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浅谈焊接机器手的工作原理及控制方法!

2023-06-14 16:50:56

焊接机器手是一种自动化设备,被广泛应用于各种焊接工艺中。它能够完成危险、高重复性和高精度的焊接任务,提高了生产效率和质量,从而在工业生产中发挥了重要作用。焊割设备厂家将详细介绍焊接机器手的工作原理和控制方法。

一、工作原理

焊接机器手的工作原理是基于柔性制造系统(FMS)和计算机集成制造(CIM)技术的自动化生产过程。它主要由机器人本体、控制系统、传感器和外围设备组成。其工作流程如下:

监测工件

焊接机器手的控制系统通过传感器对工件进行监测,获取工件位置、形状、尺寸和粗糙度等信息。

环境检测

机器人会通过激光雷达、视觉设备等传感器对工作环境进行检测,如检测防护栅、安全门、电缆等是否正常。

程序编制

在控制系统的帮助下,焊接机器手根据工件的信息生成处理路径、焊接弧长和焊接速度等参数。

焊接操作

机器人按照预定的程序进行焊接作业,通过焊枪进行焊接。

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二、控制方法

焊接机器手有多种控制方法,包括传统控制和先进控制。传统控制方法包括PID控制、经验控制和遗传算法控制等。先进控制方法包括基于模型的控制和神经网络控制等。下面将详细介绍其中的几种方法。

PID控制

PID控制是一种基于反馈的控制方法,通过对偏差进行反馈控制,使得机器手能够实现准确定位、稳定且高效的焊接作业。其中P为比例控制,I为积分控制,和D为微分控制。PID算法可对机器人的速度、力量等关键参数进行准确调控。

经验控制

经验控制是基于专家经验和统计学理论设计的控制方法。通过对焊接过程中的数据进行监控和因素分析,对机器人进行调控,从而提高机器人的效率和焊接质量。经验控制通常需要多次迭代才能达到优佳效果。

基于模型的控制

基于模型的控制是一种基于系统建模的先进控制方法,通过建立模型对焊接过程进行预测和优化控制。这种方法可以克服传统PID控制算法的模糊性和不确定性,并且对于动态系统特别有效。

神经网络控制

神经网络控制是一种利用神经网络模型实现控制的方法,它通过模拟人类大脑的神经元计算方式进行控制。神经网络控制是一种高度灵活、具有实时性的控制方法,能够自适应地处理不确定性和噪声,从而提高控制精度和鲁棒性。

总结:在焊接机器人的控制方法中,传统控制方法主要是通过PID算法对焊接过程进行控制,不过其存在模糊性和不确定性,并且需要取决于经验和手动参数设置。而先进控制方法包括基于模型和神经网络两种方法,能够通过对系统模型的分析和建立实现准确的控制,从而提高了焊接机器人的自适应能力。


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