未来的焊接系统是自学习

拉彭兰塔理工大学(LUT)正在开发一种全新的焊接系统，该系统解决了与自动化和机械化焊接相关的质量和生产率问题。该系统具有自我调节，灵活和适应性强，可以作为不同机器人系统和不同制造商电源的一部分进行集成。

它的自调节属性基于一种由神经网络程序控制的新型传感器系统。大多数情况下，在焊接时使用监视传感器，该传感器跟踪斜角，这是焊接过程的重要部分。在由LUT开发的系统中，还有用于热分布(焊池的热值)和焊接形式的监控传感器。监测数据从传感器传输到神经网络，神经网络能够推断并对多个变量的同时变化作出反应。

'当检测到错误时，系统能够在焊接过程中对其进行纠正，并计算可能出现的其他故障。因此，最终产品完美无瑕。焊接自动化系统的问题在于，为工作设定了某些值，基于该值来执行整个焊接，然后检查结果是否良好。现在，整个过程都会对焊接进行监控，项目经理Markku Pirinen解释道。

在气体保护电弧焊过程中，影响结果质量的因素包括焊接电流，电弧电压，送丝和输送速度以及焊枪的位置。在神经网络的帮助下，可以为这些系统变量设置调节窗口，然后可以对它们进行控制，使其保持在一定限度内，从而确保最终产品符合要求。

“实际上，这意味着当焊接值接近参数窗口中设置的边界值时，系统会校正过程，使焊接值向温度范围的中心移回，并防止可能的缺陷。”

为北极钢结构增值

新系统适用于高强度钢焊接，因为高强度材料的参数窗口明显窄于建筑钢材，钢材越硬，焊接越困难。例如，在北极钢结构工程中使用高强度钢，其中所使用的材料必须轻，坚固且坚固。

“在北极地区，焊接的质量必须高于温暖地区。在北方，错误会带来灾难性的后果。例如，焊缝必须能够承受高达-60°C的温度，并且必须完美无瑕。Pirinen表示，操作安全性必须非常高，以免发生任何事故。

LUT开发的新系统市场遍布全球。该系统可用于例如压力容器，不同种类的容器，管道和管道系统，臂架和梁结构的制造和质量验证。Pirinen认为，自从自动焊接进入市场以来，焊接行业一直在等待这样的控制系统。

'该系统将为焊接行业带来显着节省，因为焊后检查和维修将不再需要资源。然而，该系统只能用于大规模焊接操作，因此手动焊接将继续用于机器人焊工无法完成的各种工作。

神经网络引导自调整焊接系统项目的预算约为。80,000欧元，其中70%将由Tekes提供。该项目是Tekes TUTLI(来自研究思路的新知识和业务)计划的一部分，旨在将研究成果商业化为新的业务活动。项目实现者是LUT的焊接技术实验室。