Проверка адекватности модели звука ручной дуговой сварки

УДК 004.942

ПРОВЕРКА АДЕКВАТНОСТИ МОДЕЛИ ЗВУКА РУЧНОЙ ДУГОВОЙ СВАРКИ

В.В. Кривин, М.Ю. Виниченко, И.О. Ишигов, В.А. Толстов

Волгодонский инженерно-технический институт - филиал Национального исследовательского ядерного _университета «МИФИ»_

Volgodonsk Engineering and Technology Institute branch of National Research Nuclear University of «MEPHI»

В процессе обучения у сварщиков формируются визуальные и слуховые эталоны, которые используются ими для оценки состояния процесса сварки. Поэтому для мультимедийного тренажёра ручной дуговой сварки была разработана звуковая модель. Данная статья посвящена экспериментальной проверке адекватности звуковой модели.

Ключевые слова: ручная дуговая сварка, тренажёр, моделирование, звук сварки, эксперимент.

The visual and auditory references are being formed in welders' mind during they are learned. Welders use these references for accuracy control of welding process. This is why the sound model was developed for multimedia welding training system. This article is devoted to experimental verification of the adequacy of the sound model.

Keywords: manual arc welding, training system, modeling, welding sound, experiment.

При монтаже оборудования АЭС используют ручную дуговую сварку (РДС). Поэтому актуальной является задача подготовки сварщиков РДС. Тренажёры являются эффективным, безопасным и экономичным средством обучения управлению сложными объектами различной природы. Сварщик осуществляет оценку состояния процесса по нескольким основным каналам - зрительному, слуховому и тактильному. Поэтому на этапе начального обучения важно показать сварщику связь между его действиями и звуком сварки. Необходимо, чтобы моделируемый звук сварки изменялся в зависимости от состояния процесса подобно звуку реального процесса РДС.

Важным технологическим параметром РДС является мгновенная электрическая мощность сварочной дуги. Поэтому для построения звуковой модели оценивалось влияние электрической мощности на звук. Для накопления данных проводился эксперимент с одновременной регистрацией звука сварки, тока сварки и напряжения на дуге [1]. Использовались инверторный источник питания Prestige 164, заданный максимальный ток 80А, электроды ESAB диаметром 3мм, сварка проводилась в нижнем положении пластин. Сигналы тока сварки i и напряжения на дуге u регистрировались с помощью информационно-измерительной системы. Полученные данные обрабатывалась с использованием методов спектрального анализа, нейросетевой кластеризации и статистики [2].

Спектры звука рассчитывались по коротким фрагментам сигналов, соответствующим технологическому состоянию горения дуги. На рисунке 1 показан сигнал мгновенной электрической мощности дуги, рассчитанный по мгновенным

значениям и и 1. Чтобы определить границы фрагментов, использовались моменты перехода мощности через значение 500 Вт.

Были отобраны фрагменты сигнала мощности дуги длительностью в пределах от 40 до 100 мс, и обработаны следующим образом:

1) Расчёт спектров фрагментов и преобразование его в соответствии с особенностями восприятия человека [3]. В результате сформирована матрица наблюдений М, которая представляет в памяти ЭВМ информацию о спектрах всех фрагментов. В матрице М элемент на пересечении строки т и столбца п соответствует параметру с номером т в спектре фрагмента с номером п.

Рисунок 1 - Сигнал мгновенной электрической мощности дуги

2) Удаление избыточности из матрицы наблюдений. Проведено с помощью построчной линейной нормировки матрицы и корреляционного анализа [4].

3) Распределение спектров на сходные между собой подмножества - кластеры. Кластеризация проведена с помощью карты самоорганизации.

4) Оценка вероятности порождения каждого из звуков в зависимости от электрической мощности дуги. В таблице 1 приведены условные вероятности порождения звуков из некоторых кластеров.

Таблица 1 - Условные вероятности порождения звуков сварки

Кластер звука Мощность дуги, W Энтропия кластера

низкая нормальная высокая

1 2 3 4 5

1 0 0,008 0 0,055726

2 0 0,008 0 0,055726

3 0 0,008 0 0,055726

20 0 0,024 0 0,12914

Продолжение таблицы 1

1 2 3 4 5

21 0,016949 0,008 0 0,15543

22 0 0,008 0,017857 0,15943

54 0,016949 0,04 0,089286 0,59666

55 0,050847 0,064 0,071429 0,74429

56 0,47458 0,208 0,089286 1,2927

Проверка адекватности модели звукового сопровождения процесса РДС, полученной из анализа матрицы наблюдений, проводилась следующим образом. Cварщик будет проводить процесс РДС в следующих условиях: с изоляцией от звука, с естественным звуком РДС и с моделируемым звуком. Проведено 10 контрольных сварок для каждого из вариантов.

На рисунке 2 а) показан шов, полученный при сварке в условиях, когда сварщик не слышит звука дуги. Сигналы тока сварки и напряжения на дуге представлены на рисунке 2 б).

а) сварной шов б) сигналы тока и напряжения

Рисунок 2 - Результаты сварки в условиях звукоизоляции

На рисунке 3 а) показан шов, полученный при сварке с естественным звуком. Сигналы тока сварки и напряжения на дуге представлены на рисунке 3 б).

На рисунке 4 а) показан шов, полученный при том, что сварщик слышал моделируемый звук РДС. Сигналы тока сварки и напряжения на дуге представлены на рисунке 4 б). Для звукового сопровождения использовался программно-аппаратный комплекс, выполняющий следующие задачи: регистрация тока сварки и напряжения на дуге с помощью информационно-измерительной системы, моделирование и воспроизведение звука сварки.

