JP2019206015A

JP2019206015A - 溶接状態判定装置、溶接状態判定方法、及びプログラム

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Publication number: JP2019206015A
Application number: JP2018101718A
Authority: JP
Inventors: 努大根; Tsutomu One; 一輝日高; Kazuki Hidaka; 藤井　達也; Tatsuya Fujii; 達也藤井
Original assignee: Kobe Steel Ltd
Current assignee: Kobe Steel Ltd
Priority date: 2018-05-28
Filing date: 2018-05-28
Publication date: 2019-12-05
Anticipated expiration: 2038-05-28
Also published as: KR102215840B1; JP7026576B2; KR20190135408A; US20190358726A1; EP3575026A1; CN110539056A; CN110539056B

Abstract

【課題】溶接状態を判定することが容易な溶接状態判定装置を提供する。【解決手段】溶接状態判定装置は、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含むパルス波形を取得する取得手段と、前記平坦部が所定幅となるように前記パルス波形を整形する前処理手段と、整形された前記パルス波形と、過去の複数の整形されたパルス波形に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、溶接状態判定装置、溶接状態判定方法、及びプログラムに関する。

特許文献１には、あらかじめ溶接の正常状態および異常状態でのそれぞれの溶接電流、溶接電圧および溶接アーク音響のうち少なくとも１つの周波数解析によるパワースペクトルを求めて、ニューラルネットワークで正常と異常の区別を学習させ、該学習済みのニューラルネットワークを用いて、溶接中の溶接電流、溶接電圧および溶接アーク音響のうちの少なくとも１つのパワースペクトルを評価して正常か異常かを判定するとともに、異常状態の判別を同時に行うことが開示されている。

特開平１０−２３５４９０号公報

しかしながら、上記文献に開示された方法では、事前に異常パターンを再現する実験を通じて、様々な溶接条件における異常パターンのデータを大量に準備する必要があり、実現が困難である。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、その主な目的は、溶接状態を判定することが容易な溶接状態判定装置、溶接状態判定方法、及びプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明の一の態様の溶接状態判定装置は、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含むパルス波形を取得する取得手段と、前記平坦部が所定幅となるように前記パルス波形を整形する前処理手段と、整形された前記パルス波形と、過去の複数の整形されたパルス波形に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段と、を備える。

また、本発明の他の態様の溶接状態判定装置は、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の確率密度を取得する取得手段と、前記確率密度と、過去の複数の確率密度に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段と、を備える。

また、本発明の他の態様の溶接状態判定装置は、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の所定箇所の値を取得する取得手段と、前記所定箇所の値と、過去の複数の所定箇所の値に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段と、を備える。

また、本発明の他の態様の溶接状態判定方法は、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含むパルス波形を取得し、前記平坦部が所定幅となるように前記パルス波形を整形し、整形された前記パルス波形と、過去の複数の整形されたパルス波形に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する。

また、本発明の他の態様の溶接状態判定方法は、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の確率密度を取得し、前記確率密度と、過去の複数の確率密度に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する。

また、本発明の他の態様の溶接状態判定方法は、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の所定箇所の値を取得し、前記所定箇所の値と、過去の複数の所定箇所の値に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する。

また、本発明の他の態様のプログラムは、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含むパルス波形を取得する取得手段、前記平坦部が所定幅となるように前記パルス波形を整形する前処理手段、及び、整形された前記パルス波形と、過去の複数の整形されたパルス波形に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段、としてコンピュータを機能させる。

また、本発明の他の態様のプログラムは、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の確率密度を取得する取得手段、及び、前記確率密度と、過去の複数の確率密度に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段、としてコンピュータを機能させる。

また、本発明の他の態様のプログラムは、パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の所定箇所の値を取得する取得手段、及び、前記所定箇所の値と、過去の複数の所定箇所の値に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段、としてコンピュータを機能させる。

