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KR930017660A - 아크용접 제어방법, 자동 아크용접장치, 신경망 컴퓨터 훈련방법 - Google Patents

아크용접 제어방법, 자동 아크용접장치, 신경망 컴퓨터 훈련방법 Download PDF

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KR930017660A
KR930017660A KR1019930002829A KR930002829A KR930017660A KR 930017660 A KR930017660 A KR 930017660A KR 1019930002829 A KR1019930002829 A KR 1019930002829A KR 930002829 A KR930002829 A KR 930002829A KR 930017660 A KR930017660 A KR 930017660A
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KR
South Korea
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arc
neural network
abnormal
network computer
welding
Prior art date
Application number
KR1019930002829A
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English (en)
Inventor
크리스토퍼 벨로우즈 제임스
페터 바튼 서지
Original Assignee
엘. 에이. 디폴
웨스팅하우스 일렉트릭 코오포레이숀
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Abstract

아크 용접 공정을 감시하는 방법 및 장치가 개시된다.
바람직한 실시 태양에서, 본 발명은 용접 작업 동안 발생되는 아크를 디지탈로 표현하고, 신경망 컴퓨터를 사용하여 이 아크가 정상 또는 비정상 용접 조건들을 나타내는가를 판단한다.
기술된 신경망 컴퓨터는 비정상 조건들과 정상 조건들을 식별하도록 훈련되고 정상 및 비정상 이미지들의 초기세트(set)에 없는 이미지들을 분류하기 위해 적응적으로 재훈련될 수 있다.
어떤 실시 태양들에서, 전류, 용접 와이어 방출 스펙트럼들, 또는 차폐 가스 유량과 같은 다른 데이타가 또한 수집되고 신경망 컴퓨터는 이런 데이타를 감시하기 위해 훈련된다. 또, 어떤 실시 태양들에서, 오디오 신호가 용접 공정 부근에서 수집 되어 정상 또는 비정상으로서 이 아크를 더 분류하기 위해 신경망 컴퓨터에 의해 이용된다. 본 발명은 증기 터빈의 제조 및 재구축(rebuilding)시 당면하게 되는 것과 같은 반복적이고 연속적인 용접작업에서 가장 바람직하게 구현된다.

Description

아크용접 제어방법, 자동 아크용접장치, 신경망 컴퓨터 훈련방법
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제2도는 본 발명의 용접공정에 대한 부분적 개략도, 제3도는 본 발명 용접공정의 훈련/재훈련 과정에 대한 개략도, 제4도는 감시되는 아크 부분의 설명을 위해 공작물 및 아크를 도시한 도면, 제5도는 결과의 최적화를 위해 제2신경망 컴퓨터를 사용하는 시스템의 개략도.

Claims (25)

