一种双丝弧焊电信号稳定性定量评价方法

摘要

本发明公开了一种双丝弧焊电信号稳定性定量评价方法，具体方法为：(1)读取电流信号；(2)对所采集的数据进行预处理；(3)计算该实测信号对应的给定参数下的样本熵序列值SampEn(i)；(4)计算实测电信号的样本熵均值指标SaEn；(5)计算该实测信号对应的给定参数下的样本熵值RSaEn；(6)计算单路稳定性评价指标CSaEn；(7)计算双丝电信号样本熵指标TCSaEn。本发明首次将样本熵引入焊接过程稳定性评价体系，综合考虑各种脉冲参数对样本熵值的影响，自行设计了基于样本熵的焊接过程稳定性评价指标，针对双丝焊工艺，设计了专门的双丝焊过程稳定性量化评价指标。本发明所述方法能很好地量化双丝弧焊过程稳定性程度。

说明书

技术领域

本发明属于高速双丝弧焊技术领域，特别涉及一种双丝弧焊过程电流信号稳 定性的定量评价方法。

背景技术

双丝脉冲MIG焊是一个非线性、强时变和强耦合的过程，不稳定机理复杂， 影响因素众多，至今还没有完整的理论解释，对于焊接效果或者质量目前也没有一个统 一全面的评价标准。一般采用好、不好、稳定、不稳定等定性评价方式。定量评价标准 的缺乏，带来了控制方法研究和工艺性能分析上的困难。

目前被用来检测研究的信号有电弧声、超声波、紫红外辐射、可见光、电信 号和机器视觉信号等，其中利用电信号进行焊接过程稳定性分析成本较低、效果较好。 电信号包含了大量反映焊接工艺性能及焊接质量的信息，电信号的稳定性是制约工艺性 能的重要因素。电信号分析一般又分为瞬时波形分析和统计分析。瞬时波形分析一般是 从时域和幅域的角度出发，分析焊接过程中时变电流电压的稳定性。统计分析方法是在 信号的幅域和频域对信号进行分析，它能反映出信号宏观的稳定性，但是丢失了信号的 时变信息，不能反映信号随时间变化的特征，故焊接过程电信号分析不能完全依赖统计 分析，必须和别的信号处理方法结合使用。

华南理工大学利用电信号对焊接过程进行了较多的研究。薛家祥等人通过电 压电流概率密度分布、短路周期时间等信息分析了CO₂焊的稳定性；利用快速傅立叶变 换对电信号进行频谱分析，提出可以从频率角度分析焊接稳定性的思路；利用工控机、 数据采集卡和VC平台开发了一个电信号虚拟分析系统，实现电流电压的瞬时分析和统 计分析。曹彪、吕小青等人对CO₂焊不同送丝速度、电压、气体流量条件下电流信号的 进行近似熵计算与分析，发现近似熵的大小不仅与熔滴过渡频率有关，还短路过渡焊接 过程的稳定性有着更紧密的联系，认为焊接过程越稳定近似熵越大，近似熵能作为短路 过渡稳定性评价的的一种判据。聂晶等人建立了铝合金脉冲MIG焊电弧电压近似熵广 义回归神经网络预测模型，用以衡量焊接过程的稳定性，并认为近似熵值大焊接过程不 稳定，近似熵值小焊接过程稳定。

从上述研究和稳定性评价方法来看，目前对电信号的评价多处于定性分析阶 段，主要集中在电信号的统计分析上，瞬时状态分析由于纪录数据较为困难，所以目前 的研究不多。将熵理论应用于焊接过程的研究目前国内只有少数几个团队，这些少量的 研究也集中在利用早期的近似熵理论来表示焊接过程的稳定性。研究并不完备和成熟， 主要是处于定性分析阶段。由于近似熵受数据长度和嵌入维数影响较大，一致性相对较 差，2000年Richman在近似熵的基础上提出一种新的时间序列复杂性测度方法-样本 熵(Sample Entropy，SaEn)。样本熵与近似熵类似，都是一种度量序列复杂性和统计量 化的非线性动力学参数，用一个非负数来表示某个时间序列的复杂性。不同在于，样本 熵不计自身匹配值，降低了近似熵的误差，一致性及精度更好，计算速度也比较快。

就国内目前公开发表的文献来看，利用样本熵对双丝脉冲MIG焊工艺稳定性 进行定量评价的研究尚未见报道。

考虑到双丝弧焊电流信号不仅是单丝信号的简单叠加，还应考虑彼此之间的 联系和相互之间的影响，这给双丝弧焊电流信号的稳定性分析带来了困难，其定量分析 也更为复杂。因此研究双丝弧焊电流信号定量评价方法，可有效指导焊接工艺参数的选 取，为焊接的工艺智能优化和在线监测控制作准备。

