MIG焊熔透电弧声小波包频带能量特征提取_图文

1、第31卷第1期2010年1月焊接学报T RANS ACTI O NS OF T HE CH I N A W E LD I N G I N STI T UTI O NVol . 31No . 1January 2010 收稿日期:2009-08-25基金项目:宁波自然科学基金项目(2008A610031 ; 黑龙江省自然科学基金项目(E2007-01 ; 黑龙江省青年骨干教师基金项目(1153G009 ; 哈尔滨市科技创新基金项目(2007RF QXG055M IG 焊熔透电弧声小波包频带能量特征提取刘立君1, 2, 兰虎2, 温建力2, 于忠伟2(1. 浙江大学宁波理工学院, 浙江宁波3151

2、00; 2. 哈尔滨理工大学材料科学与工程学院, 哈尔滨150080 摘要:焊缝熔透状态的监控对焊接过程质量控制和自动化生产的实现具有重要意义, 为此建立了M I G 焊熔透电弧声试验系统. 通过分析射滴与射流过渡电弧声频谱特征, 设计了一套针对电弧声频带能量特征提取的流程. 首先对焊接过程拾取的电弧声进行小波降噪; 其次采用小波包移频算法进行电弧声频带提取, 消除了经典小波包迭代算法由于小波包分解过程中的隔点采样而产生的频率混叠现象; 然后计算频带能量并构造其特征向量. 结果表明, 所提取的频带能量特征能较好的反映焊缝熔透状态, 为后续基于电弧声的熔透诊断奠定基础.关键词:熔透; 电弧声;

3、小波变换; 频带能量; 特征提取中图分类号:TP274文献标识码:A 文章编号:0253-360X (2010 01-0045-050序言, 其关键是怎样实时检测, 即寻找焊缝熔透的相关量及其实时检测方法. 电弧声源于焊接电弧能量变化, 与焊接参数、电弧行为、熔滴过渡方式、电弧稳定性等密切相关, 是焊接过程及接头质量在线监控的重要源信号. 由于电弧声受众多因素影响, 呈现出高度的复杂性和非线性, 故难以简单、直接地利用电弧声信号进行焊接过程监控和诊断1, 2.现代小波包分析是小波变换多分辨率分析的推广, 它能将信号进行多层次划分, 对信号进行更加精细的分析. 在满足Heisenberg 测不准

4、原理下, 将信号按任意的时频分辨率分解到不同的频带, 并将信号的时频成分相应地投影到代表不同频带的正交小波空间3. 而信号在某一分解层上的各频带能量按小波包空间的频率指标顺序就构成了原始信号的特征向量. 对电弧声而言, 伴随焊缝熔透状态的变化, 其能量会在某些频带内减小, 而在另一些频带内增强. 因此, 通过对比M I G 焊焊缝不同熔透状态电弧, 即可确定突出反映焊缝熔透特征的频带.1试验装置M I G 焊熔透电弧声试验系统如图1所示. 系统工作原理是采用AWA14423传声器拾取焊接过程电弧声, 通过AWA14603调理模块放大以及PC I -1713高速数据采集卡送入工控机, 运用现代数

5、字信号处理技术, 提取表征焊缝熔透状态的电弧声信号特征向量.图1M I G 焊熔透电弧声试验系统原理图F i g 11Schem a ti c o f a rc so und i n M I G w e l d i ng p ene tra ti o nte s t system焊接试验在尺寸为300mm ×50mm ×3mm 的低碳钢板材上进行水平对焊. 电源采用Fr onius 全数字化微处理器监控逆变电源TPS4000, 具体工艺参数为:电弧电压2022V , 焊接电流190240A, 焊丝直径1. 2mm , 焊接速度75c m /min, 保护气体为46焊接学报第

6、31卷纯氩气, 流量20L /min, 采用JOB 工作模式以获得稳定的熔滴过渡方式. 试验过程中, 电弧电压、焊接电流在上述范围内变化, 其它条件不变. 参数配置、数据采集、波形回显、文件存盘、信号降噪、特征提取等软件模块选用图形化编程语言LabV I E W 及其附加高级信号处理工具包开发, 电弧声信号的前期分析与算法确定交由D I A de m 完成.2电弧声信号频带能量特征提取2. 1样本数据采集与分析传声器拾取的M I G 焊射滴和射流过渡电弧声样本数据时域原始波形分别如图2a, b 所示. 采样频率48kHz, 样本数量2048. 电弧声由于受焊接过程中各影响因素之间的相互耦合以及

