焊接机器人技术现状与发展趋势

       摘要：简要介绍了机器人焊接技术发展历程，从5个主要方面论述了机器人焊接技术的研究现状，即焊缝跟踪技术、焊接机器人与外围设备的协调控制技术、焊接机器人用弧焊电源、仿真技术与机器人用焊接工艺方法，并对焊接机器人技术的未来发展趋势做出了展望，其中智能化技术、虚拟现实技术与控制技术是主要发展方向。

      关键词：焊接机器人；智能化；控制技术

引言

一、国内外焊接机器人技术研究现状

     从目前国内外对焊接机器人技术研究来看，焊接机器人技术研究主要集中在焊缝跟踪技术、多台焊接机器人及外围设备的协调控制技术、机器人专用弧焊电源技术、焊接机器人系统仿真技术与机器人用焊接工艺方法5个方面。

1.1焊缝跟踪技术的研究
     在弧焊机器人施焊过程中，如果焊接条件基本稳定，或者弧焊机器人的工作条件比较适宜，那么机器人一般能够保证焊接质量。但是，由于焊接环境等各种因素的影响，实际的焊接条件经常发生变化。例如：由于强烈的弧光辐射、高温、烟尘、飞溅、坡口状况、加工误差、夹具装夹精度、表面状态和工件热变形等这些焊接中经常出现的情况，往往会使焊炬偏离焊缝，从而造成焊接质量下降甚至失败。焊接条件的这种变化要求弧焊机器人能够实时检测出焊缝的偏差，并调整焊接路径和焊接参数，保证焊接质量的可靠性。为了使得机器人在焊接过程中能实时地检测出焊缝的实际位置，开始了弧焊机器人焊缝跟踪技术的研究!。

     弧焊机器人焊缝跟踪技术的研究又以传感器技术与控制理论方法为主。

1.1.1 传感器技术
     基本传感器仅是一个信号变换元件，近年来随着智能化技术的出现，也就出现了内部具有对信号进行特定处理的传感器，即智能传感器。在弧焊机器人传感技术的研究中，电弧传感器和光学传感器占有突出地位!&#。电弧传感器是从焊接电弧自身直接提取焊缝位置偏差信号，实时性好，不需要在焊枪上附加任何装置，焊枪运动的灵活性和可达性最好，尤其符合焊接过程低成本自动化的要求!’#。电弧传感的基本原理是利用焊炬与工件距离的变化而引起的焊接参数变化，来探测焊炬高度和左右偏差!(#。电弧传感器一般分为三类：并列双丝电弧传感器、摆动电弧传感器、旋转式扫描电弧传感器。其中旋转电弧传感器比前两者的偏差检测灵敏度高，提高了控制性能，得到国内外焊接学者以及相关技术人员的广泛关注。

     光学传感器的种类很多，主要包括红外、光电、激光、视觉、光谱和光纤式。在多种光学传感器的研究中以视觉传感器最引人注目，由于视觉传感器所获得的信息量大，结合计算机视觉和图像处理的最新技术，可增强弧焊机器人的外部适应能力。

1.1.2焊缝跟踪控制理论与方法
     近代由于模糊数学和神经网络的出现，并将其应用到焊接这一复杂的非线性系统中，使得焊缝跟踪进入一个崭新的时代———智能焊缝跟踪时代!。

     模糊控制是智能控制的较早形式，它吸取了人的思维具有模糊性的特点，使用模糊数学中的隶属函数、模糊关系、模糊推理和决策等工具得出控制动作。由于焊接机器人系统具有非线性和时变特点，难以用精确的数学模型进行描述，因而用传统的控制方法难以实现最佳控制。而模糊控制具有自适应和鲁棒性等特点，它为机器人焊接控制提供了一个极好的控制方法。将模糊控制理论和实际焊接过程相结合，发展成为专用焊接控制器，进一步发展成为了通用型焊接模糊控制器。模糊控制具有较完善的控制规则，但模糊控制综合定量知识的能力较差。另外，量化因子和比例因子的选择也影响着整个系统的品质，并且当对象动态特性发生变化时，或者受到随机干扰都会影响模糊控制的效果，以上问题都将导致模糊控制器在焊接应用中碰到较难以解决的问题。由于上述问题的存在，在模糊控制理论方面，人们对常规模糊控制进行了改进，设计了一些高性能模糊控制器，概括起来有( 种形式：控制规则可调整的模糊控制器；具有积分作用的模糊控制器；参数自调整的模糊控制器；复合型模糊控制器；自学习模糊控制器。

