一种基于动态焊缝切线法的大曲率弯曲焊缝跟踪方法

摘要

一种基于动态焊缝切线法的大曲率弯曲焊缝跟踪方法，它属于它主要是解决目前轮式移动焊接机器人用于弯曲焊缝跟踪缺乏系统完善的分析方法，难以建立精确的数学模型与控制模型等技术问题。其技术方案要点是：旋转电弧传感器控制电弧在焊缝坡口上旋转扫描，由霍尔传感器提取坡口特征信息，经数据采集卡采集处理和小波实时在线递推降噪后，获得实时的焊缝偏差矢量信息e，（k+1），与采用最小二乘方法获得的偏差预测值e，，（k+1）对比，优化后获得最佳焊缝偏差值e（k+1），根据该值和偏差绝对值的变化速率严格按照动态焊缝切线法控制模型，驱动焊接小车与十字滑块，确保焊炬始终以一定速率沿大曲率弯曲焊缝中心线的切向运动实现焊缝的自动跟踪。它主要是用于大曲率弯曲焊缝实现自动跟踪。

说明书

技术领域

本发明涉及一种电弧传感的轮式移动机器人的焊缝自动跟踪领域，特别是一种基于动 态焊缝切线法的大曲率弯曲焊缝跟踪方法。

背景技术

目前，焊缝跟踪在焊接自动化领域是一个很重要的研究领域，在大型舰船舱体、甲板、 船身、大型球罐的焊接中存在大量弯曲焊缝，实现对这些弯曲焊缝的自动跟踪，并且尽量保 持焊接速度恒定是保证焊接效率与焊缝质量的必要条件，轮式移动焊接机器人具有机构简 单、适应性强、灵活性高等特点，因此，将轮式移动焊接机器人用于弯曲焊缝跟踪已成为焊 接自动化领域的一个重要研究方向。

电弧传感轮式机器人是利用电弧本身作为传感器的非完整约束机构，它允许机器人的某 些关节无驱动，可以大大降低机器人的制造成本、重量和能耗，提高了机器的灵活性，但目 前还缺乏系统完善的分析方法，难以建立精确的数学模型与控制模型。

动态焊缝切线法通过在线小波降噪处理，实时提取焊缝偏差信息，然后结合轮式移动 焊接机器人焊缝切线法模型实现了大曲率弯曲焊缝的跟踪。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中存在的上述缺陷，采用最小二乘法曲线拟合获得预 测偏差e”(k)，经实际焊缝偏差值e’(k+1)实时修正，获得最佳焊缝偏差值e(k)，根据 该值和偏差绝对值的变化速率结合已建立的轮式移动式焊接机器人焊缝切线法模型，控制滑 块与焊接小车的运动，确保焊枪始终沿着焊缝切向以相同速率运动，为大曲率弯曲焊缝实现 自动跟踪提供基础。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：旋转电弧传感器控制电弧在焊缝坡口上 旋转扫描，由霍尔电流传感器提取反映坡口扫描信息的焊接电流信号，经数据采集卡将焊接 电流信号转化为数字信号，对该数字信号进行实时小波在线递推降噪处理后，由其计算获取 焊缝偏差矢量e’(k+1)，并与e(k-2)，e(k-1)，e(k)采用最小二乘方法获得的偏差预测 值e”(k+1)进行对比分析，优化后获得最佳焊缝偏差值e(k+1)，根据该值和偏差绝对值 的变化速率，严格按照焊缝切线法控制模型，协调驱动焊接小车与十字滑块，确保焊炬始终 以一定速率沿大曲率弯曲焊缝中心线的切向运动实现焊缝的自动跟踪。

所述实时小波在线递推降噪过程具体是：滑动窗口动态截取2的整数次幂的反映焊缝 坡口特征的数据，选择Daubechies小波基进行正交小波变化，采样快速离算小波变换算法对 该数据进行J层小波分解，然后利用非线性小波变换阈值降噪法进行降噪处理，小波分解系 数通过软硬阈值折中法进行阈值处理后，并通过Mallat快速小波变换算法对坡口特征信号进 行重构，小波降噪后，输出离滑动窗口边界距离为1的那个数据，完成焊缝坡口跟踪信号的 准实时降噪。

所述动态焊缝切线法具体是：实时获得最佳焊缝偏差值，当横向滑块移动的距离d超过 设定的阈值u(横向滑块中心为参考点)时，如果焊缝偏差的符号与上一周期的偏差符号相 反且(|e(k+1)|-|e(k)|)/(T)小于设定的阈值b(与前述U是否区别)，则横向滑块向其中 心方向移动，小车直行；如果焊缝偏差的符号与上一周期的偏差符号相同或(|e(k+1)|- |e(k)|)/(T)大于或等于设定阈值b时，按定步长方式调整焊接小车与滑块，其运动学模型 推导如下：