发明内容

本发明的目的在于针对双丝焊工艺规范评价困难，难以实现定量评价等问题， 提供一种适用于双丝弧焊工艺的电信号样本熵评价方法，设计了用于双丝弧焊稳定性样 本熵评价的指标，实现不同工艺性能的定量评价。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种双丝弧焊电信号稳定性定量评价方法是指将去噪后的信号计算样本熵值， 计算自行设计的基于样本熵的双丝焊过程稳定性评价指标，实现焊接过程稳定性的定量 评价，具体包括如下步骤：

(1)利用自行研制的小波分析仪采集一段较长时间的电流信号数据；

(2)对所采集的数据进行预处理，主要包括两步骤，首先对数据进行小波包 滤波以减少噪声对分析结果的影响，其次为了防止电信号大小对结果的影响，进行了归 一化处理；

(3)计算该实测信号对应的给定参数下的样本熵序列值SampEn(i)；

(4)计算实测电信号的样本熵均值指标SaEn；

(5)计算该实测信号对应的给定参数下的样本熵值RSaEn；

(6)计算单路稳定性评价指标CSaEn；

(7)计算双丝电信号样本熵指标TCSaEn。

所述步骤(3)中的SampEn(i)的样本熵算法包括：

原始数据为N个点的序列u(1)，u(2)……u(N)，m为嵌入维数。当嵌入维数为 m和m+1时，数据序列的前N-m个向量，需要满足当1≤i≤N-m时，m维向量X_m(i) 有意义。

(3.1)按序号重构一组m维矢量

X_m(i)＝[u(i)，u(i+1)，…u(i+m-1)]i＝1，2，…，N-m+1        (1)

(3.2)定义X_m(i)与X_m(j)的距离d[X_m(i)，X_m(j)]为两者对应元素中最大差值 的一个：

$d[X_m\left(i\right),X_m\left(j\right)]=\underset{0<k<m-1}{\max }\left(\right|u(i+k)-u(j+k)\left|\right)j\ne i---\left(2\right)$

(3.3)对于每一个i(1≤i≤N-m)，统计d[X_m(i)，X_m(j)]小于给定阈值r的数 目N^m(i)，求其与距离总数N-m的比值。

$B_r^m\left(i\right)=N^m\left(i\right)/(N-m)---\left(3\right)$

(3.4)求对所有i的平均值。

$B^m\left(r\right)=\frac{\underset{i=1}{\overset{N-m}{\Sigma }}{B}_r^m\left(i\right)}{N-m+1}---\left(4\right)$

(3.5)维数加1，得到m+1维矢量：

X_m+1(i)＝[u(i)，u(i+1)，…u(i+m)]i＝1，2，…，N-m    (5)

(3.6)重复步骤(2)、(3)、(4)，对于m+1维矢量求得：

$B_r^{m+1}\left(i\right)=N^m\left(i\right)/(N-m-1)---\left(6\right)$

$B^{m+1}\left(r\right)=\frac{\underset{i=1}{\overset{N-m}{\Sigma }}{B}_r^{m+1}\left(i\right)}{N-m}---\left(7\right)$

(3.7)理论上次序列对应的样本熵为

SampEn(m，r，N)＝lim{-In[B^m+1/B^m(r)]}                (8)

若N为有限值时可表示成

SampEn(m，r，N)＝-In[B^m+1/B^m(r)]                     (9)

由步骤(3.1)至(3.7)可知，样本熵计算需要确定嵌入维数m，相似容限r，样本 长度N三个参数，不同的m和r对应的样本熵也不同。

所述步骤(4)中的样本熵均值SaEn的计算公式如下：

$\mathrm{SaEn}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}\mathrm{SampEn}\left(i\right)-\max \left[\mathrm{SampEn}\right]-\min \left[\mathrm{SampEn}\right]}{(n-2)}---\left(10\right)$

式中SaEn为样本熵均值，SampEn(i)为样本熵值，max[SampEn]为整个序 列中样本熵最大值，min[SampEn]为整个序列中样本熵最小值。

所述步骤(5)中的RSaEn值，不同的脉冲参数只需要计算一个，这是因为 对于标准脉冲信号，其样本熵值恒定，均值和每个样本熵值一致。

所述步骤(6)中的CSaEn的计算公式如下：

$\mathrm{CSaEn}=\frac{\mathrm{SaEn}}{\mathrm{RSaEn}}\times \mathrm{SD}\left(\mathrm{SaE}{n}_{n-2}\right)---\left(11\right)$

