一种基于电弧传感器的焊枪空间姿态识别方法与流程

本发明涉及自动化焊接领域，具体涉及一种基于电弧传感器的焊枪空间姿态识别方法。

背景技术：

目前，自动化焊接、机器人焊接、智能化焊接已经成为焊接技术的发展趋势。在焊接过程中，自动识别焊枪位姿并进行调节是自动化智能化焊接的重要环节，也是提高焊接质量和提升焊接效率的重要保证。

为了在焊接过程中识别和检测焊枪位姿，多种类型的传感器和技术方案得以发展和应用。如专利号“201410552913.4”的“焊枪相对焊缝空间姿态的测量及反馈装置”是利用角度传感器，测量焊枪对于焊缝的空间角度，应用于焊工培训和改善培训效果；专利号“201510105340.5”的“一种基于测量数据的管路柔性装焊机器人位姿计算方法”是基于视觉测量技术，通过坐标变换计算机器人位姿，控制机器人运动实现导管对接装配；上述专利文献所述方法是测量焊枪或机器人工具系的宏观空间姿态，不能反映焊接过程中坡口范围内焊枪的空间姿态。

电弧传感器利用焊枪与工件之间距离变化引起的焊接电流变化来检测焊枪高度和左右偏差，具有抗干扰能力强、可达性好，实时性强等优点，利用电弧传感器检测焊缝偏差的研究和文献也比较多，但是利用电弧传感器识别和提取焊枪空间姿态的研究较少。专利号“200710201203.7”的“旋转电弧传感器焊枪空间姿态识别方法”采用最小二乘的方法，对弧长变化进行平面拟合，根据拟合平面与坐标轴所在平面的交线的斜率来辨别焊枪偏差和倾角，该方法提取的姿态信息有限，易受到坡口角度的干扰；专利号为“201210392049.7”的“水下湿法焊接焊炬姿态复小波识别方法”使用morlet复小波对弧长信号进行分析，利用小波分解系数的实部求和值和虚部求和值来识别焊枪偏差和倾角，该方法提取的姿态信息有限，易受到焊缝偏转角和坡口角度的影响。

技术实现要素：

为了解决现有方法或技术存在的不足，更好的推动自动化焊接的发展，针对目前复杂轨迹焊缝自动焊接中，焊枪空间姿态难以识别或识别的空间姿态信息有限等问题，提出了一种基于电弧传感器的焊枪空间姿态识别方法。其系统框图如图1所示：姿态识别控制器包括数据采样和信号处理模块，数据转换模块，焊枪姿态处理模块。电弧传感器的输出信号通过硬件滤波器进行滤波处理，输送至数据采样和信号处理模块进行均匀采样和削波限幅处理，然后输送至数据转换模块将电弧采样信号数据转换成焊枪高度数据，最后，焊枪姿态处理模块采用偶次谐波特征相位法，一次谐波特征向量正交法，多次谐波特征向量正交耦合算法，完成焊枪空间姿态的识别和提取。它包括以下步骤：

步骤1：电弧扫描传感和硬件滤波

在焊接过程中采用电弧传感器对焊缝坡口进行扫描，电弧传感器与焊缝坡口的空间姿态如图2所示。电弧传感器的输出信号通过硬件滤波器进行滤波处理，消除电弧传感信号中的高频干扰。

步骤2：电弧信号采样和软件滤波

硬件滤波器的输出信号通过数据采样和信号处理模块进行均匀采样和削波限幅处理，消除采样数据中的脉冲尖峰，然后输送至数据转换模块。

步骤3：数据转换

数据转换模块对软件滤波后的电弧信号数据进行离散傅立叶变换，将电弧采样信号转换为电弧信号谐波，根据电弧传感系统传递函数在频域将电弧信号谐波转换为焊枪高度信号谐波，通过离散傅立叶逆变换将焊枪高度信号谐波转换为焊枪高度数据，然后将焊枪高度数据输送至焊枪姿态处理模块。

步骤4：焊枪空间姿态识别和提取

焊枪姿态处理模块对焊枪高度数据采用偶次谐波特征相位法提取焊枪相对于工件焊缝的偏转角，采用一次谐波特征向量正交法提取俯仰角，采用多次谐波特征向量正交耦合算法提取横滚角，从而实现对焊枪相对于工件焊缝的三个空间姿态的识别和提取。