由图2，设焊炬起始坐标点为(0，0)，根据调节原理与几何关系，可得

$\left(\begin{array}{c}{x}_T=v_{1}t\cos \gamma -(L-\mathrm{\Delta L})\sin (\beta +\gamma )\\ y_T=v_{1}t\sin \gamma +(L+\mathrm{\Delta L})\cos (\beta +\gamma )\\ {\gamma }_T^{k+1}={\gamma }_T^k+{\beta }^k\end{array}\right)---\left(1\right)$

其中，(x_T,y_T)表示焊炬的坐标点，L表示焊炬伸出长度，γ表示小车纵轴线方向相对于X 轴的方向角，t表示焊接小车运动的时间，β表示小车转弯程度(定义左转为正，右转为负)， v₁表示焊接小车速度大小。对(1)求导，可得

$\left(\begin{array}{c}{x^{\text{'}}}_T=v_1\cos \gamma -v_2\sin (\beta +\gamma )-(L-\mathrm{\Delta L})\omega \cos (\beta +\gamma )\\ {y^{\text{'}}}_T=v_1\sin \gamma +v_2\cos (\beta +\gamma )-(L-\mathrm{\Delta L})\omega \sin (\beta +\gamma )\\ {(\beta +\gamma )}^{\text{'}}=\omega \end{array}\right)---\left(2\right)$

式中v₂表示滑块移动速度。

利用式(2)以及几何分析可得到焊炬端部T点在xoy平面的焊接小车与滑块协调配合的运 动学方程式如下：

$\left(\begin{array}{c}{x}_T^{k+1}=x_T^k+v_1{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\cos {\gamma }^k\mathrm{dt}-v_2{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}-\omega {\int }_{T_k}^{T_{k+1}}(L-{\mathrm{\Delta L}}^k)\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}\\ y_T^{k+1}=y_T^k+v_1{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\sin {\gamma }^k\mathrm{dt}+v_2{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}-\omega {\int }_{T_k}^{T_{k+1}}(L-{\mathrm{\Delta L}}^k)\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}\\ {\gamma }_T^{k+1}={\gamma }_T^k+{\beta }^k\end{array}\right)---\left(3\right)$

令滑块在单步调整周期T内的水平滑块调整量ΔL^k为常数。其中

$\left(\begin{array}{c}{\theta }^k=\arctan \frac{e^k}{v_{1}T}\\ {\beta }^k=\arctan \frac{e^k-{\mathrm{\Delta L}}^k}{v_{1}T}\end{array}\right)---\left(4\right)$

可知，β^k在单步调整周期T内为常数，则：

$\left(\begin{array}{c}{x}_T^{k+1}=x_T^k+v_{1}T\cos {\gamma }^k-v_{2}T\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)-\mathrm{\omega T}(L+{\mathrm{\Delta L}}^k)\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)\\ y_T^{k+1}=y_T^k+v_{1}T\sin {\gamma }^k-v_{2}T\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)-\mathrm{\omega T}(L+{\mathrm{\Delta L}}^k)\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)\\ {\gamma }_T^{k+1}={\gamma }_T^k+{\beta }^k\end{array}\right)---\left(5\right)$

又设焊接小车两驱动轮的间距为d，则机器人左右两轮的移动速度l₁和r₁为：

$\left(\begin{array}{c}{l}_1=(2v_1-\mathrm{d\omega })/2\\ r_1=({2v}_1+\mathrm{d\omega })/2\end{array}\right)---\left(6\right)$

本发明的有益效果是：

(1)通过最佳偏差e(k+1)，可以有效的避免因偶然因素导致焊接电流变化过大而造 成的跟踪误判的情况。

(2)动态焊缝切线法模型的建立有效的解决了因为延时以及十字滑块运动范围的局限 导致大曲率弯曲焊缝自动跟踪失败的问题。

附图说明

图1是本发明动态焊缝切线法流程图。

图2是本发明动态焊缝切线法轨迹跟踪示意图。

图3是本发明焊缝切线法的焊缝轨迹跟踪仿真图。

图4是本发明动态焊缝切线法的焊缝轨迹跟踪仿真图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。

实施例1，在k+1时刻在焊缝跟踪过程中，根据e(k-2)，e(k-1)，e(k)通过最小二 乘法曲线拟合，求出预测值e”(k+1)，然后，由旋转电弧传感器控制电弧旋转使其扫描焊 缝上坡口，霍尔传感器提取焊接电流，数据采集卡将其转化为数字信号后，计算出实际的焊 缝偏差e’(k+1)，利用实际焊缝偏差值对偏差预测值进行修正，获得最佳焊缝偏差e(k+1)， 最后根据最佳焊缝偏差与偏差绝对值的变化速率协调驱动焊接小车与十字滑块，具体实现如 下：

当横向滑块移动的距离d超过设定的阈值u(横向滑块中心为参考点)时，如果焊缝偏 差的符号与上一周期的偏差符号相反且(|e(k+1)|-|e(k)|)/(T)小于设定的阈值b，则横向 滑块向其中心方向移动，小车直行；如果焊缝偏差的符号与上一周期的偏差符号相同或 (|e(k+1)|-|e(k)|)/(T)大于或等于设定阈值b时，按定步长方式调整焊接小车，配合十字 滑块运动减少焊缝法向偏差以及角度偏差，确保焊炬始终以一定速率沿大曲率弯曲焊缝中心 线的切向运动实现焊缝的自动跟踪。参阅图1至图4。