7、高度的非线性作用, 难以直接从时域波形中寻找其变化规律, 为此对样本数据进行FFT (fat foruier transf or m , 以从频域角度加以分析. 图2c, d 图分别为图2a, b 的功率谱, 其中的功率谱是数字音频信号分析领域最为有效的手段, 电弧声也不例外. 它包含了信号的能量(或功率 的频率分布内容, 是频率的函数, 描述的是单位频带内信号能量(或功率 随频率的变化情况, 其横坐标表示信号频率, 纵坐标表示该频率的能量(或功率 大小. 图2电弧声信号原始波形及其功率谱F i g 12Ti m e 2dom a i n w a ve f o r m and its pow

8、e r sp e c trum o f a rc so und s i gna l 由图2可知, M I G 焊射滴与射流过渡电弧声信号的功率谱整体分布范围约为07. 5kHz, 并大致细分为两个频段, 每个频段内均存在最大值. 其中射滴过渡为:00. 4kHz, 最大幅值对应频率为50Hz 左右; 56. 5kHz, 最大幅值对应频率为6kHz 左右. 射流过渡为:01. 5kHz, 最大幅值对应频率为1kHz 左右; 56. 5kHz, 最大幅值对应频率为6kHz 左右. 另外, 射滴过渡时频域幅值较射流过渡稍大. 2. 2频带能量特征提取流程通过上述分析, 电弧声的频谱特征与焊接条件和状

9、态高度相关, 并呈现出高度的复杂性和非线性. 因此, 利用电弧声首先要解决其频谱特征的量化表示问题, 即特征提取. 针对M I G 焊电弧声信号特征, 图3给出电弧声信号频带能量特征提取流程图, 重点对小波包分解与重构移频算法、频带能量计算和构造特征向量进行阐述.图3电弧声信号频带能量特征提取流程F i g 13P r o ce du re o f fea tu re extra ti o n fo r a rc so und fre 2quency 2band e ne rgy2. 3电弧声信号小波降噪电弧声信号在采集和传输的每一个环节都可能第1期刘立君, 等:MI G 焊熔透电弧声小波包频

10、带能量特征提取47引入噪声并向后传递4. 这样以来, 所采集到的实际焊接过程中的动态信号数据, 不可避免地还夹杂着各种类型的噪声, 如焊接电源开关噪声、电磁噪声、环境噪声以及元器件产生的噪声等. 因而在提取(构造 特征向量之前, 有必要对电弧声样本进行降噪处理. 采用小波变换Mallat 算法进行降噪, 就是要充分发挥小波变换处理非平稳随机信号的优越性以及其出色的区分信号中突变部分和噪声的能力, 其原理公式为5W f (a, b =f, a, b =|a |-2Rf (t a d t (1 式中:a 为尺度因子; b 为平移因子; (a是a的复共轭; (t 为基小波或母小波. 具体降噪时选用d

11、b04小波, 分解尺度为6, 阈值为0. 100, 样本数据与图1完全相同, 处理之后的信号波形及其相应功率谱见图4. 与图2比较可发现, 掺杂在整个原始波形中的细小“毛刺”被有效的滤除, 波形的突变部分更加清晰, 并且从功率谱看, 能量分布更加集中, 这些充分证明了小波降噪效果明显, 没有引起波形失真. 图4电弧声信号小波降噪波形及其功率谱F i g 14Ti m e 2dom a i n w avefo r m a nd its pow e r sp ec trum o f de 2no ised a rc so und si gna l vi a w ave l e t2. 4电弧声信号

12、小波包分解与重构采用传统快速迭代算法进行小波包分解虽能把信号的不同频率成分分解到各个频率段, 然而在工程应用中发现, 所获得的各分解系列存在频率混叠以及由此引发的频带错位问题. 造成频率混叠现象的直接原因是小波包分解过程中的隔点采样降低了信号的采样频率. 而小波包移频算法是先对信号进行移频处理, 以降低信号的最高分析频率, 从而避免对高频成分继续分解时的频率混叠现象6. 其分解公式为x j+12n (k =2mh (m -2k x jn (m x j+12n +1(k =2(-1 kmg (m-2k x jn (m (2式中:h (k 、g (k 为共轭滤波器系列; m 为时间或位置参数(m

13、Z ; n =0, 1, 2, , 2j-1; j =1, 2, J (J 为分解尺度 ; x j +12n (k 、x j +12n +1(k 分别为x jn (k 经分解后的近似系数和细节系数. 相应的重构公式为x jn (k =m h (k -2m x j+12n (m +m(-1mg (k -2m x j+12n +1(m (3采用小波包移频算法对电弧声采样信号进行db14小波基6尺度分解(图5 . 图中0代表低通及二抽一隔点采样, 1代表高通及二抽一隔点采样, 它们的组合表示分解路径, 从而将电弧声信号分解到64个不同频带里(每个频带宽度为750Hz . 根据上文分析, MI G 焊

