基于DMAIC方法的MPM焊接控制技術研究

李偉龍 汝國成

摘? 要：文章對發電設備電站鍋爐水冷壁部件MPM設備和焊接工藝研究，基于DMAIC方法對MPM焊接控制過程實施改善，采用流程分析和影響因子識別，利用圖形分析和回歸分析篩選關鍵因子，設計DOE實驗進行因子驗證，優化關鍵影響因子參數，最終針對性提出綜合性控制措施。

關鍵詞：DMAIC;MPM焊接;控制技術

中圖分類號：TG44? ? ? ? ?文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2020）30-0115-02

Abstract： This paper studies the MPM equipment and welding process of the water-cooled wall parts of power plant boilers， improves the MPM welding control process based on the DMAIC method， uses process analysis and identification of impact factors， uses graphic analysis and regression analysis to screen key factors， designs DOE experiments for factors verification， optimizes the parameters of key impact factors， and finally puts forward comprehensive control measures.

Keywords： DMAIC; MPM welding; control technology

引言

水冷壁管屏是電站鍋爐的核心部件，主要結構型式為鋼管與扁鋼焊接而成，其中大容量機組水冷壁管屏焊縫總長度可達萬米以上。為提高生產效率，目前主要應用雙面脈沖MAG自動焊焊接方法和焊接設備（簡稱MPM），MPM焊接過程的關鍵技術要點是必須保證上下兩面的焊縫質量，包括焊縫成形和焊縫外形尺寸控制[1]。而DMAIC方法是一種結構化解決問題的方法，通過界定、測量、分析、改進、控制5個階段不斷改進現有產品或過程，其中，界定是確定需要改進的目標及其進度，測量是了解現有質量水平，分析是找到影響質量的少數幾個關鍵因素，改進是確立最佳改進方案，控制是采取措施以維持改進的結果[2]。

1 定義階段

通過歷史數據分析，MPM焊接過程主要有斷點、焊偏、焊瘤、氣孔、咬邊和壓痕缺陷，其中斷點、焊偏和焊瘤缺陷產生概率高，需要浪費大量人力物力實施焊縫返修。因此，研究電站鍋爐MPM焊接過程控制技術，提高焊接質量，具有可觀的經濟效益。

2 測量階段

2.1 流程分析

MPM焊接過程宏觀流程是原材料預處理、管子扁鋼排料、點焊、MPM焊接。詳細過程流程是扁鋼精整、管子接長、焊口磨平、裝配點焊、焊接工裝準備、焊接參數設定、送料、送絲、配氣、起弧、第一排上槍焊接、第一排下槍焊接、第二排上槍焊接、第二排下槍焊接。通過CE矩陣篩選法，對各流程輸入因子對缺陷影響度分析計算，可識別出焊口磨平高度、原材料表面狀態、導電嘴孔徑、焊槍空間位置等18個影響因子。

2.2 過程控制要點

通過流程分析，識別出MPM焊接過程如下控制要點：（1）保證原材料存儲環境，實施有效防護、隔離，確保表面無灰塵、油污等污染物;（2）扁鋼和管子尺寸在規格范圍內;（3）焊口磨平高度應盡量接近于0，同時保證磨平同心度;（4）規范墊片、壓塊等工裝使用管理;（5）在長時間焊接工作后，加強焊槍松緊度;（6）對焊絲剩余狀態進行監控，提前更換避免停機。

3 分析階段

3.1 過程數據采集

對MPM焊接過程進行數據采集，收集四組焊槍導電嘴孔徑數據、焊接電流、焊接電壓、焊接速度、焊槍空間位置（α、β上和β下）、焊絲伸出長度，對不同參數下焊接質量進行檢驗統計。

3.2 關鍵影響因子分析

通過Minitab軟件對過程采集數據進行圖形分析，導電嘴孔徑與焊接缺陷數量呈線性關系，具有明顯關聯性，總缺陷數與導電嘴孔徑關系見圖1。

對過程采集數據進行Poisson回歸分析，其中回歸分析結果見表1。

表1 關鍵影響因子回歸分析結果

根據結果建立Poisson回歸方程為總缺陷數=exp（Y'），Y'=5.32-0.01228電流1_2+0.01280 電流1_3+0.0330 焊絲伸出長度-0.0405α-0.0428 β上-0.1157β下。

可以得出如下結論：（1）適當加大導電嘴孔徑能夠降低MPM焊接缺陷數量;（2）焊絲伸出長度、第2組電流、第3組電流、焊槍空間角度α、焊槍空間角度β上和焊槍空間角度β下是顯著因子。

4 改善階段

4.1 DOE實驗設計

DOE試驗設計法是一種研究與處理多因素試驗的科學方法，為驗證6個顯著因子有效性，尋找最佳條件組合，同時考慮經濟性，以最少的投入，換取最大的收益，采用部分因子試驗，分辨率為Ⅳ，加4個中心點，總計實施20次DOE試驗。

4.2 DOE實驗分析

利用Poisson 回歸分析，可以得出如下結論：焊絲伸出長度、第2組電流、第3組電流、α和β上是顯著因子，并通過響應優化器計算，推薦因子參數為第2組電流230A、第3組電流230A、焊絲伸出長度20mm、焊槍角度α23°、焊槍角度β上15°。響應優化器試驗推薦參數見圖2。

經實驗驗證，MPM焊接過程缺陷數有明顯降幅，關鍵影響因子參數優化對策有效。

5 控制階段

針對性提出過程質量控制要點和關鍵影響因子優化參數，形成有效控制技術措施，從管理和技術兩方面入手，形成制造、檢驗、工藝各個環節的質量控制標準化文件，將改進措施固化在程序中。

6 結束語

綜上所述，通過對電站鍋爐MPM焊接過程進行流程分析和影響因子識別，利用圖形分析和回歸分析篩選關鍵因子，設計DOE實驗進行因子驗證，有效降低MPM焊接缺陷問題數量，取得可觀經濟效益，同時保障電站鍋爐運行可靠性。

參考文獻：

[1]邵建明.燃煤發電鍋爐焊接工藝及裝備展望[J].鍋爐技術，2014，45（05）：64-67.

[2]劉亦晴.淺談“六西格瑪”在質量管理方面的應用[J].科技經濟市場，2020（02）：89-90.