深熔K-TIG焊接过程的声信号采集及特征分析

梁 斌，崔延鑫 ，石永华，崔书婉

（1.海军驻广州四二七厂军事代表室，广东 广州 510715；2.华南理工大学 机械与汽车工程学院，广东 广州 510640）

0 前言

锁孔效应TIG焊（K-TIG）是一种高效、大熔深的新型焊接技术，其焊缝成形好、焊接质量高，可单面焊双面成形，因此在中厚板焊接中具有广阔的应用前景。K-TIG焊的熔透程度决定背面焊缝成形，然而在实际焊接中，工件表面污染、待焊工件的错边和间隙不均匀以及焊接变形等原因，会导致在相同焊接工艺参数下（如焊接电流、焊接速度和气体流量等），工件的熔透状态处于实时变化中。因此在K-TIG焊接过程中，焊件会出现未熔透、过熔透和完全熔透3种熔透状态。未熔透和过熔透状态将严重影响焊接接头的质量[1-2]，因此实现K-TIG焊接过程中的熔透控制具有一定的应用价值。

传统的焊接动态过程信息主要包括视觉信息和声信息。其中，视觉信息被广泛地应用在焊缝纠偏、起始点引导以及熔透控制等研究领域[3-4]；声信息研究较早，但在2005年才由Jan等人验证了其应用于焊接质量控制的可行性[5-6]。本研究设计了一套焊接动态过程声信号实时采集系统，采集304不锈钢K-TIG焊接过程的声信号，研究焊接动态过程特征，为实现K-TIG智能化焊接奠定基础。

1 试验平台的建立

试验平台如图1所示，主要包括：K-TIG焊接系统、机器人系统、工业计算机和声信号采集系统。

图1 K-TIG焊接实验平台Fig.1 K-TIG welding experimental platform

K-TIG焊接系统主要包括：高效逆变式焊接电源、K-TIG焊专用焊枪、焊接控制器、冷却水箱、焊接保护气及流量控制器等。其中，焊接电源输出50～1 000 A的直流电。该焊接系统适用于碳素合金钢、不锈钢、钛合金、镍基合金、钴合金和锆等材料中厚板的焊接，可一次焊接的最小板厚为3mm，最大板厚为15 mm，超过部分需要开V型坡口。

声信号采集系统包括硬件和软件两个部分。硬件部分由北京声望声电技术有限公司生产的高品质1/2英寸预极化驻极体测量传声器MPA201、MC141信号调理放大器和美国国家仪器公司（NI）生产的USB6221型数据采集卡等组成，软件部分为基于LabVIEW设计的数据读取与存储软件。使用LabVIEW编写机器人K-TIG焊接过程声信号数据采集软件，能够满足焊接过程信号采集的实时性和准确性的要求[7-8]。数据采集系统结构如图2所示。

图2 数据采集结构Fig.2 Data acquisition structure

2 K-TIG焊接过程中的声信号采集

试验用母材为8 mm厚的304不锈钢板，不开坡口对接，点焊固定焊件。参数为：焊接电流500A，焊接速度5.3mm/s，气体流量20L/min，采用纯度99.9%的氩气保护。

在焊接过程中适当改变焊接电流，以验证采集系统的灵敏性，焊接阶段30～31 s的信号如图3所示，信号噪声与波动较大。设计的多通道采集系统能够准确、实时地采集焊接动态过程多维信号。

3 声信号特征提取

由大量焊接实验的经验可知，声信号中蕴含着丰富的焊接动态过程信息，能反映出实时焊接状态，具有很高的研究价值。首先对声信号进行降噪处理，分析声信号来源，其次进行声信号特征提取的研究。

3.1 预处理降噪

图3 30～31 s的声音信号Fig.3 Sound signal of 30~31 s

式中 S（t）为采集到的含噪含直信号；Y（t）为含噪信号；n（t）为环境噪声；s（t）为纯净的焊接声音信号。对其进行功率谱分析，如图4所示。

图4 焊接声音信号功率谱分析Fig.4 Welding sound signal power spectrum analysis

信号的有用频段集中在高频与一部分低频频段。在低频频段，噪声与声信号混叠严重，但电弧声信号中仍有较为突出的有用频段；在高频频段，噪声与声信号能量差异明显，且声信号存在较多的有用频段。信号中因采集卡及调理器引入的直流耦合导致声信号产生了较大的“零点漂移”，故需要进行去除直流分量处理，如图5所示。小波分析是一种既能看到信号概貌，又能观察信号细节的多分辨率分析的信号处理手段，被称为“数学显微镜”。对于信号与噪声，小波变换系数在尺度增大时的变化趋势相反。由前述分析可知，简单的滤波降噪方法如带通滤波器法，只能简单保留信号的特定频率分量，既会造成信号的有用信息丢失，又无法有效抑制同频段噪声干扰，因此，使用小波变换对信号进行降噪处理[9]，如图6所示。

图5 去漂声信号Fig.5 Drifting signal

图6 小波降噪信号Fig.6 Wavelet noise reduction signal

3.2 时域特征提取

在振动信号的分析中，常用能量、方差、均方根、峰度系数等表征信号特征。声信号作为一种电弧能量变化激励的振动信号，还具有常规振动信号没有的语音特性，即可以被人耳感知。故结合人耳接收声音的对数响应特性，对能量取对数，得到对数能量进行特征表征，结果如图7所示。

图7 焊接声音信号时域统计特征Fig.7 Time domain statistics of welding sound signals

由图7可知，均方根R与对数能量Le变化趋势一致，均为反应信号能量的特征值，两者的区别是均方根波动幅度大于对数能量波动幅度，也反映了对数的衰减特性。峰度系数K在电流阶跃处发生突变，在接近焊接结束时发生奇异。方差D则总体反映出信号的波动变化，其变化趋势接近于能量变化趋势。

3.3 不同焊接状态下时域统计特征分析

在同一焊接实验过程中，提取因电流变化而导致熔透状态发生变化的过焊电弧声信号与正常状态下电弧声信号，对其进行时域统计特征分析，结果如图8所示。由图8可知，在过焊时各统计特征值均大于对应的正常状态特征值，反映了过焊时焊接动态过程的不稳定性。不同焊接状态下各特征值差异明显，较易实现不同焊接状态的模式识别。

图8 不同焊接状态下时域统计特征Fig.8 Time domain statistical characteristics in different welding conditions

4 结论

本研究建立了K-TIG焊接过程的声信号采集系统，采集K-TIG焊接声信号并进行时域特征分析，得到结论如下：

（1）均方根R与对数能量Le均为反映信号能量的特征值，其变化趋势一致，其中均方根波动幅度大于对数能量波动幅度。

（2）峰度系数K在电流阶跃处发生突变，在接近焊接结束时发生奇异，有待进一步探究。方差能总体反映出信号的波动变化，其变化趋势接近于能量变化趋势。