      神经网络控制是研究和利用人脑的某些结构和机理以及人的知识经验对系统进行控制。由于焊接过程是一个时变、多因素、非线形的复杂系统，强烈的弧光、电网电压波动、焊接工艺规范的波动以及工件的高温变形等等因素的干扰，使得采用传统的控制系统难于实现焊缝的精确跟踪。人工神经网络通过软件或硬件模拟人脑机能，使机器能实现学习、记忆、联想等功能，由于人工神经网络采用并行处理方式，分布式的信息存储，具有信息存储量大、容错性强等特点，从自动化的角度来说很适合焊缝跟踪中的视觉模式识别和跟踪智能控制。

      与传统的专家系统相比，焊接参数处理神经网络系统有所不同：

     a 系统可以直接从事例或试验数据中进行学习，而无需请教领域专家。

     b 源数据可以是不完整、不精确或是模糊的。

     c 当输入数据和输出数据之间的关系是间接时，没有现成的模型或算法可以采用。

     现在焊接机器人控制系统中多采用前馈式多层神经网络，多层神经网络学习算法多采用Rumelhart于1986年提出的反向传播算法，一般称之为BP算法。

1.2 多台焊接机器人和外围设备的协调控制技术

   从严格意义上讲，焊接机器人是一个焊接机器人系统或工作站，通常包括机器人本体、机器人控制柜、焊机系统及送丝单元、变位机、工装夹具等部件。在生产应用中，单台机器人往往不能充分发挥其作用，这就要求焊接机器人与变位机、弧焊电源等周边设备实现柔性化集成。在焊接过程中，焊接机器人与周边设备的柔性化协调控制，有助于减少辅助时间，是提高生产效率的关键之一。对于大多数工件而言，其焊缝总存在有平焊、横焊、立焊、仰焊等焊接位置。而这对于焊接品质及焊缝成形有很大的影响，若单靠调节机器人位姿来保证获得满意的接头是相当困难的，同时也给操作者带来很大不便。若此时能协调控制变位机，使工件被焊处总处于水平的焊接位置，将会大大提高焊接质量。即变位机在焊接过程中不是静止不动的，而是要做相应的协调运动。弧焊电源和工装夹具等也要在机器人统一控制下做相应的协调运动，才能保证整个系统高效率、高质量地工作。

1.3 焊接机器人用弧焊电源的研究
     在焊接机器人系统的设计、研究工作中，只把注意力放在机器人本体或焊接操作系统方面的研究是不够的。只有研制出电器性能良好的专用弧焊电源，才能充分发挥焊接机器人高效优质的特点。
     目前，弧焊机器人一般采用熔化极气体保护焊（MIG焊、MAG焊、CO2焊)或非熔化极气体保护焊(TIG、等离子弧焊）方法。熔化极气体保护焊焊接电源主要有晶闸管电源与逆变电源。

    近年来，弧焊逆变器的技术已趋于成熟，机器人用的专用弧焊逆变电源大多为单片微机控制的晶体管式IGBT式弧焊逆变器，并配以精细的波形控制和模糊控制技术，工作频率在20-50kHz,，最高的可达200kHz，焊接系统具有十分优良的动特性，非常适合机器人自动化和智能化焊接。

    还有一些特殊功能的电源，如适合铝及其铝合金TIG焊的方波交流电源、带有专家系统的(MIG/MAG)焊接电源等。但目前引起重视的是一种采用模糊控制方法焊接电源。这种电源适合于焊接表面有波浪型起伏的工件，或在焊接过程中有较大变形的工件。对这些工件机器人，即使进行了精确编程也很难保证焊接时焊丝伸出长度的稳定一致。采用前述的两种电源都可能焊出形状和尺寸不均匀的焊缝。若采用模糊控制电源可以保证熔宽和熔深的基本一致，不仅焊缝表面美观，而且还能减少焊接缺陷。
     弧焊电源的发展不断向着数字化方向迈进，弧焊机器人焊接电源的发展方向是采用全数字化焊机。全数字化是指焊接参数数字信号处理器、主控系统、显示系统和送丝系统全部都是数字式的。所以电压和电流的反馈模拟信号必须经过A/D转换，与主控系统输出的要求值进行对比，然后控制逆变电源的输出。这种焊接电源的最大特点是焊接参数稳定，受网路电压波动、温升、元器件老化等因素的影响很小，具有较高的重复性，焊接质量稳定、成形良好。同时，由于678 的响应速度很快，可以根据主控制系统的指令%给定值-精确控制逆变电源的输出，使之具有输出多种电流波形和弧压高速稳定调节的功能，适应多种焊接方法对电源的要求。只需要改变或输入相应的控制程序，一台电焊机可以顶多种电焊机用。