本発明によれば、溶接状態を判定することが容易となる。

実施形態に係る溶接状態判定装置を含むシステムの構成例を示すブロック図である。溶接状態判定装置の機能構成例を示すブロック図である。溶接状態判定装置が実行する正常パターン作成処理の手順例を示すフロー図である。溶接状態判定装置が実行する溶接状態判定処理の手順例を示すフロー図である。パルス波形の例を示す図である。パルス波形の例を示す図である。整形前のパルス波形の例を示す図である。整形前のパルス波形の例を示す図である。整形後のパルス波形の例を示す図である。整形後のパルス波形の例を示す図である。主成分の寄与率の例を示す図である。異常度の算出結果の例を示す図である。異常度の算出結果の例を示す図である。各クラスタの重心ベクトルの算出結果の例を示す図である。属するクラスタの算出結果の例を示す図である。属するクラスタの算出結果の例を示す図である。パルス波形の例を示す図である。パルス波形の例を示す図である。電流確率密度の推定結果の例を示す図である。電流確率密度の推定結果の例を示す図である。主成分の寄与率の例を示す図である。異常度の算出結果の例を示す図である。異常度の算出結果の例を示す図である。パルス波形の例を示す図である。所定箇所のサンプル点の例を示す図である。異常度の算出結果の例を示す図である。異常度の算出結果の例を示す図である。

以下、本発明の好ましい実施の形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す各実施の形態は、本発明の技術的思想を具体化するための方法及び装置を例示するものであって、本発明の技術的思想は下記のものに限定されるわけではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において種々の変更を加えることができる。

図１は、実施形態に係る溶接状態判定装置１を含む溶接システム１００の構成例を示すブロック図である。溶接システム１００は、パルスアーク溶接装置８、電源装置９及び溶接状態判定装置１を備えている。

パルスアーク溶接装置８は、ロボットアーム８１に支持された溶接トーチ８３を備えている。溶接トーチ８３は、アークを発生させるための電極８５を有しており、例えばＭＩＧ（Metal Inert Gas）溶接又はＭＡＧ（Metal Active Gas）溶接等のアーク溶接を実現する。

パルスアーク溶接装置８は、電源装置９から供給されるパルス電流及びパルス電圧によりパルスアーク溶接を実現する。電源装置９は、電流計又は電圧計を有しており、パルス電流又はパルス電圧の検出信号を溶接状態判定装置１に出力する。

溶接状態判定装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、不揮発性メモリ及び入出力インターフェース等を含むコンピュータである。ＣＰＵは、ＲＯＭ又は不揮発性メモリからＲＡＭにロードされたプログラムに従って情報処理を実行する。プログラムは、例えば光ディスク又はメモリカード等の情報記憶媒体を介して供給されてもよいし、例えばインターネット等の通信ネットワークを介して供給されてもよい。

図２は、溶接状態判定装置１の機能構成例を示すブロック図である。溶接状態判定装置１は、データ取得部１１、前処理部１３、溶接状態判定部１５及び正常パターン作成部１７を備えている。これらの機能部は、溶接状態判定装置１のＣＰＵがプログラムに従って情報処理を実行することにより実現される。データベース２は、溶接状態判定装置１の内部に設けられても、外部に設けられてもよい。

データ取得部１１は取得手段の一例であり、前処理部１３は前処理手段の一例であり、溶接状態判定部１５は判定手段の一例であり、正常パターン作成部１７は作成手段の一例である。

図３は、溶接状態判定装置１のＣＰＵが実行する正常パターン作成処理の手順例を示すフロー図である。同処理は、後述の溶接状態判定処理に用いられる正常パターンを事前に作成するために実行される処理である。

まず、ＣＰＵは、電源装置９からパルスアーク溶接装置８に供給されるパルス電流又はパルス電圧の検出信号からパルス波形を取得する（Ｓ１１、データ取得部１１としての処理）。パルス波形は、立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含む単位で切り出される。平坦部は、ベース部であってもよいし、ピーク部であってもよい。

次に、ＣＰＵは、平坦部が所定幅となるようにパルス波形を整形し（Ｓ１２、前処理部１３としての処理）、整形されたパルス波形をデータベース２に保存する（Ｓ１３）。パルス波形の平坦部の幅は溶接条件や電源制御等に応じて変わることがあるため、ここではパルス波形同士の比較を容易にするため平坦部の幅を揃えている。

次に、ＣＰＵは、データベース２に保存されている複数の整形されたパルス波形に基づいて正常パターンを作成し（Ｓ１４、正常パターン作成部１７としての処理）、データベース２に保存する（Ｓ１５）。本実施形態では正常パターンを作成するため、正常なパルス波形よりも数が少ない異常なパルス波形を大量に準備する必要がない。