Фотографии швов представлены в одинаковом масштабе. Когда сварщик не слышал звука сварки, получился шов, который имеет меньшую длину. Время сварки было фиксированным (16с). Следовательно, изоляция от звука при РДС существенно отразилась на скорости перемещения электрода, т.е. скорости сварки.

а) сварной шов

б) сигналы тока и напряжения

Рисунок 3 - Результаты сварки при естественном звуке

а) сварной шов б) сигналы тока и напряжения

Рисунок 4 - Результаты сварки при моделируемом звуке

На рисунках 5-7 показаны эмпирические распределения мгновенных значений i и и трёх представленных процессов. Для каждого из распределений оценим математические ожидания М и среднеквадратические отклонения а тока сварки и напряжения на дуге в трёх характерных состояниях процесса РДС [5]: режим холостого хода (Х), режим горения дуги (Г) и короткое замыкание при капельном переносе (К). Также оценим М и а для интервалов времени между короткими замыканиями Значения данных характеристик приведены в таблице 2.

110

50-¡-'-1-а-1-¡-'-1-

-10 О 10 20 30 40 50 60 70 00

Напряжение, В

Рисунок 5 - Эмпирическое распределение тока сварки и напряжения на дуге

при условии звукоизоляции

110 I-,-!-,-1-,-,-!-,-

100

50-'-1-*-'-1-1-1-1-

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 ВО

Напряжение, В

Рисунок 6 - Эмпирическое распределение тока сварки и напряжения на дуге

при естественном звуке сварки

110,-,-,-,-1-,-,-,-,-

50-'-1-1-i-1-1-1-1-

-10 0 10 20 30 40 50 60 70 ВО Напряжение, В

Рисунок 7 - Эмпирическоераспределение тока сварки и напряжения на дуге

при моделируемом звуке сварки

Таблица 2 - Характеристики эмпирических распределений

№ опыта Условия проведения опыта Состояние U, В I, A tra, мс

М о М о М о

1 Сварщик не слышит звук сварки К 7,5 2,9 86,9 5,6 105,1 115,2

Г 23,8 3,9 80,5 4,4

Х 58,6 5,9 72,9 2,3

2 Сварщик слышит естественный звук сварки К 6,7 3,4 86,6 5,4 80,0 104,1

Г 23,2 3,6 75,8 2,9

Х 55,7 4,9 81,4 2,2

3 Сварщик слышит моделируемый звук сварки К 6,5 4,0 85,5 4,6 75,4 97,4

Г 23,2 3,4 76,8 3,6

Х 55,7 5,0 86,5 2,2

Отсутствие звука оказало наиболее заметное влияние на характер каплепереноса: заметно увеличился промежуток времени между короткими замыканиями. В целом, у процессов 2 и 3 близкие параметры эмпирических распределений в характерных состояниях горения дуги и короткого замыкания. Кроме этого, сходство внешнего вида сварных швов показывает, что сварщик провёл процесс РДС, слушая моделируемый звук, почти так же, как при прослушивании естественного звука. Следовательно, модель звука РДС можно считать адекватной.

Вывод: Когда сварщик не слышал звук процесса, изменились скорость сварки и характер каплепереноса. При прослушивании сварщиком естественного и моделируемого звуков РДС, получены похожие эмпирические распределения тока сварки и напряжения на дуге, а также похожие сварные швы. Следовательно, модель звукового сопровождения процесса РДС является адекватной.

Литература

1. Кривин В.В., Виниченко М.Ю., Ишигов И.О., Толстов В.А. Моделирование звука в компьютерном тренажере для обучения сварщиков // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. - 2010. - Спец. вып. - С. 19-21.

2. Кривин В.В., Толстов В.А. Вероятностная модель звука сварки для мультимедийного сварочного тренажёра // Динамика научных исследований -2012 : материалы VIII Междунар. науч.-практ. конф. (Польша, Przemysl, 7-15 июля 2012 г.). - Przemysl: Nauka I studia., 2012. - С. 55-59.

3. Joseph Tam. Methods of Characterizing Gas-Metal Arc Welding Acoustics for Process Automation. - Waterloo, Ontario, Canada, 2005.

4. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. - М.: Изд-во «Вильямс», - 2001. - 267 с.

5. Кривин В.В. Методы автоматизации ограниченно детерминированных процессов: Монография /ЮРГТУ. - Новочеркасск: «Изв. вузов. Электромеханика», 2003. - 174 с.

Кривин Валерий Вольфович - д.т.н., профессор каф. ИиУС ВИТИ НИЯУ МИФИ, г.Волгодонск.

Виниченко Михаил Юрьевич - к.т.н., доцент каф. ИиУС ВИТИ НИЯУ МИФИ, г.Волгодонск.

Ишигов Игорь Олегович - к.т.н., доцент каф. ИиУС ВИТИ НИЯУ МИФИ, г.Волгодонск.

Толстов Виктор Андреевич - ассистент каф. ИиУС ВИТИ НИЯУ МИФИ, г.Волгодонск.

Krivin Valeriy V. - doctor of technical science, professor of department of informational and control systems, Volgodonsk Engineering and Technology Institute branch of National Research Nuclear University of «MEPHI», Volgodonsk.

Vinichenko Mikhail Y. - candidate of technical science, lecturer of department of informational and control systems, Volgodonsk Engineering and Technology Institute branch of National Research Nuclear University of «MEPHI», Volgodonsk.

Ishigov Igor O. - candidate of technical science, lecturer of department of informational and control systems, Volgodonsk Engineering and Technology Institute branch of National Research Nuclear University of «MEPHI», Volgodonsk.

Tolstov Victor A. - assistant of department of informational and control systems, Volgodonsk Engineering and Technology Institute branch of National Research Nuclear University of «MEPHI», Volgodonsk.