本发明的有益效果是：本发明提出了一种基于电弧传感器的焊枪空间姿态识别方法，该方法采用电弧传感器实时检测焊接过程中坡口范围的电弧信号变化，传感输出响应快；通过数据转换模块将电弧信号转换成焊枪在坡口范围内的高度变化信号，采用偶次谐波特征相位法进行焊枪偏转角的识别和提取，采用一次谐波特征向量正交法进行焊枪俯仰角的识别和提取，采用多次谐波特征向量正交耦合算法进行焊枪横滚角的识别和提取，充分利用各种焊枪空间姿态对电弧传感信号的影响作用，实现了焊枪空间姿态的正交解耦，算法稳定，识别准确。避免了现有方法识别效率不高，或易受坡口角度影响而导致焊枪空间姿态识别不准确等问题，保证了复杂轨迹焊缝焊接时的焊枪空间姿态识别的效率和质量，为自动化焊接的发展提供了基础。

附图说明

图1是焊枪空间姿态识别方法系统框图。

图2是电弧传感器与焊缝坡口的空间姿态示意图。

图3是在具有俯仰角和横滚角时的硬件滤波器的输出信号波形图。

图4是在具有俯仰角和横滚角时的软件滤波后的电弧信号波形图。

图5是在具有俯仰角和横滚角时的含有焊枪空间姿态信息的电弧信号谐波波形图。

图6是在具有俯仰角和横滚角时的含有焊枪空间姿态信息的焊枪高度信号谐波波形图。

图7是在具有俯仰角和横滚角时的焊枪高度信号计算波形图。

图8是在具有俯仰角和横滚角时的焊枪高度信号谐波波形和焊枪高度信号计算波形的对比图。

图9是在具有偏转角和横滚角时的硬件滤波器的输出信号波形图。

图10是在具有偏转角和横滚角时的软件滤波后的电弧信号波形图。

图11是在具有偏转角和横滚角时的含有焊枪空间姿态信息的电弧信号谐波波形图。

图12是在具有偏转角和横滚角时的含有焊枪空间姿态信息的焊枪高度信号谐波波形图。

图13是在具有偏转角和横滚角时的焊枪高度信号计算波形图。

图14是在具有偏转角和横滚角时的焊枪高度信号谐波波形和焊枪高度信号计算波形的对比图。

具体实施方式

为了更好的表达整个发明的技术方案与有益成果，下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。但是，本发明的实施方式不限于此。

实施例1：本发明一种基于电弧传感器的焊枪空间姿态识别方法的系统框图如图1所示，包括电弧传感器，硬件滤波器，姿态识别控制器；电弧传感器与焊缝坡口的空间姿态如图2所示，在焊接过程中，电弧传感器对焊缝坡口进行扫描，采集反映焊枪在焊缝坡口扫描区域相对于工件焊缝距离变化的电弧传感信号，通过硬件滤波器对电弧传感信号进行滤波处理，然后输送至姿态识别控制器。姿态识别控制器包括数据采样和信号处理模块，数据转换模块，焊枪姿态处理模块；通过数据采样和信号处理模块对硬件滤波器输出信号进行均匀采样和削波限幅处理，通过数据转换模块将软件滤波后的电弧信号数据转换为焊枪高度数据，最后，通过焊枪姿态处理模块对焊枪高度数据，采用偶次谐波特征相位法进行焊枪偏转角的识别和提取，采用一次谐波特征向量正交法进行焊枪俯仰角的识别和提取，采用多次谐波特征向量正交耦合算法进行焊枪横滚角的识别和提取。

本发明一种基于电弧传感器的焊枪空间姿态识别方法包括以下步骤：

步骤1：电弧扫描传感和硬件滤波

在焊接过程中采用电弧传感器对焊缝坡口进行扫描，电弧传感器与焊缝坡口的空间姿态如图2所示，电弧传感器的输出信号通过硬件滤波器进行滤波处理，在具有俯仰角和横滚角的焊枪空间姿态下焊接时，硬件滤波器的输出信号波形如图3所示，可以看出，虽然经过了硬件滤波处理，但是电弧信号中仍然存在一些脉冲尖峰。

步骤2：电弧信号采样和软件滤波

硬件滤波器的输出信号通过数据采样和信号处理模块进行均匀采样和削波限幅处理，消除采样数据中的脉冲尖峰。设在1个扫描周期t内的均匀采样的数据总数记为n，采样得到的电弧信号数据记为x(k)(k＝0,1,2...n-1)，经削波限幅处理后的电弧信号数据记为y(k)(k＝0,1,2...n-1)；软件滤波后的电弧信号波形如图4所示，脉冲尖峰幅值受到了明显削除和限制。