図４は、溶接状態判定装置１のＣＰＵが実行する溶接状態判定処理の手順例を示すフロー図である。同処理は、パルスアーク溶接装置８の溶接中等に溶接状態を判定するために実行される処理である。

まず、ＣＰＵは、電源装置９からパルスアーク溶接装置８に供給されるパルス電流又はパルス電圧の検出信号からパルス波形を取得する（Ｓ２１、データ取得部１１としての処理）。ここでは、上記図３に示した正常パターン作成処理のＳ１１と同様の単位でパルス波形が切り出される。

次に、ＣＰＵは、平坦部が所定幅となるようにパルス波形を整形する（Ｓ２２、前処理部１３としての処理）。ここでは、上記図３に示した正常パターン作成処理のＳ１２と同様の幅に平坦部がなるようにパルス波形が整形される。

次に、ＣＰＵは、データベース２に保存されている正常パターンを読み出し、直前のＳ２２で整形されたパルス波形と正常パターンとの差を算出し（Ｓ２３）、算出された差に基づいて溶接状態を判定する（Ｓ２４、溶接状態判定部１５としての処理）。本実施形態では正常パターンを利用するため、溶接状態を判定することが容易である。

以下、正常パターン作成処理及び溶接状態判定処理のより具体的な例について説明する。

［パルス波形整形］
パルス波形に前処理を施し、基準化された波形に整形してから、パターンマッチングを行うことにより異常を検知する方法について説明する。図５Ａは、正常なパルス波形の例を示す図である。図５Ｂは、異常なパルス波形の例を示す図である。この例では、パルス波形のベース部に乱れが生じている。

ここで、パルス波形をパルス毎に切り出すことを考える。図６Ａは、正常なパルス波形について、例えば立ち下がりの４００Ａ程度から次の立ち上がりの４００Ａ程度までの範囲を切り出し、複数パルス分を重畳させた結果を示す図である。一方、図６Ｂは、ベース部に乱れが生じている異常なパルス波形について、同様の範囲を切り出し、複数パルス分を重畳させた結果を示す図である。パルス波形の切り出しは、上記データ取得部１１、Ｓ１１及びＳ２１に対応する。

何れの場合においても、パルス幅に関する電源装置側の制御の影響でパルス幅が異なる波形が混ざっており、このままではパルス波形の乱れの抽出が困難である。そこで、図７Ａ及び図７Ｂに示すように、パルス波形の幅を合わせる処理を行う。すなわち、パルス波形の傾きが急峻な立ち下がり部と立ち上がり部とを一致させ、傾きが緩やかな平坦部を広げることにより、パルス波形の大まかな形状を一致させる。

具体的には、パルス波形を数点で移動平均を取った後に、前後のサンプル点の差を取ることでその傾きを計算し、傾きの絶対値が所定以下の部分の幅を広げる処理を行う。広げる際には、サンプル点とサンプル点の間は線形に補間する等の処理を行う。その後、単に傾きが緩やかな平坦部を広げただけでは、傾きが急峻な立ち下がり部と立ち上がり部を含めた場合に、厳密に横幅のサンプル点数が合わないこともあり、傾きが急峻な立ち下がり部と、傾きが緩やかな平坦部（ベース部）を広げた部分と、傾きが急峻な立ち上がり部とを合わせた全体の幅を１００点程度に合わせる処理を行う。

図７Ａは、正常なパルス波形について、上記補間処理の後に、全体をさらに数千〜数万点に引き伸ばす補間を行った後に１００点程度に間引いた計算結果を示した図である。図７Ｂは、ベース部に乱れが生じている異常なパルス波形について、同様の処理を施した計算結果を示した図である。これによると、正常なパルス波形と異常なパルス波形とで違いが強調されていることが分かる。以上のパルス波形の整形は、上記前処理部１３、Ｓ１２及びＳ２２に対応する。

次に、正常なパルス波形のみ又は大半が正常なパルス波形の多数のパルス波形を用いて主成分分析を行い、異常データを検出する例について説明する。通常の溶接においては、大半が正常なパルス波形となり、極一部が異常なパルス波形となることが多いと考えられる。以下の計算は、大半が正常なパルス波形であれば支障は無い。