  1. 용접 작업 중 정상 및 비정상 조건들에 의해 각각 형성되는 하나 이상의 이미지들을 기록하는 단계와; 정상 및 비정상 조건들을 가리키는 아크 이미지들을 인식하도록 신경망 컴퓨터를 훈련하는 단계와; 진행중인 용접 작업동안 아크를 관찰하고 아크 데이타를 발생하는 아크 관찰 단계와; 신경망 컴퓨터를 사용하여 상기 아크 데이타가 정상 조건 또는 비정상 조건을 나타내는가를 결정하는 단계와; 상기 진행중인 용접 작업이 비정상 조건에 있으면 제어신호를 발생하는 단계를 포함하고 있는 아크 용접 장치 제어 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 아크 관찰 단계가 비디오 이미지를 발생하는 비디오 카메라를 사용하여 아크를 감시하고 상기 비디오 이미지를 디지탈화 하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 비디오 이미지를 비디오 모니터에 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 비디오 이미지를 비디오 레코더에 전송하는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 제어 신호가 가청음 발생 경보기를 작동시키는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 비정상 조건의 특정화를 위해 상기 제어 신호를 처리하는 단계와; 상기 비정상 조건의 성질을 식별하는 에러 메세지를 표시하는 단계를 더 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 하나 이상의 용접 공정 파라미터들의 조건을 가리키는 데이타를 수집하는 단계와; 상기용접 공정 파라미터들에 대하여 정상 및 비정상 값들을 인식하도록 신경망 컴퓨터를 훈련시키는 단계와; 발생되는 용접 조건이 하나 이상의 상기 용접 공정 파라미터들에 대해 비정상 값을 나타내면 제어 신호를 발생하는 단게를 더 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 데이타가 수집되는 상기 용접 공정 파라미터들 중 하나가 전류인 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 데이타를 수집하는 상기 단계는 용접의 방출 스펙트럼을 측정함으로써 용접 와이어 조성의 변화를 판단하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서, 용접 작업 동안 발생되는 오디오 신호를 기록하는 단계와; 상기 신호를 디지탈화 하는 단계와; 상기 용접작업이 비정상 조건인가를 판단하기 위해 상기 아크 이미지들에 관련하여 상기 신호를 처리하는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 어떤 물체에 용접 와이어를 용접하는 아크 토치에 결합된 전원 및 차폐가스 공급원과; 용접 작업동안 발생되는 아크를 보이게하는 필터 수단과; 상기 아크의 이미지를 발생하는 카메라 수단과; 상기 이미지의 디지탈 표현을 제공하는 이미지 디지탈화 수단 상기 이미지를 사용하여 상기 아크를 분류하는 수단 및 신경망 컴퓨터의 훈련기능으로서 상기 디지탈 표현을 분류하도록 프로그램된 신경망 컴퓨터 장치를 구비하는 신경망 컴퓨터와; 비정상 아크 이미지의 존재를 나타내는 에러 신호 수단을 구비하는 자동 아크 용접 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 카메라 수단에 의해 발생된 상기 이미지를 감시하는 모니터 수단을 더 포함하는 장치.
  13. 제11항에 있어서, 상기 카메라 수단에 의해 발생되는 상기 이미지를 기록하는 비디오 레코드를 더 포함하는 장치.
  14. 제11항에 있어서, 하나 이상의 용접 파라미터들의 조건을 나타내는 데이타를 수집하는 수단과 상기 신경망 컴퓨터에 상기 데이타를 전송하는 수단을 더 포함하는 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 데이타를 수집하는 수단은 상기 전원데 의해 연출되는 전류를 측정하는 수단을 포함하는 장치.
  16. 제14항에 있어서, 상기 데이타를 수집하는 수단은 상기 용접 와이어에서의 조성 변화를 판단하기 위해 상기 아크의 상기 방출 스펙트럼을 측정하는 방출 스펙트로미터(emission spectrometer)를 포함하는 장치.
  17. 제14항에 있어서, 상기 데이타를 수집하는 수단은 상기 차폐 가스의 유량을 나타내는 데이타를 수집하는 유량계(flowmeter)를 포함하는 장치.
  18. 제11항에 있어서, 상기 에러 신호 수단이 가정 에러 신호를 발생시키기 위한 수단을 포함하는 장치.
  19. 제11항에 있어서, 상기 에러 신호 수단이 비정상 아크 이미지의 발생을 시각적으로 표시하는 디스플레이(display)수단을 포함하는 장치.
  20. 제11항에 있어서, 어떤 대상 물체에 용접하기 위한 것으로 상기 제1아크 토치로 부터 이격된 제2아크토치와, 상기 제2아크 토치에 의해 발생되는 상기 아크의 이미지를 제공하는 카메라 수단을 더 포함하는 장치.
  21. 제11항에 있어서, 상기 신경망 컴퓨터에 연결되어 용접작업 동안 발생되는 음성 신호를 수집함으로써, 상기 음성 신호가 상기 신경망 컴퓨터에 의해 상기 아크를 분류하는데 사용될 수 있게하는 마이크로폰을 더 포함하는 장치.
  22. 아크용접 공정을 감시하기 위해 신경망 컴퓨터를 훈련시키는 방법으로서, 정상 아크 이미지들의 다수의 디지탈 표현을 발생하는 단계와; 상기 이미지들을 정상으로서 식별하는 정보와 함께 상기 정상 이미지 표현들을 상기 신경망 컴퓨터에 전송하는 단계와; 비정상 아크 이미지들의 다수의 디지탈 표현을 발생하는 단계와; 상기 이미지들을 비정상으로서 식별하는 정보와 함께 상기 비정상 이미지 표현들을 상기 신경망 컴퓨터에 전송하는 단계와; 상기 정상 및 비정상 아크 이미지들과는 다른 새로운 아크 이미지들의 비디오 이미지들을 기록하는 단계와; 상기 새로운 아크 이미지들의 디지탈 표현을 발생하는 단계와; 상기 새로운 이미지를 정상 또는 비정상으로서 분류하는 정보와 함께 상기 새로운 이미지 표현들을 상기 신경망 컴퓨터에 전송하는 단계를 포함하는 아크 용접공정 감시를 위한 신경망 컴퓨터 훈련 방법.
  23. 제22항에 있어서, 상기 아크 용접 공정은 증기 터어빈 요소들의 용접을 포함하는 장치.
  24. 제22항에 있어서, 용접작업을 표현하는 오디오 신호를 발생하는 단계와; 정상 및 비정상 오디오 신호들을 구분하도록 신경망 컴퓨터를 훈련시키는 단계를 더 포함하는 방법.
  25. 제22항에 있어서, 정상 및 비정상 아크들을 나타내는 데이타를 제2신경망 컴퓨터에 전송하는 단계와; 하나 이상의 용접 공정 파라미터들을 나타내는 데이타를 상기 제2신경망 컴퓨터에 동시에 입력하는 단계와; 상기 정상 아크 및 비정상 아크들을 발생하는 용접 공정 파라미터들의 조합을 식별하는 단계를 더 포함하는 방법.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
KR1019930002829A 1992-02-27 1993-02-26 아크용접 제어방법, 자동 아크용접장치, 신경망 컴퓨터 훈련방법 KR930017660A (ko)

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