14、电弧声信号的有效频率范围为图5小波包分解树F i g 15W ave l e t p a cke t de com po sit o n tree48焊接学报第31卷07. 5kHz, 因此, 只需对前19个频带进行重点分析.图6显示了路径000011(频带范围0. 751. 125kHz 和010000(频带范围5. 6256kHz 重构后的射流过渡电弧声信号波形及其功率谱, 样本数据与图2c 完全相同. 观察不难发现电弧声采样信号已被正确分解到相应频带, 避免了频率混叠及频带错位现象. 图6F i g 16Ti m e 2dom a i n w a ve f o r m and e r o

15、 f n s i gna l vi a w a ve l e t p a cke t 2. 5, 定义信号7E (j , n =kx j n (k 2(4式中:x jn (k 为小波包系数; j 为分解尺度; n 为频带序号; k 为样本数量.电弧声信号频带能量随焊缝熔透状态变化而改变, 构造以频带能量E (j , n 为元素的特征向量, 即T =E (j , 0 , E (j , 1 , , E (j , n -1 (5式中:x jn (k 为小波包系数; j 为分解尺度; n 为频带序号; k 为样本数量.考虑到焊接工艺参数变化对焊缝熔透状态分析的影响, 构造无量纲归一化特征向量T T =

16、E (j , 0 , E (j , 1 , , E (j , n -1 (6式中:E (j , n =E (j , n /2j -1n =0E (j , n .由式(6 计算可得, 图2射滴与射流电弧声样本数据6层小波包分解重构前19个频带能量分布柱状图(图7 .射滴过渡能量分布主要集中在频带序号为1, 1518五个频带内, 以低频为主, 频带1最为突出; 射流过渡相对分散, 主要集中14, 1218十一个频带内, 以高频为主, 频带16最为突出.图7归一化频带能量分布柱状图F i g 17H is t o g ram o f no r m a li zed freque ncy 2ba nd

17、 e ne rgyd is tri bu ti o n3试验验证为了证明所构造的电弧声信号频带能量特征向量能较好地反映焊缝熔透状态, 采用了JOB 工作模式进行仅焊枪行走速度变化而其它工艺条件不变的熔透试验. 作为例证, 仅给出射流过渡状态下的未焊透、焊透以及焊瘤三种情况加以说明, 分别如图8a 中A 区、B 区和C 区所示, 图8b, c, d 分别为A , B 和C 三个区域样本抽样的归一化频带能量分布柱状图.显而易见, 随着焊缝熔透程度的变化, 电弧声信号频带能量分布显著变化, 能量分布逐渐由高频向低频转移过渡. 从而证明了电弧声信号频带能量与熔透之间的相关性, 与理论分析吻合, 可作为

18、焊接熔第1期刘立君, 等:MI G 焊熔透电弧声小波包频带能量特征提取49图8不同熔透状态电弧声信号归一化频带能量分布F i g 18D istri bu ti o n o f no r m a li ze d fre quency 2band e ne rgyi n a rc so und s i gna l unde r d i ffe re n t p e ne tra ti o n s ta 2tu s透控制的源信号, 为焊接过程质量控制提供一种新的途径.4结论(1 采用小波降噪处理, 能够不失真地、有效去除电弧声信号中的噪声.(2 基于小波包移频算法, 对M I G 焊电弧声信号进行

19、分解与重构以提取不同频带, 避免了传统小波包变换过程中频率混叠及频带错位现象的发生.(3 计算获取M I G 焊电弧声信号频带能量, 并以此构造特征向量. 试验结果表明所建立的特征向量能较好地反映M I G 焊焊缝熔透状态. 参考文献:1Cudina M , Prezelj J. Evaluati on of the s ound signal based on thewelding current in the gas 2metal arc metal welding p r ocess J .Pr oceeding of the I nstituti on of Mechanical En

20、gineers, 2003, 217(5 :483-494.2樊丁, 马跃洲, 裴浩东, 等. 焊接电弧声与飞溅的相关性研究J .甘肃工业大学学报, 1997, 23(3 :1-5.Fan D ing, Ma Yuezhou, Pei Haodong, et al . I nvestigati on on cor 2relati on of welding arc s ound with welding s patterJ .Journal of Gansu University of Technol ogy, 1997, 23(3 :1-5.3马拉特. 信号处理的小波分析导引.杨力华等, 译. 北京:机械工业出版社, 2003.4舟, 翔, . J , (387-90.Xu . W avelet de 2noising and its app li 2instrumentJ .Journal of