本發(fā)明涉及智能焊接控制，具體涉及一種基于無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制的tig焊接方法。

背景技術(shù)：

1、tig（tungsten?inert?gas?welding）焊接，也稱(chēng)為鎢極惰性氣體保護(hù)焊，其通過(guò)在電弧中使用不可熔化的鎢電極產(chǎn)生電弧，以高溫融化工件金屬，同時(shí)通過(guò)惰性氣體（如氬氣或氦氣）進(jìn)行保護(hù)，以防止焊接過(guò)程中氧化或其他氣體污染。tig焊接適用于多種金屬材料，包括不銹鋼、鋁、鎳合金、鈦及其合金等，因其具有焊接質(zhì)量高、焊縫光滑、無(wú)飛濺物等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于航空航天、汽車(chē)制造、壓力容器等對(duì)焊接質(zhì)量要求較高的領(lǐng)域。在機(jī)械臂自動(dòng)化焊接中，tig焊接技術(shù)也得到了廣泛應(yīng)用。

2、tig焊接受控系統(tǒng)具有非線(xiàn)性、時(shí)變性、強(qiáng)耦合、不確定性和高精度要求等特點(diǎn)。傳統(tǒng)模型控制算法依賴(lài)于精確的數(shù)學(xué)模型，但由于tig焊接過(guò)程的復(fù)雜性和非線(xiàn)性，造成精確建模非常困難，導(dǎo)致控制效果容易受工況變化的影響，難以適應(yīng)不同的焊接任務(wù)。

3、pid控制算法適用于線(xiàn)性、時(shí)不變系統(tǒng)，但在面對(duì)tig焊接過(guò)程的非線(xiàn)性和時(shí)變性時(shí)，其參數(shù)調(diào)節(jié)復(fù)雜且對(duì)擾動(dòng)不夠敏感，難以實(shí)現(xiàn)多變量強(qiáng)耦合條件下的穩(wěn)定控制，容易引起焊接質(zhì)量的波動(dòng)。

4、迭代學(xué)習(xí)控制（ilc）算法通過(guò)逐次優(yōu)化提高控制精度，適用于周期性任務(wù)，但在tig焊接過(guò)程中工況經(jīng)常變化，如材料特性和環(huán)境變化，其依賴(lài)重復(fù)性的特點(diǎn)導(dǎo)致適應(yīng)性較差，收斂速度較慢。

5、無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制（mfailc）算法則不依賴(lài)于tig焊接受控系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)自適應(yīng)調(diào)節(jié)控制器參數(shù)，在復(fù)雜的tig焊接環(huán)境下更具魯棒性和適應(yīng)性。mfailc算法結(jié)合了自適應(yīng)控制的動(dòng)態(tài)調(diào)整和迭代學(xué)習(xí)的誤差優(yōu)化，相較于傳統(tǒng)的固定增益迭代學(xué)習(xí)控制，即使工況多變或存在不確定性，也能迅速收斂至高精度控制狀態(tài)，從而更好地實(shí)現(xiàn)焊接質(zhì)量的高精度控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)所存在的上述缺點(diǎn)，本發(fā)明提供了一種基于無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制的tig焊接方法，能夠有效克服現(xiàn)有技術(shù)所存在的難以在復(fù)雜的tig焊接環(huán)境下保持較高焊接質(zhì)量的缺陷。

2、為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制的tig焊接方法，包括以下步驟：

4、s1、設(shè)定初始焊接電流和熔池背面寬度期望值；

5、s2、建立關(guān)于tig焊接受控系統(tǒng)的無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制方案；

6、s3、利用無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制模型計(jì)算得到焊接過(guò)程中各時(shí)刻的焊接電流，并對(duì)工件進(jìn)行焊接；

7、s4、實(shí)時(shí)檢測(cè)焊接過(guò)程中各時(shí)刻的熔池背面寬度，計(jì)算各時(shí)刻的熔池背面寬度與熔池背面寬度期望值之間的誤差；

8、s5、對(duì)計(jì)算得到的最大誤差絕對(duì)值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，若最大誤差絕對(duì)值大于預(yù)設(shè)閾值，則返回s3，利用無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制模型對(duì)焊接過(guò)程中各時(shí)刻的焊接電流進(jìn)行更新，并對(duì)下一個(gè)工件進(jìn)行焊接，否則直接使用當(dāng)前各時(shí)刻的焊接電流對(duì)下一個(gè)工件進(jìn)行焊接，并返回s4。

9、優(yōu)選地，s1中設(shè)定初始焊接電流和熔池背面寬度期望值，包括：

10、根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值或?qū)嶒?yàn)設(shè)定初始焊接電流 i0，根據(jù)工件的材質(zhì)、厚度及焊接質(zhì)量要求設(shè)定熔池背面寬度期望值 w d。

11、優(yōu)選地，s2中建立關(guān)于tig焊接受控系統(tǒng)的無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制方案，包括：

12、s21、考慮未知非重復(fù)線(xiàn)性tig焊接受控系統(tǒng)：

13、；

14、其中， w為tig焊接受控系統(tǒng)輸出的熔池背面寬度， i為tig焊接受控系統(tǒng)輸入的焊接電流， t為采樣時(shí)刻， k為迭代次數(shù)，、分別為熔池背面寬度、焊接電流的階次；

15、s22、根據(jù)s21中的未知非重復(fù)線(xiàn)性tig焊接受控系統(tǒng)，建立tig焊接受控系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)線(xiàn)性化數(shù)據(jù)模型：