整形されたパルス波形がＮ個（ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_Ｎ）あった場合に、１つのパルスｘ_１＝［ｘ_１１，ｘ_２１，・・・、ｘ_ｐ１］^Ｔはｐ次元ベクトルであり、１００次元程度のベクトルである。すなわち、Ｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，・・・、ｘ_Ｎ］を行列形式で表すと、下記数式１のようになる。

ここで、各行ごとの平均μと標準偏差σを計算する。これらもまたｐ次元ベクトルである。次に、Ｎ個のパルス波形ｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_Ｎのそれぞれに、平均０、標準偏差１になるように、平均μを減じて標準偏差σで除す正規化を行う。

その後に、主成分分析を行い、再構成誤差を計算することで、異常度が得られる。具体的には、下記数式２に示すように、得られた主成分ベクトルの寄与率の上位ｍ個をｕ_１，ｕ_２，・・・，ｕ_ｍとし、Ｉ_ｐをｐ行ｐ列の単位行列とし、異常度を算出したい各整形後のパルス波形ｘ’を、平均μを減じて標準偏差σで除したｘ~（ｘに波線符号）を用いて、ｘ’についての異常度α_１（ｘ’）は下記数式３にて計算できる。

図８は、整形したパルス波形を用いた主成分の寄与率を計算し、上位から積算し、ｍ＝１０の際に寄与率が９０％を越える状況を示した図である。このように積算することでｍを決定する事が出来る。

異常度を計算した結果を示す。図９Ａは、正常なパルス波形について異常度を計算した結果を示した図である。一方、図９Ｂは、ベース部に乱れが生じている異常なパルス波形について異常度を計算した結果を示した図である。

主成分分析による主成分ベクトルの計算は、正常パターン作成の一例であり、上記正常パターン作成部１７及びＳ１４に対応する。また、再構成誤差の計算、すなわち異常度の計算は、溶接状態判定の一例であり、上記溶接状態判定部１５及びＳ２４に対応する。

以上のように異常度を計算し、異常度の高いものを抽出することで、溶接の異常を検出することが可能となる。なお、上記の例では正規化処理を行ったが、正規化処理を行わなくても計算が可能である。

パルス波形は正常であっても、設定電流、設定電圧や電源制御に応じて、パルスの幅や形状が変化することがあるが、本実施形態のようにパルス波形を基準化して整形することにより、異常検出の精度を向上させることが可能となる。すなわち、多様な溶接条件においても、パルス波形を基準化して整形しているので異常検出を行うことができる。また、溶接トーチの高さや左右位置といったワークとの相対位置等により変化する平均電流や平均電圧といったマクロな変化の影響がある状況下においても、パルス波形を基準化して整形しているので異常検出を行うことが可能となる。

なお、上記の例では主成分分析により溶接の異常を検出したが、パルス波形の整形により正常パターンとの差を明確にし得るため、主成分分析に限らず種々の手法により異常を検出できるものと考えられる。

例えば、正常なパルス波形のみ又は大半が正常なパルス波形の多数のパルス波形を整形し、整形後のパルス波形の平均を取り、その平均のパルス波形を正常パターンとし、平均のパルス波形と溶接状態を判定したいパルス波形との距離を算出することによっても異常度を算出することが可能である。平均を取ることによって、少数の異常なパルス波形が含まれていても、その影響を抑制し得る。また、他にも、整形後の多数のパルス波形と、溶接状態を判定したいパルス波形とのマハラノビス距離を算出することによっても異常度を算出することが可能である。

次に、パルス波形を整形した後に k-means によるクラスタリングを行い、異常を検知する方法を説明する。図１０は、正常なパルス波形と異常なパルス波形とが混じるが正常なパルス波形の方が多い状況においてクラスタリングを行い、３つのクラスタに分けた際の重心ベクトルを計算した結果を示した図である。

図１１Ａは、正常なパルス波形について上記重心ベクトルとの距離を計算し、最も近いクラスタを計算し、どのクラスタに属するかを示した図である。一方、図１１Ｂは、異常なパルス波形について上記重心ベクトルとの距離を計算し、最も近いクラスタを計算し、どのクラスタに属するかを示した図である。