式中CSaEn为单路电信号的样本熵评价指标结果，RSaEn为给定标准信号的 参考样本熵值，SD(SaEnn-2)为去除最大和最小值后样本熵序列的标准差，计算公式如下：

$s=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Sigma }}{(x_i-\bar{x})}^2}{n-1}}---\left(12\right)$

所述步骤(7)中的TCSaEn的计算公式如下：

TCSaEn＝max(CSaEn1，CSaEn2)                (13)

式中TCSaEn为双丝电信号最终的样本熵稳定性评价指标，表示选取两路信 号中CSaEn指标最大的作为整个双丝信号稳定性的最终量化结果。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

(1)本发明将样本熵引入了焊接过程稳定性评价。目前所用的焊接过程稳定 性评价多是基于统计学的评价，或者是主观评价。尚未有将样本熵用于焊接过程稳定评 价的研究报道。

(2)本发明综合考虑了各种脉冲参数对样本熵值的影响。传统的焊接过程稳 定性评价多半是在其他参数不变的情况下，进行单变量的研究，从而分析在该因素对稳 定性的影响。焊接是个复杂的过程，各种参数彼此之间是互相联系的，因此单因素的研 究不能满足工艺研究的需求，本发明的方法引入了参考样本熵这一概念，将样本的样本 熵值和参考样本熵进行比较，消除了脉冲参数对样本熵值的系统性影响，使焊接稳定性 评价更符合实际情况。

(3)本发明设计了全面的评价指标。焊接过程稳定性可以通过样本熵的大小 和变化规律两者进行反应。为了全面表征这两者的变化情况，引入了样本熵均值和样本 熵序列标准差这两个参数，结合参考样本熵，设计了单路信号的样本熵评价指标，能全 面反映焊接过程稳定性对样本熵的影响。

(4)本发明具有双丝焊特色。双丝焊不同于单丝焊，不能认为是单丝焊的简 单叠加，本发明设计的电信号稳定性评价方法专门设计了适用于双丝焊的评价指标，能 自动获得双丝焊稳定性的最终定量评价结果。

附图说明

图1是本发明一种双丝弧焊电信号稳定性定量评价方法的流程图。

图2是本发明实施例中稳定信号的电流波形图。

图3是本发明实施例中较稳定信号的电流波形图。

图4是本发明实施例中不稳定信号的电流波形图。

图5是本发明实施例中三个双丝电流信号的样本熵分布图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对 本发明做进一步的详细说明，但是本发明的实施方法和要求保护的范围并不局限于此。

图1为本发明一种双丝弧焊电信号稳定性定量评价方法的流程图，具体包括 如下步骤：

(1)利用自行研制的小波分析仪采集一段较长时间的电流信号数据；

(2)对所采集的数据进行预处理，主要包括两步骤，首先对数据进行小波包 滤波以减少噪声对分析结果的影响，其次为了防止电信号大小对结果的影响，进行了归 一化处理；

(3)计算该实测信号对应的给定参数下的样本熵序列值SampEn(i)；

(4)计算实测电信号的样本熵均值指标SaEn；

(5)计算该实测信号对应的给定参数下的样本熵值RSaEn；

(6)计算单路稳定性评价指标CSaEn；

(7)计算双丝电信号样本熵指标TCSaEn。

指标SaEn、CSaEn、TCSaEn均为本发明针对双丝弧焊过程而专门设计。

本发明以双丝脉冲MIG焊的电流信号定量评价分析为例，测试平台由DSP 一体化双丝弧焊电源、行走机构控制器及焊接试验台、焊接电弧动态小波分析仪、双丝 脉冲MIG焊软开关逆变电源、送丝机、双丝焊枪、水箱等设备构成。在测试中，利用 焊接电弧动态小波分析仪对波形进行采集和分析，由自行研制的一体化双丝脉冲MIG 焊软开关逆变电源的控制软件实现控制波形。所用试件为Q235钢，厚8.0mm，焊丝采 用H08Mn2SiA，直径为Φ1.0mm，保护气体为纯氩。气体流量15L/min，焊丝干伸长 12.0mm，两根焊丝末端之间距离为8.0mm，平板堆焊方式。

图2至图4，是本实施例中三个样本的电流波形图，这三个样本由上述平台 采集，由小波分析仪保存，导入matlab进行小波包滤波后进行显示。对应的主要参数如 下：

图2的主要参数为：前导焊丝Lead1峰值电流为300A，基值电流为50A；跟 随焊丝Trailing1峰值电流为290A，基值电流为75A；前后脉冲峰值时间为6ms，基值 时间为20ms。

图3的主要参数为：前导焊丝Lead2峰值电流为270A，基值电流为90A；跟 随焊丝Trailing2峰值电流为300A，基值电流为85A；前后脉冲峰值时间为5ms，基值 时间为10ms。