步骤3：数据转换

首先，数据转换模块对软件滤波后的电弧信号数据y(k)进行离散傅立叶变换，将y(k)转换为电弧信号谐波f(n)，f(n)的计算方程为：

将f(n)中含有焊枪空间姿态信息的谐波成分保留下来，并进行离散傅立叶逆变换，得到的电弧信号谐波波形如图5所示。

其次，在实际焊接实验中通过频率特性分析仪获得电弧传感系统传递函数并设为g(s)，根据电弧传感系统传递函数g(s)，在频域将电弧信号谐波f(n)转换为焊枪高度信号谐波h(n)；设由实验获得的g(s)的表达式为：

式中，z1、p1、p2均由实验获得；

h(n)的计算方程为：

其中，

上式中，ω为电弧传感器对焊缝坡口进行扫描的运动角速度。

然后，通过离散傅立叶逆变换将焊枪高度信号谐波转换为焊枪高度数据，再将焊枪高度数据输送至焊枪姿态处理模块；将h(n)中含有焊枪空间姿态信息的谐波成分保留下来，并进行离散傅立叶逆变换，得到的焊枪高度信号谐波波形如图6所示。

步骤4：焊枪空间姿态识别和提取

将h(n)中含有焊枪空间姿态信息的谐波成分进行离散傅立叶逆变换，得到的焊枪高度信号数据记为h(k)(k＝0,1,2...n-1)，焊枪空间姿态中的焊枪偏转角记为β，焊枪俯仰角记为γ，焊枪横滚角记为φ，然后通过焊枪姿态处理模块对焊枪高度信号数据h(k)进行处理，其中，采用偶次谐波特征相位法进行焊枪偏转角识别和提取的过程如下：

首先，计算h(k)的偶次谐波相位角θ(n)(n＝2)，计算方程为：

然后，计算h(k)的偶次谐波特征相位θe，先判断θ(n)值大小，当θ(n)＞0时，当θ(n)≤0时，此特征相位θe即为焊枪偏转角β。采用一次谐波特征向量正交法进行焊枪俯仰角γ识别和提取的计算方程为：

采用多次谐波特征向量正交耦合算法进行焊枪横滚角φ提取的计算方程为：

上式中a、b的计算方程为：

上式中ku1、ku2、kλ的计算方程为：

上式中，γ为焊枪俯仰角，u(1)、u(2)和λ的计算方程为：

上式中，β为焊枪偏转角，由于各种焊枪空间姿态信息包含在各种谐波信号中，通过上述系列方程的计算，可以实现焊枪空间姿态的正交解耦，从而实现对焊枪相对于工件焊缝的三个空间姿态的识别和提取。

图7为根据本发明的方法计算得到的焊枪高度信号计算波形，将图6中焊枪高度信号谐波波形和图7中焊枪高度信号计算波形相结合，如图8所示，两曲线的形貌和变化特征非常接近，两曲线的相关系数达到0.97以上，准确地识别和提取了焊枪空间姿态。

实施例2：通过本发明的方法，在焊接过程中采用电弧传感器对焊缝坡口进行扫描，在具有偏转角和横滚角的焊枪空间姿态下焊接时，采集电弧传感器的输出信号，通过硬件滤波器进行滤波处理后的输出信号波形如图9所示，可以看出电弧信号中存在少量脉冲尖峰；

经过电弧信号采样和软件滤波模块处理后的电弧信号波形如图10所示，既削除和限制了脉冲尖峰幅值，又保持了原有信号的总体特征；

通过数据转换模块，将含有焊枪空间姿态信息的谐波成分保留下来，处理后得到的电弧信号谐波波形如图11所示，经过频域数据转换，得到含有焊枪空间姿态信息的焊枪高度信号谐波波形如图12所示，然后将含有焊枪空间姿态信息的焊枪高度信号数据输送给焊枪姿态处理模块；

焊枪姿态处理模块对焊枪高度信号数据进行处理，采用偶次谐波特征相位法进行焊枪偏转角的识别和提取，采用一次谐波特征向量正交法进行焊枪俯仰角的识别和提取，采用多次谐波特征向量正交耦合算法进行焊枪横滚角识别和提取，图13为根据本发明的方法计算得到的焊枪高度信号计算波形，将图12中焊枪高度信号谐波波形和图13中焊枪高度信号计算波形相结合，如图14所示，两曲线的形貌和变化特征接近，两曲线的相关系数达到0.97以上，准确地识别和提取了焊枪空间姿态。

实施例3：本发明同样适用于其它基于焊缝坡口扫描测距传感器的焊枪空间姿态识别。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，在不脱离本发明原理的前提下所作出的若干改进，都视为本发明的保护范围。