Рассмотрена построенная на принципах нечеткой логики экспертная система оценки качества сварных швов роботизированного процесса электродуговой сварки. Приведены параметры состояния процесса, определяющие качество и геометрические параметры сварочного шва, а также технологические предпосылки принятия решений, объемы входной и выходной информации, компоненты базы знаний правила Fuzzy-логического вывода и алгоритмы дефаззификации. Описаны структурные схемы алгоритмов диагностики и управления технологическим процессом роботизированной сварки.
Розглянуто побудовану на принципах нечіткої логіки експертну систему оцінки якості зварних швів роботизованого процессу електродугового зварювання. Подано параметри стану процесу, що визначають якість і геометричні параметри зварювального шва, а також технологічні передумови прийняття рішень, обсяги вхідної і вихідної інформації, компоненти бази знань, правила Fuzzy-логічого висновку і алгоритми дефаззіфікації. Описано структурні схеми алгоритмів діагностики та управління технологічним процесом роботизованого зварювання.
Introduction. The existing vision systems operate in the real time. The graphic image of the melted metal bath reflects the changes and deviations from a reference contour generated by a program, which is interpreted as the inaccuraciesdeviations used to change the behavior of the welding process.
Purpose. The control system of the robotic electric arc welding process is used to ensure a smooth running of the technological process and, at the same time, to achieve a given profile and the required quality, durability and aesthetic characteristics and parameters of the weld. The required quality of the welded structures should be achieved under the constraints on the productivity of the robotic complex (speed of the working body of the robot) and the optimization of the economic parameters of the process (minimization of power consumption, cost of the consumed gas and connecting cable). This is achieved through the right balance between the established parameters of the power supply unit and the welding robot control system (position, speed, amplitude and frequency of vibrations of the welding torch).
Methods. The offered expert system for assessing the quality of welds, using the information from the optical sensors, as well as from the sensors of the position of the welding torch and the parameters of the power unit, is based on the principles of fuzzy logic.
Results. The state parameters of the process, determining the quality and the geometric parameters of the electric arc weld, are obtained. Technological preconditions of decision making, volumes of the input and output information, the components of the knowledge base, and the rules of Fuzzy-logic inference and defuzzy algorithms are determined. The blockschemes of the diagnostics and control of the technologic process of the robotic welding are described.
Conclusion. The results of the Fuzzy-logic inference are used in automated control systems of the robotic electric arc welding of metallic structures.