すなわち、下位のクラスタに割り付いたものを異常とみなすことで、溶接の異常を検出することが可能となる。他にも、１クラスサポートベクタマシンも利用可能であるし、異常データが比較的多い場合には、通常のサポートベクタマシンや決定木などの教師有り学習も適用できることは言うまでも無い。

なお、以上に説明した例では、パルス波形の下側のベース部に着目しているが、これに限らず、例えばパルス波形の立ち上がりから次の立ち上がりまで、すなわちピーク部とベース部の両方を含んだパルス波形全体について、前処理を行ってもよい。図１２は、正常なパルス波形に対して前処理を行った結果である。幅を揃える前処理を、ピーク部とベース部の両方に施すことに加えて、ピーク部とベース部の平均をそれぞれ取り、ピーク部の高さが０．５、ベース部の高さが０．１となるように基準化を行っている。

高さを合わせる基準化については、ピーク部の平均をμ_Ｐ、ピーク部の平均をμ_Ｂとして、各時刻の電流値をａとしたときに、基準化された値ａ^（ａにハット符号）は下記数式４で求められる。

また、上記の例では、パルス電流について前処理を行ったが、パルス電流とパルス電圧の両方について前処理を行ってもよい。図１３は、パルス電流とパルス電圧の両方について前処理を行った結果を示す図である。

左半分が前処理を行った電流値約１００次元程度のベクトルで、右半分が前処理を行った電圧値約１００次元程度のベクトルであり、この両者を単に左右に並べただけの約２００次元程度のベクトルになる。電圧値はウィービング等の影響により上下しているが、異常度計算の際には平均０、標準偏差１になるように平均μを減じて標準偏差σで除す正規化を行うため、この程度の電圧値のバラつきは問題とはならないと考えられる。

このように、ベース部に限らずピーク部についても前処理は適用可能であるし、パルス電流に限らずパルス電圧にも前処理は適用可能である。ここで、パルス電圧を単純に先に述べたパルス電流と同様の整形を行ってもよいが、電圧値は上下動が大きいため、パルス電圧の平坦部の幅を合わせる処理の際に用いるサンプル点は、パルス電流の平坦部の幅を合わせる際に用いた電流値の傾きの絶対値が小さいサンプル点といった、パルス電流を整形する際に用いたサンプル点を前から何点目か覚えておき、そのサンプル点を用いてパルス電圧の平坦部の幅を合わせる処理を行ってもよい。

［確率密度推定］
次に、確率密度推定を行うことで電流値の出力パターンを抽出し、パターンマッチングを行うことにより異常を検知する方法について説明する。確率密度推定は、例えば下記数式５で表される。ｎは標本サイズであり、Ｋはカーネル平滑化関数であり、ｈは帯域幅である。

図１４Ａは、正常なパルス電流について、１ウィービング毎（すなわち、揺動する電極が一端から他端まで移動する期間毎）に確率密度推定を行なった後、複数ウィービング分を重畳させた計算結果を示した図である。一方、図１４Ｂは、乱れが生じている異常なパルス電流について、１ウィービング毎に確率密度推定を行なった後、複数ウィービング分を重畳させた計算結果を示した図である。確率密度推定は、取得手段による処理の一例である。

１ウィービング毎の確率密度推定を行う前処理を行うことによって、ウィービングにおける電流値の変化の影響を平準化した上で、正常なパルス電流と異常なパルス電流とで違いが強調されていることが分かる。

次に、確率密度推定結果を用いて主成分分析を行い、異常データを検出する例について説明する。図１５は、確率密度推定結果を用いた主成分の寄与率を計算し、上位から積算し、ｍ＝２の際に寄与率が９０％を越える状況を示した図である。このように積算することでｍを決定する事が出来る。

異常度を計算した結果を示す。図１６Ａは、正常なパルス電流について異常度を計算した結果を示した図である。一方、図１６Ｂは、乱れが生じている異常なパルス電流について異常度を計算した結果を示した図である。

以上のように異常度を計算し、異常度の高いものを抽出することで、溶接の異常を検出することが可能となる。主成分分析による主成分ベクトルの算出は、作成手段による処理の一例であり、再構成誤差の計算、すなわち異常度の計算は、判定手段による処理の一例である。