16、；

17、其中，為第 k次迭代過(guò)程中 t+1時(shí)刻的熔池背面寬度與 t時(shí)刻的熔池背面寬度之差，為第 k次迭代過(guò)程中 t時(shí)刻的焊接電流與 t－1時(shí)刻的焊接電流之差，為第 k次迭代過(guò)程中 t時(shí)刻的偽偏導(dǎo)數(shù)；

18、s23、根據(jù)s22中的動(dòng)態(tài)線(xiàn)性化數(shù)據(jù)模型，建立tig焊接受控系統(tǒng)的無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制模型：

19、；

20、其中，、分別為第 k次、第 k－1次迭代過(guò)程中 t時(shí)刻的焊接電流，為第 k－1次迭代過(guò)程中 t+1時(shí)刻的熔池背面寬度與熔池背面寬度期望值 w d之間的誤差，為第一步長(zhǎng)因子，，為第一權(quán)重因子；

21、s24、建立偽偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)算法：

22、；

23、其中，、分別為第 k次、第 k－1次迭代過(guò)程中 t時(shí)刻的偽偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)值，為第 k－1次迭代過(guò)程中 t+1時(shí)刻的熔池背面寬度與 t時(shí)刻的熔池背面寬度之差，為第 k－1次迭代過(guò)程中 t時(shí)刻的焊接電流與 t－1時(shí)刻的焊接電流之差，為第二步長(zhǎng)因子，，為第二權(quán)重因子；

24、s25、建立偽偏導(dǎo)數(shù)的重置算法：

25、；

26、其中，為第1次迭代過(guò)程中 t時(shí)刻的偽偏導(dǎo)數(shù)的估計(jì)值，為符號(hào)函數(shù)。

27、優(yōu)選地，s3中利用無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制模型計(jì)算得到焊接過(guò)程中各時(shí)刻的焊接電流，并對(duì)工件進(jìn)行焊接，包括：

28、對(duì)第 k個(gè)工件進(jìn)行焊接時(shí)，利用tig焊接受控系統(tǒng)的無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制模型：

29、，

30、計(jì)算得到焊接過(guò)程中各時(shí)刻的焊接電流。

31、優(yōu)選地，s4中實(shí)時(shí)檢測(cè)焊接過(guò)程中各時(shí)刻的熔池背面寬度，計(jì)算各時(shí)刻的熔池背面寬度與熔池背面寬度期望值之間的誤差，包括：

32、s41、在焊接過(guò)程中，利用視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)焊接時(shí)間 t內(nèi)各時(shí)刻的熔池背面寬度 w k( t)，并存儲(chǔ)采集數(shù)據(jù)；

33、s42、待工件焊接結(jié)束后，計(jì)算檢測(cè)到的各時(shí)刻的熔池背面寬度 w k( t)與熔池背面寬度期望值 w d之間的誤差 e k( t)：

34、；

35、其中， e k( t)為第 k個(gè)工件焊接過(guò)程中 t時(shí)刻檢測(cè)得到的熔池背面寬度 w k( t)與熔池背面寬度期望值 w d之間的誤差，；

36、s43、對(duì)s42中計(jì)算得到的多個(gè)誤差 e k( t)進(jìn)行排序，并獲取最大誤差絕對(duì)值。

37、優(yōu)選地，s5對(duì)將計(jì)算得到的最大誤差絕對(duì)值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，若最大誤差絕對(duì)值大于預(yù)設(shè)閾值，則返回s3，利用無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制模型對(duì)焊接過(guò)程中各時(shí)刻的焊接電流進(jìn)行更新，并對(duì)下一個(gè)工件進(jìn)行焊接，否則直接使用當(dāng)前各時(shí)刻的焊接電流對(duì)下一個(gè)工件進(jìn)行焊接，并返回s4，包括：

38、對(duì)最大誤差絕對(duì)值與預(yù)設(shè)閾值 e進(jìn)行比較，若，則返回s3，利用無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制模型對(duì)焊接過(guò)程中各時(shí)刻的焊接電流進(jìn)行更新，并對(duì)下一個(gè)工件進(jìn)行焊接；

39、若，則直接使用當(dāng)前各時(shí)刻的焊接電流對(duì)下一個(gè)工件進(jìn)行焊接，并返回s4。

40、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所提供的一種基于無(wú)模型自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制的tig焊接方法，無(wú)需依賴(lài)tig焊接受控系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，能夠直接根據(jù)tig焊接過(guò)程中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)控制器參數(shù)，高效適應(yīng)不同材料、形狀等環(huán)境條件下的tig焊接任務(wù)；利用mfailc算法，本發(fā)明在批量焊接任務(wù)中顯著提高了焊接質(zhì)量的穩(wěn)定性和一致性，尤其是在機(jī)械臂自動(dòng)化焊接應(yīng)用中，能夠有效減少因工況變化引起的焊接質(zhì)量波動(dòng)；與傳統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制算法相比，mfailc算法結(jié)合了無(wú)模型自適應(yīng)控制的特點(diǎn)，能夠根據(jù)tig焊接過(guò)程中的誤差趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，即使焊接過(guò)程中存在復(fù)雜的外界干擾和工況變化，仍能保持較高的焊接精度，這對(duì)于復(fù)雜形狀工件的自動(dòng)化焊接尤為重要，能夠使得焊接過(guò)程更加高效，并且能夠降低廢品率，同時(shí)減少返工時(shí)間。