摘要
中厚板窄间隙P-GMAW焊接因为其焊接过程填充金属少，热变形小，成本低等多种优点被广泛地应用在航天、船舶等领域，但是其在焊接过程中对焊接环境比较敏感，容易受多种因素的影响从而产生焊接缺陷，倘若可以对窄间隙P-GMAW焊接过程进行质量监测，那么在焊接缺陷出现之前，就有可能进行一定的干预，从而在一定程度上提高焊接质量，因此对焊接质量进行监测具有重要的意义。合理利用传感器对焊接过程进行信息获取是进行焊接质量监测最为关键的环节。传统的焊接监测过程使用单一电弧传感器采集焊接过程中的电弧电信号，所获取的焊接监测信息单一、片面且易受焊接环境的影响，焊接监测结果并不理想。为了改善这种情况，本文开发了一套用于窄间隙P-GMAW焊接过程的多信息无线监测系统。监测系统采用电弧传感器和图像采集设备同时对焊接过程中的电弧电信号和图像信号进行采集，利用不同类型传感器信息之间的冗余性和互补性提高焊接监测信息的有效性和准确性。提取多传感信息中的特征参数，通过BP神经网络模型实现对焊缝侧壁熔合状态的诊断。 首先，通过对焊接过程多信息质量监测的研究现状调研和实际窄间隙P-GMAW焊接过程的特点，明确了多信息无线监测系统的功能及性能指标，由此确定了通信方案和系统总体架构，对系统的运行流程进行了分析。 其次，根据系统的总体架构方案对多信息无线监测系统的核心硬件电路系统进行了开发，主要包括多信息采集模块、无线通讯模块和相关供电电路模块的电路设计和核心芯片选型，通过绘制原理图和PCB图完成了监测系统核心控制板的开发。 然后，开发了核心功能模块的软件程序，主要包括焊接过程中多信息高速采集程序的开发、无线模块ALK_8266与核心处理芯片之间的板级通信程序的开发和无线模块之间通信协议和组网配置程序的开发，对无线通信过程进行了调试和精度测试。通过LabView平台开发了上位机监测界面，实现了对窄间隙P-GMAW焊接过程中多种焊接信息的集中采集和显示。 最后，进行多组不同侧壁熔合状况的焊接试验，对采集的焊接多传感信息提取特征参数，利用BP神经网络模型进行信息融合处理，实现了对窄间隙P-GMAW焊接过程中侧壁熔合状况的高准确率分类识别。
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