１ウィービングを含む周期で確率密度を計算するので、ウィービングにより溶接トーチとワークの相対位置が変化する状況においても、１ウィービングにおける電流や電圧の変化がセットで得られることにより、確率密度パターンが安定して得られると考えられる。すなわち、ウィービングにより溶接トーチとワークの相対位置が変化する状況においても、波形を基準化して整形しているので溶接の異常を検出することが可能となる。

［サンプル点抽出］
次に、パルス電流において繰り返される１組のパルス波形の、パルス毎のベース部の同じ箇所１点をサンプル点とすることで電流値の出力パターンを抽出し、パターンマッチングを行うことにより異常を検知する方法について説明する。

図１７は、正常なパルス波形について、例えば立ち下がりの４００Ａ程度から次の立ち上がりの４００Ａ程度までの範囲を切り出し、複数パルス分を重畳させた結果を示す図である。

ここで、ベース部の中央付近の点をサンプルすることを考える。図１８は、上記図１７における例えば先頭から１５点目程度をパルス毎に抜き出して、約１００００パルス分のサンプル点を並べて示した図である。サンプル点の抽出は、取得手段による処理の一例である。

ここで、サンプル点をｘ_１，ｘ_２，・・・，ｘ_Ｎとし、その平均をμ、標準偏差をσとしたとき、新たに得られたサンプル点ｘ’に対する異常度は下記数式６で表される。

異常度を計算した結果を示す。図１９Ａは、正常なパルス波形の抽出点について異常度を計算した結果を示した図である。一方、図１９Ｂは、乱れが生じている異常なパルス波形の抽出点について異常度を計算した結果を示した図である。

以上のようにパルス毎の１点を使用することで、処理時間を抑制しつつ、溶接の異常を検出することが可能となる。サンプル点の抽出は、作成手段による処理の一例であり、異常度の計算は、判定手段による処理の一例である。なお、１点のみでなく複数点が抽出されてもよいし、パルス電流に限らずパルス電圧が用いられてもよい。

１溶接状態判定装置、１１データ取得部、１３前処理部、１５溶接状態判定部、１７正常パターン作成部、２データベース、８パルスアーク溶接装置、８１ロボットアーム、８３溶接トーチ、８５電極、９電源装置、１００溶接システム

Claims

パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含むパルス波形を取得する取得手段と、
前記平坦部が所定幅となるように前記パルス波形を整形する前処理手段と、
整形された前記パルス波形と、過去の複数の整形されたパルス波形に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段と、
を備える溶接状態判定装置。
前記前処理手段は、前記パルス波形に含まれる複数の部分のうち、傾きが所定以下の部分の幅を広げる、
請求項１に記載の溶接状態判定装置。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の確率密度を取得する取得手段と、
前記確率密度と、過去の複数の確率密度に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段と、
を備える溶接状態判定装置。
前記取得手段は、揺動する前記電極が一端から他端まで移動する期間毎の前記確率密度を取得する、
請求項３に記載の溶接状態判定装置。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の所定箇所の値を取得する取得手段と、
前記所定箇所の値と、過去の複数の所定箇所の値に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段と、
を備える溶接状態判定装置。
前記正常パターンを作成する作成手段をさらに備える、
請求項１ないし５の何れかに記載の溶接状態判定装置。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含むパルス波形を取得し、
前記平坦部が所定幅となるように前記パルス波形を整形し、
整形された前記パルス波形と、過去の複数の整形されたパルス波形に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する、
溶接状態判定方法。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の確率密度を取得し、
前記確率密度と、過去の複数の確率密度に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する、
溶接状態判定方法。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の所定箇所の値を取得し、
前記所定箇所の値と、過去の複数の所定箇所の値に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する、
溶接状態判定方法。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の立ち下がり部、立ち上がり部及びその間の平坦部を含むパルス波形を取得する取得手段、
前記平坦部が所定幅となるように前記パルス波形を整形する前処理手段、及び、
整形された前記パルス波形と、過去の複数の整形されたパルス波形に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の確率密度を取得する取得手段、及び、
前記確率密度と、過去の複数の確率密度に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
パルスアーク溶接の電極に供給されるパルス電流又はパルス電圧の所定箇所の値を取得する取得手段、及び、
前記所定箇所の値と、過去の複数の所定箇所の値に基づいて作成された正常パターンとの差に基づいて、パルスアーク溶接の状態を判定する判定手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。