1.4仿真技术
     机器人在研制、设计和试验过程中，经常需要对其运动学、动力学性能进行分析以及进行轨迹规划设计，而机器人又是多自由度、多连杆空间机构，其运动学和动力学问题十分复杂，计算难度和计算机都很大。若将机械手作为仿真对象，运用计算机图形技术、CAD技术和机器人学理论在计算机中形成几何图形，并动画显示，然后对机器人的机构设计、运动学正反解分析、操作臂控制以及实际工作环境中的障碍避让和碰撞干涉等诸多问题进行模拟仿真，这样就可以很好地解决研发机械手过程中出现的问题。

1.5机器人用焊接工艺方法
    目前弧焊机器人普遍采用气体保护焊方法，主要是熔化极气体保护焊即富氩混合气体保护焊和熔化极(脉冲)氩弧焊；其次是钨极氩气保护焊，等离子弧焊、切割及机器人激光焊数量有限、比例较低。国外先进国家的弧焊机器人已较为普遍的采用高速、高效气体保护焊接工艺，如双丝气体保护焊、T.I.M.E 焊、热丝TIG焊、热丝等离子焊等先进的工艺方法，这些工艺方法不仅有效地保证了优良的焊接接头，还使焊接速度和熔敷效率提高数倍至几十倍。

二、焊接机器人技术的发展趋势

2.1多传感器信息智能融和技术
     近年来，随着机器人系统中使用的传感器种类和数量越来越多，各种新型传感器不断出现。例如，超声波触觉传感器、静电电容式距离传感器、基于光纤陀螺惯性测量的三维运动传感器，以及具有焊接工件检测、识别和定位功能的视觉系统等。但是，单一传感信号难以保证输入信息的准确性和可靠性，不能满足智能机器人系统获取环境信息和系统决策能力的要求。为了有效利用这些传感器的信息，需要对不同信息进行综合处理，从多种传感器信息中获取单一传感器不具备的新功能和新特点，即多传感器智能信息融合技术。利用各种传感信息，获得对环境的正确理解，使机器人系统具有容错性，保证系统信息处理的快速性和正确性!"#。早在1981年，美国的HILARE, 是第一个应用多传感器信息来创建世界模型的可移动机器人，它充分利用视觉、听觉、激光测距传感器所获得的信息，以确保其能稳定地工作在未知环境中。韩国的Park Joong-Jo研制出来的智能传感器能同时处理6个自由度数据，与传统传感器只能测量一个自由度数据的功能相比，性能大为提高。

2.2 虚拟现实技术

      虚拟现实(virtual reality,VR)技术是一种对事件的现实性从时间和空间上进行分解后重新组合的技术。这一技术包括三维计算机图形学技术、多功能传感器的交互接口技术以及高清晰度的显示技术。虚拟现实技术可应用于遥控机器人和临场感通讯等。基于多传感器、多媒体和虚拟现实以及临场感技术，实现机器人的虚拟遥操作和人机交互。虚拟现实技术可以模拟焊接过程。在计算机上先完成焊接过程，实现将工艺过程转化为数字化操作，再由数字化操作指导实际生产。通过建立生产加工的仿真模型研究制造活动，使用户在设计阶段能够了解产品未来焊接过程，实现对生产系统性能的有效预测评价。在仿真环境下的试运行，有利于进行多工艺方案比较，更有利于多机器人焊接轨迹的选取与优化。