其运动学模型推导如下：

由图2，设焊炬起始坐标点为(0，0)，根据调节原理与几何关系，可得

$\left(\begin{array}{c}{x}_T=v_{1}t\cos \gamma -(L-\mathrm{\Delta L})\sin (\beta +\gamma )\\ y_T=v_{1}t\sin \gamma +(L+\mathrm{\Delta L})\cos (\beta +\gamma )\\ {\gamma }_T^{k+1}={\gamma }_T^k+{\beta }^k\end{array}\right)---\left(1\right)$

其中，(x_T,y_T)表示焊炬的坐标点，L表示焊炬伸出长度，γ表示小车纵轴线方向相对于X 轴的方向角，t表示焊接小车运动的时间，β表示小车转弯程度(定义左转为正，右转为负)， v₁表示焊接小车速度大小。对(1)求导，可得

$\left(\begin{array}{c}{x^{\text{'}}}_T=v_1\cos \gamma -v_2\sin (\beta +\gamma )-(L-\mathrm{\Delta L})\omega \cos (\beta +\gamma )\\ {y^{\text{'}}}_T=v_1\sin \gamma +v_2\cos (\beta +\gamma )-(L-\mathrm{\Delta L})\omega \sin (\beta +\gamma )\\ {(\beta +\gamma )}^{\text{'}}=\omega \end{array}\right)---\left(2\right)$

式中v₂表示滑块移动速度。

利用式(2)以及几何分析可得到焊炬端部T点在xoy平面的焊接小车与滑块协调配合的运 动学方程式如下：

$\left(\begin{array}{c}{x}_T^{k+1}=x_T^k+v_1{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\cos {\gamma }^k\mathrm{dt}-v_2{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}-\omega {\int }_{T_k}^{T_{k+1}}(L-{\mathrm{\Delta L}}^k)\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}\\ y_T^{k+1}=y_T^k+v_1{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\sin {\gamma }^k\mathrm{dt}+v_2{\int }_{T_k}^{T_{k+1}}\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}-\omega {\int }_{T_k}^{T_{k+1}}(L-{\mathrm{\Delta L}}^k)\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)\mathrm{dt}\\ {\gamma }_T^{k+1}={\gamma }_T^k+{\beta }^k\end{array}\right)---\left(3\right)$

令滑块在单步调整周期T内的水平滑块调整量ΔL^k为常数。其中

$\left(\begin{array}{c}{\theta }^k=\arctan \frac{e^k}{v_{1}T}\\ {\beta }^k=\arctan \frac{e^k-{\mathrm{\Delta L}}^k}{v_{1}T}\end{array}\right)---\left(4\right)$

可知，β^k在单步调整周期T内为常数，则：

$\left(\begin{array}{c}{x}_T^{k+1}=x_T^k+v_{1}T\cos {\gamma }^k-v_{2}T\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)-\mathrm{\omega T}(L+{\mathrm{\Delta L}}^k)\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)\\ y_T^{k+1}=y_T^k+v_{1}T\sin {\gamma }^k-v_{2}T\cos ({\beta }^k+{\gamma }^k)-\mathrm{\omega T}(L+{\mathrm{\Delta L}}^k)\sin ({\beta }^k+{\gamma }^k)\\ {\gamma }_T^{k+1}={\gamma }_T^k+{\beta }^k\end{array}\right)---\left(5\right)$

又设焊接小车两驱动轮的间距为d，则机器人左右两轮的移动速度l₁和r₁为：

$\left(\begin{array}{c}{l}_1=(2v_1-\mathrm{d\omega })/2\\ r_1=({2v}_1+\mathrm{d\omega })/2\end{array}\right)---\left(6\right)$

实施例2，为了验证动态焊缝切线法模型的可行性与优越性，采用Matlab仿真分析如 下：

仿真条件：v₁＝60cm/min,T＝1/6s，v₂＝3mm/s,L＝30cm.焊缝切线法采样四阶的巴 特沃斯滤波器滤波，延时设为0.75s.动态焊缝切线法延时可以控制在1ms内，与采样周期 相比可以忽略。

仿真结果分析如下：如图3、图4所示，焊缝切线法在曲率较小处基本能够实现焊缝轨 迹的跟踪，当曲率较大时，由于偏差信号的延时输入，焊接小车与滑块的协调控制延时执行， 跟踪轨迹明显偏离参考轨迹，偏离最明显处达到1.5cm；而动态焊缝切线法通过小波在线递 推降噪很好的解决延时问题，偏差信号及时输入，焊接小车与滑块的协调控制及时执行，跟 踪轨迹与参考轨迹拟合度较好，曲率最大处，两者的偏差控制在2mm内，有效的解决了信号 延时带来的弊端，同时证明了动态焊缝切线法在大曲率弯曲焊缝跟踪过程中的理论可行性。 参阅图1至图4，其余同实施例1。