点焊电参数测试与质量智能监测的研究

摘要

电阻点焊广泛应用于汽车、航空、电子元件以及各种家用电器等产品的焊接。随着对点焊质量要求的不断提高，点焊电源也不断更新换代。其中逆变电阻焊电源以其直流输出、有良好的动态响应和控制精度及小型化等一系列优势，较好地满足了点焊的要求，成为当今电阻焊电源发展的主要方向。 为了实时精确地采集逆变电阻点焊电源的焊接参数，奠定更精密控制电源以及监测点焊质量的基础，本文设计了一套以PI C1 8F658 5微控制器为核心的多参数测试系统，采集参数包括次级焊接电流，焊接电压，焊接功率以及焊接时间。该系统针对逆变点焊电源的特点，采用罗氏线圈法获取焊接大电流信号以及直接从电极两端获取焊接电压信号，并结合简单而有效的后续硬件电路及软件计算，实现上述参数高精度实时采 集与处理以及与PC机的通讯。试验证明该测试系统中硬件和软件是可行的，且系统具有较高的信息检测精度。 利用测试系统测试分析了逆变电阻点焊电源的性能特点。对不同逆变频率、电源输入、负载与脉宽设定条件下的电流电压波形测试分析，结果表明三相逆变点焊电源输出比单相稳定、电网负荷平衡；逆变电阻点焊电源的逆变频率高，电流稳定性好，焊接时间调节分辨率小，电源的动态响应好。针对精密点焊的要求，提出了进一步提高逆变频率的设想。 建立了逆变电阻点焊质量预测BP神经网络模型。该模型以能够反映焊接区加热和熔核长大特征的动态电阻作为神经网络的输入参数，预测反映焊点质量的拉剪强度。以电子行业常用的磷铜片与铜线之间的点焊作为研究对象，利用测试系统获取了各种影响因素下的实验数据，并利用Matl ab软件对模型进行了仿真优化。经检验该模型的预测精度符合工程要求。

目录

文摘

英文文摘

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第一章绪论

1.1本课题的学术背景与实际意义

1.1.1研究的背景

1.1.2研究的意义

1.2电阻点焊机及其质量监测的进展

1.2.1国内电阻点焊机的发展

1.2.2国外电阻点焊机发展

1.2.3国内外电阻点焊质量控制的研究进展

1.2.4电阻点焊质量智能预测方法的研究进展

1.3本论文的研究的技术方案及主要内容

1.3.1本论文研究的技术方案

1.3.2本论文研究的主要内容

第二章系统总体方案设计

2.1逆变电阻点焊智能监测系统被测参数的选择

2.2逆变电阻点焊大电流的测试方法

2.3采样启动信号的选择

2.4电流有效值的计算

2.5人工神经网络模型、学习算法的选择

2.5.1人工神经网络模型的选择

2.5.2人工神经网络学习算法的选择

2.6本章小结

第三章系统硬件设计

3.1微控制器原理及特点

3.2点焊电流及电极间电压信号处理电路

3.2.1逆变电阻点焊次级电流取样电路

3.2.2电极间电压取样电路

3.2.3有效值处理电路

3.3采样基准电压设计

3.4键盘设计

3.5 LCD液晶显示设计

3.6串行通讯接口设计

3.7本章小结

第四章测试系统软件设计

4.1测试系统软件概述

4.2系统子程序设计

4.2.1键盘程序设计

4.2.2液晶模块显示程序设计

4.2.3 A/D扫描程序设计

4.2.4数据采集和存储子程序设计

4.2.5数据处理子程序

4.3串行通讯程序设计

4.3.1微控制器子程序设计

4.3.2 PC机上VB服务程序设计

4.4本章小结

第五章逆变电阻点焊焊接电流与电压的测试分析

5.1短路条件下逆变电阻点焊的电流与电压

5.1.1实验条件

5.1.2罗氏线圈电流采样信号与焊接电压信号分析

5.1.3罗氏线圈采样信号的积分处理结果分析

5.1.4焊接电流与焊接电压分析

5.2负载条件下逆变电阻点焊的焊接电流与电压

5.2.1试验条件

5.2.2频率分别为1kHz和4kHz的逆变电阻点焊电源的波形分析

5.2.3三相和单相逆变电阻点焊电源的波形分析

5.2.4同一电源不同脉宽设置输出波形分析

5.3系统性能验证

5.3.1波形对比

5.3.2 DBZ600上的测试数据

5.4本章小结

第六章逆变电阻点焊质量监测

6.1 BP神经网络

6.1.1基于BP算法的多层前馈网络模型

6.1.2BP学习算法

6.1.3标准BP算法的改进

6.2基于BP算法的逆变电阻点焊质量预测人工神经网络模型

6.2.1神经网络输入参数的选择

6.2.2隐节点数的设计

6.2.3转移函数的选择

6.2.4神经网络输出参数的选择

6.3BP算法的程序实现

6.4试验验证

6.4.1试验条件

6.4.2规范选择

6.4.3试验

6.4.4检验结果

6.4.5误差分析

6.5本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的论文

致谢