2.3多智能焊接机器人系统
      多智能机器人系统(MARS)是近年来开始探索的又一项智能技术，它是在单体智能机器发展到需要协调作业的条件下产生的。多个机器人主体具有共同的目标，完成相互关联的动作或作业。在构建系统时，不追求单个的、庞大的、复杂的体系，而是按控制应用的要求，从功能上、物理或时间上划分成多个具有一定自主能力的智能体，各智能体之间相互通信、彼此协调，共同完成复杂系统的控制作业任务，解决一个全局性问题。MARS的作业目标一致，信息资源共享，各个局部(分散)运动的主体在全局前提下感知、行动、受控和协调，是群控机器人系统的发展!$E#。其目标是将大的、复杂的硬件或软件系统构造成相对较小的、独立的、彼此相互通信及协调的、易于管理的多个智能体系统。MAS系统在制造业中的应用性研究正不断地成熟，这种趋势表明了多种智能自治主体间的相互协调、合作的分布式制造系统最有希望成为下一代制造业的生产模式。在文献(3)中指出，焊接是工业生产的一大领域，焊接机器人的发展基本上同步于整个机器人行业的发展。所以，多智能体机器人的研究与发展将很快应用于焊接机器人领域。随着工业生产系统向大型、复杂、动态和开放的方向发展，以及焊接过程向高度自动化及完全智能化的方向发展，多智能体焊接机器人系统将成为热点的研究领域。

2.4智能化控制技术
      在本文1.1.2节中就模糊控制与神经网络的在焊缝跟踪技术中的应用进行了论述，但是神经网络和模糊控制单独使用时，都存在一定的缺陷。神经网络的拓扑结构、神经元个数和训练样本数等的选择，对其一般化能力有较大影响，目前，这方面尚没有统一的理论指导。在离线训练过程中，有时因网络参数选择不好将产生不收敛的现象。实际控制系统中，由于时变参数、扰动等因素，一般要求神经网络控制器能在线训练，而收敛和训练时间等问题都难以得到可靠的保证，对于实时性要求较高的场合不太适应。在模糊控制中，隶属函数的选择、模糊关系矩阵计算、解模糊化等都是十分困难的问题。一张理想的模糊控制表必须通过反复精心整理才能投入使用。量化因子和比例因子的选择也影响着整个系统的品质。模糊逻辑表达定量知识的能力较差，控制精度不太高。自适应、自学习的能力较差，易产生振荡现象。随着人工智能技术的发展，神经网络和模糊逻辑技术的融合已成为当前人们的研究热点。神经网络具有很强的自学习、自适应、大规模并行运算和精确计算的能力。而模糊逻辑在专家可预见的论域上有良好的收敛性，在进行模糊量的运算上有优势。因此，两者结合可以优势互补，从而大大提高综合性能。神经网络模糊控制器的构造方法可分为两类：其一是以现成的神经网络拓扑结构实现模糊控制中的模糊化、模糊推理和解模糊化三个步骤；其二是构造模糊神经元，使其具有单独处理模糊语言变量的能力，由这些模糊神经元可构成不同的拓扑结构。神经网络模糊控制器的快速实时算法、稳定性、鲁棒性等问题，需要结合弧焊机器人系统及弧焊工艺加以深入的研究!"#。哈尔滨工业大学借助于神经网络构成自学习模糊控制器，成功地实现脉冲GTAW焊的正面熔宽控制。华南理工大学则用BP神经网络和模糊控制技术进行了TIG焊的熔宽控制。

2.5焊接机器人控制系统
     机器人控制系统将重点研究开放式、模块化控制系统。计算机语言、图形编程与人的交流界面更加友好。机器人控制器的标准化和网络化，以及基于+0机网络式控制器已成为研究热点。编程技术除进一步提高在线编程的可操作性之外，离线编程的实用化将成为研究重点。
     此外，焊接机器人的遥控及监控技术、机器人半自主和自主技术、多机器人和操作者之间的协调控制，通过网络建立大范围内的机器人遥控系统，在有时延的情况下，建立预先显示进行遥控等方面都是未来焊接机器人的发展方向。

三、结论
    工业机器人技术的研究、发展与应用，有力地推动了世界工业技术的进步。特别是焊接机器人在高质、高效的焊接生产中，发挥了极其重要的作用。近年来，我国在焊缝跟踪、智能控制、信息传感、周边设备、离线编程与仿真技术、机器人弧焊电源与焊接工艺方法等方面进行了大量的研究与应用，取得了许多优秀的成果。随着计算机技术、网络化技术、智能机器人技术和人工智能理论的进一步发展，焊接机器人系统还有许多值得我们认真研究的问题，特别是焊接机器人智能化技术、虚拟现实技术和控制技术等方面将是未来研究的主要方向。