图4的主要参数为：前导焊丝Lead3峰值电流为330A，基值电流为90A；跟 随焊丝Trailing3峰值电流为280A，基值电流为80A；前后脉冲峰值时间为4ms，基值 时间为10ms。

从图可见，其焊接过程的稳定性依次由好变差。其中图4所示样本3的跟随 焊丝电流混乱，已经无法完成正常的脉冲焊接。

取N＝2000，m＝2，r＝0.07，进行21组计算，去除最大和最小值后，得到的样 本熵曲线为图5。图中ILead1表示样本1的引导焊丝电流信号，ITrailing1表示样本1 的跟随焊丝电流信号；ILead2表示样本2的引导焊丝电流信号，ITrailing2表示样本2 的跟随焊丝电流信号；ILead3表示样本3的引导焊丝电流信号，ITrailing3表示样本3 的跟随焊丝电流信号。可以看出随着电流稳定性的变化，样本熵曲线的高度和变化幅度 都呈现出一定的变化。ITrailing3的电流信号极度不稳定，在图5中也表现为样本熵值较 大，变化范围较广。

根据图5，去除最大最小值后，求解实测电信号的样本熵均值SaEn，结果如 下：

ILead1        SaEn＝0.0151

ITrailing1    SaEn＝0.0178

ILead2        SaEn＝0.0394

ITrailing2    SaEn＝0.0449

ILead3        SaEn＝0.0304

ITrailing3    SaEn＝0.0565

为了弱化不同参数对电信号样本熵值的影响，按给定脉冲参数设置6个参考 脉冲，并计算对应理想信号的参考样本熵RSaEn，结果如下：

ILead1        RSaEn＝0.0063

ITrailing1    RSaEn＝0.0063

ILead2        RSaEn＝0.0121

ITrailing2    RSaEn＝0.0121

ILead3        RSaEn＝0.0126

ITrailing3    RSaEn＝0.0126

从上述结果可以看出，对于脉冲参数不同的电信号，其样本熵有较大差距， 在理想脉冲参数的情况下，样本3的RSaEn值是样本1的两倍，这说明了本发明所阐述 的参考样本熵的重要性。

按照CSaEn计算指标，得到单丝稳定性定量评价结果如下：

ILead1        CSaEn＝2.39E-03

ITrailing1    CSaEn＝4.52E-03

ILead2        CSaEn＝6.19E-03

ITrailing2    CSaEn＝6.68E-03

ILead3        CSaEn＝5.07E-03

ITrailing3    CSaEn＝3.41E-02

从CSaEn指标变化情况可以看出，第一个样本非常稳定，两个电流信号的 CSaEn指标都非常小；第二个样本的两路信号稳定性相差不大，相对第一个样本而言， 比较不稳定；第三个样本的前导焊丝电流信号是比较稳定的，比第二个样本更稳定，但 是跟随焊丝非常不稳定，不稳定程度是样本1前导焊丝电流的10倍以上。

最后计算双丝定量评价标准TCSaEn为TCSaEn1为4.52E-03，TCSaEn2为 6.68E-03，TCSaEn3为3.41E-02。其大小关系为：4.52E-03(样本1)＜6.68E-03(样本 2)＜3.41E-02(样本3)。可以看出随着电流稳定性的变化，TCSaEn呈现相应的变化， TCSaEn大小如实的反应了焊接电信号的稳定性。样本3的TCSaEn指标约为稳定信号样 本1的TCSaEn指标的7.5倍，有效地区分了稳定度。同时通过样本熵定量评价发现每 个信号的跟随焊丝电流相对前导焊丝而言更不稳定，对应的CSaEn指标更大一些，为双 丝焊接工艺研究提供了新的线索。这种区别通过肉眼是难以发现的，这也进一步说明本 发明所设计的焊接过程稳定性指标的重要意义。

上述量化分析结论与图2至图4的电流稳定性分析结论一致。而3个样本电 流的TCSaEn指标计算结果表明，本发明的量化评价方法，与波形实际情况一致，能正 确反映焊接过程的稳定性。

因此通过样本熵算法可有效地评价双丝焊电信号的稳定性，自行设计的评价 指标TCSaEn综合考虑了双丝脉冲MIG焊和单丝脉冲MIG焊的区别、电信号不同参数 对样本熵的影响，能较好地评价焊接过程电信号稳定性，可以作为焊接工艺规范性能综 合评价模型的一个指标。

该实施例说明本发明一种双丝弧焊电信号稳定性定量评价方法符合实际情 况，具有较好的实际应用价值。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可 以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是 说明性的而非限制性的。