數據采集系統在焊接領域中的應用現狀

楊闖

摘要：隨著德國“工業4.0”的提出，我國提出了“中國制造2025”發展戰略，工業生產向信息化、數字化、智能化轉變，生產過程數據采集和實時監控是實現智能化生產的重要基礎。焊接作為材料加工的重要手段，廣泛應用于機械制造、船舶重工、航空航天等重要領域。傳統的焊接過程監控不足，焊接過程參數無法保留，焊接過程缺陷無法檢測，造成巨大的人身和物質損失，已經無法滿足現代精細化、高質量的生產要求，難以實現焊接過程的智能控制。利用數據采集系統可以有效提取焊接設備的操作、焊接工藝、焊接材料消耗、人員管理等信息并進行顯示和存儲，可以實現產品信息的跟蹤，為以后的工作提供經驗數據，準確計算焊接和人員成本。該系統有助于提高裝備制造業信息化水平，為“中國制造2025”發展戰略提供數據基礎。

關鍵詞：數據采集系統;焊接領域;申請情況;分析研究

1數據采集系統技術與原理

1.1數據收集

數據采集卡和可編程邏輯控制器（PLC）是常用的數據采集方式。例如，PCL-818L數據采集卡提供了幾種常見的測量和控制功能，如模數轉換、數模轉換、數字輸入和輸出以及時鐘定時器控制。通過數據采集卡，將設備采集到的模擬信號轉換成數字信號，傳輸到工控機，最終顯示在HMI上。PLC提供模擬量輸入模塊，可接收變送器轉換的標準電壓或電流信號，并通過PLC的計算和分析發出指令。分析的數值將通過特定的通信模式顯示在HMI上。開發人員可以在HMI中顯示采集的焊接參數，如焊接電壓、焊接電流和送絲速度，以及這些參數隨時間變化的曲線圖，以便設備操作員和車間經理能夠實時監控焊接過程。

1.2數據采集模塊設計

焊接電源具有低電壓、大電流特性，使得難以直接測量，因此具有隔離電氣特性的霍爾傳感器為最佳方案。選用LV25-P為電壓傳感器，它是基于磁平衡霍爾原理，在待測電壓通過原邊電阻時，會在副邊輸出電流，從而可計算出原邊電壓。LV25-P額定電壓為10～500V，變比2500：1000。系統使用12位逐次逼近型ADC，輸入電壓為0～3.3V，所以對采樣電壓進行調節后再進行AD轉換。選用LA200-P為電流傳感器，屬于閉環式霍爾電流傳感器，為非接觸式，將待測直流穿過傳感器即可測量，LA200-P額定輸入電流為200A，額定輸出為100mA，變比為1：2000，也需要經過調壓電路后再AD轉換。

2焊接工藝參數的管理

2.1焊接參數

在焊接過程的在線監測和預警中，焊接工藝參數是否符合工藝人員制定的標準是影響焊接質量的重要因素。在實際生產過程中，由于焊接作業在生產中占有相當大的比例，焊機分布廣泛，操作人員技能水平差距大，往往不按照既定的工藝參數進行焊接。數據采集系統中的焊接參數在線監測功能，可以方便生產管理人員對焊接過程進行實時監測，確保焊接參數的準確性。在焊接車間管理系統的監控頁面，系統可以匯總車間內焊接設備的運行情況，可分為正常、空載、超限、停機和故障五種狀態。同時，還可以獲取每臺設備的基本信息，如設備號、設備名稱、設備IP等。管理者可以點擊查看設備的操作參數曲線，例如焊接電壓數據曲線。結果表明，此時的焊接電壓為27.17V，不超過監測參數范圍。此外，還可以顯示設備的焊接電流和焊接溫度曲線。在焊接過程中，如果工藝參數的設置超出了工藝人員制定工藝的范圍，數據采集系統會通過電話向操作員發送報警信息，提醒操作員調整工藝參數，同時將信息上傳到管理層，包括企業ERP系統和車間ME，幫助管理人員了解實際焊接情況。

2.2焊接參數的存儲和可追溯性

在實際生產過程中，當一個零件出現焊接質量問題時，如焊縫金屬的不連續性和不致密性，就需要找出焊接缺陷的來源，即找到焊接過程中的數據。焊接數據通常通過設置采樣點存儲在Excel或數據庫中。工件上有許多焊縫。只有當收集和存儲的工藝參數能夠與焊縫準確跟蹤時，這些數據才會有效;否則，就沒有進行分析的條件。某汽車股份有限公司的MAG弧焊參數監控系統為每個工件生成唯一的可追溯代碼。可追溯性代碼包括工件的產品代碼、生產日期、班次、工作站編號、夾具編號、工裝編號和序列號。系統將狀態數據存儲在可追溯代碼中，以實現工件與生產時間和焊接參數之間的精確對應。焊接質量控制系統包括一臺打印機，該打印機將跟蹤代碼打印到工件表面，形成模板。焊接開始時，機器人焊工將可追溯代碼發送給PLC，然后PLC將可追溯代碼發送給服務器，服務器將焊接狀態數據記錄在相關的焊接規范上，可以更好地滿足產品的可追溯性。

3焊接數據庫與焊接質量預測專家系統

通過使用該數據采集系統可以對各種焊接方法過程中的數據進行采集和保存，并建立焊接數據庫，數據庫中的數據可以被不同行業的廣域網共享，在焊接數據庫中保存的數據主要包括以下幾個方面：（1）新材料焊接、焊接工藝研究和試驗數據的開發;（2）企業在長期焊接各種成熟穩定的產品過程中積累了大量成熟的焊接工藝文件，包括產品的焊接方法、材料等重要信息;（3）記錄產品實際焊接生產過程中由于焊接現場條件等客觀因素影響焊接質量的問題，以及焊接工程師為解決這些問題所采取的措施。借助現代計算機強大的存儲和計算能力，工程師可以借鑒前人的經驗，提高設計效率，減少重復試驗，縮短工程周期，科學地為焊接工藝人員解決焊接生產中的各種問題，因此焊接數據庫具有廣泛的實用價值。近年來，為了進一步實現裝備制造業的全面數字化應用，在焊接數據庫研究的基礎上，提出了焊接質量預測專家系統。

4結論

數據采集系統實現了車間管理數據的在線監測、存儲、遠程故障診斷和參數發布、記錄和查詢等功能。（2）隨著大數據時代的到來，互聯網和云計算技術的成熟，人們越來越關注如何從數千個收集的數據中分析有價值的信息。如果能夠建立一套大數據分析系統，優化焊接工藝，共享各企業數據，管理海量數據，提高焊接質量，那么中國的工業智能制造水平將進一步提高。

參考文獻

[1]張國浩.PD理論原數據采集系統研究[D].貴州大學，2018.