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Analysis weld pool on-line adaptive weld process control hazardous environments & manufacturing applications using neural networks

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Adaptives Echtzeit-Schweißen mit Hilfe neuronaler Netze

Schweißen ist ein verbreitet angewandtes Verfahren zum Verbinden von Metallteilen. Dazu werden die Metallteile an der Verbindungsstelle entweder mit einer Sauerstoff-Azetylen-Flamme oder mit einem elektrischen Lichtbogen aufgeschmolzen. Im aktuellen Projekt wird versucht, mit Hilfe von neuronalen Netzen die vielen Probleme und Schwierigkeiten zu lösen, die beim automatisierten Schweißen durch Roboter auftreten.

Industrielle Technologien

Schweißautomatensysteme sind zwar sehr nützlich, haben aber auch mit zahlreichen Problemen zu kämpfen, so z.B. mit Ausrichtungs- und Schmelztoleranzen zwischen den miteinander zu verschweißenden Metallteilen. Schwankungen der Schweißfugenform, der Maßhaltigkeit sowie der Position und sogar Unterschiede in den Eigenschaften der metallischen Werkstoffe selbst führen nicht selten zu ernsthaften Schweißfehlern. Besonders beim Versuch, Teile derselben Güteklasse, jedoch aus einem jeweils anderen Guss zu verbinden, kommt es bislang bei allen Schweißsystemen zu Einbrandfehlern. Das führt zu dramatischen Steigerungen der Reparaturkosten wie auch der Kosten für die Schweißarbeiten selbst. Ein Konsortium von sieben Partnern aus fünf europäischen Ländern, dem auch Industrielaboratorien und Universitäten angehören, sowie von vier Endanwendern aus der Industrie - zwei davon aus mittelständischen Betrieben - führte deshalb eine vertiefte Analyse der Probleme durch, die mit dem automatischen Schweißen verbunden sind, und entwickelte eine Reihe von innovativen Lösungen nach dem neuesten Stand der Technik. Die Projektpartner widmeten sich besonders dem drängendsten Problem beim automatischen Schweißen - den schweren Einbrandfehlern. Dabei stellten sie fest, dass ein qualifizierter Schweißer dieses Problem durch einfaches Ändern von Schweißparametern wie etwa der Schweißgeschwindigkeit oder durch Pendelbewegungen des Brenners in Echtzeit in Abhängigkeit von seinen Beobachtungen am Schweißbad bewältigt. Aus dieser Tatsache zogen die Projektpartner den Schluss, dass automatisches Schweißen nur möglich ist, wenn die Bearbeitungs- und Anpassungstoleranzen stimmen. Einfach gesagt: Die Schweißmaschine muss sich selbst auf die jeweils herrschenden Verhältnisse einstellen können. Dies ist nur mit Hilfe von neuronalen Netzen möglich. Das Ziel des Projekts NEUROWELD ist die Entwicklung eines vollautomatischen, adaptiven Echtzeitsystems, das sich neuronaler Netze bedient und in der Lage ist, Unterschiede der Fugenform, der Maße und der Position sowie der Grundmetalleigenschaften zu berücksichtigen. Die Brennerposition, die Schweißkontur und die Schweißparameter lassen sich bei diesem System automatisch so modifizieren, dass keine Schweißfehler entstehen. Die Änderungen an den Parametern werden anhand der Ergebnisse aus zuvor durchgeführten Optimierungstests vorgenommen. Die Projektpartner, deren Steuerungssystem derzeit Betriebsgeheimnis ist, haben außerdem eine Stromversorgung für Anwendungen im Hochgeschwindigkeitsschweißen entwickelt und bereits ausgiebig eingesetzt. Das NEUROWELD-Projekt bietet zahlreiche Vorteile, für die ein großer Bedarf besteht. Die Reduzierung von Schweißfehlern ermöglicht Verbesserungen der Sicherheit und zugleich eine Senkung der Reparaturkosten, und auch die Kosten für die Schweißverfahren selbst dürften sich nach den Erwartungen des Konsortiums drastisch verringern.

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