일반적으로 자동화 용접 분야에서 정밀도와 일관성이 부족하다는 세 가지 주요 원인은 기계 시스템 결함, 열 변형 효과, 공정 매개변수 변동입니다. 새로운 지능형 용접 시스템은 이러한 문제를 전체적으로 해결해야 하지만 기존 방법은 일반적으로 하나의 구성 요소에 집중합니다. 우리 연구에 따르면 열 변형은 용접 경로 편차의 약 42%를 유발하고 기계적 위치 오류는 그 중 31%를 유발하며 불안정한 공정 매개변수는 나머지 27%를 유발합니다.
동적 보상 기술: 새로운 솔루션
1. 적외선 열화상 장비와 변위 센서를 통합하면 용접 온도 필드와 변형에 대한 수학적 모델이 생성되므로 동적 경로 수정이 가능합니다. 이 접근 방식에 따라 한 자동차 부품 제조업체는 용접 변형을 68% 줄였습니다.
2. 기계 학습 기술을 사용하여 용접 전류 및 전압의 파형 특성을 검사하는 적응형 공정 제어 시스템은 와이어 공급 속도와 보호 가스 유량을 자동으로 변경합니다. 실제 시나리오에서는 시스템이 매개변수 변동 범위를 ±1.5%까지 낮출 수 있음을 보여줍니다.
3. 역운동학 보상 알고리즘과 결합된 레이저 추적기를 기반으로 한 로봇 자세 교정 기술을 개발하면 반복 위치 정확도를 ±0.03mm까지 향상시키는 데 도움이 됩니다.
용접 품질을 위한 디지털 트윈 시스템을 만들고, 용접 작업의 다차원 데이터(아크 음향 방출, 용융 풀 이미지, 스펙트럼 정보 등)를 컴파일하고 심층 신경망을 사용하여 용접 결함을 예측합니다. 특정 항공우주 제조회사에서 이 시스템을 적용한 후{2}}일회성 용접 인증 비율이 92%에서 99.3%로 증가했습니다.
용접 공정에서 원격 모니터링과 실시간 개입을 실현하기 위해 차세대 지능형 용접 시스템은 5G 실시간 전송, 에지 컴퓨팅, 증강 현실 기술을 결합합니다.{2} 양자 센싱을 기반으로 한 정밀 측정 기술은 용접 정확도를 서브 마이크론 수준으로 동시에 끌어올릴 것으로 예상됩니다.
위에서 설명한 기술 개발을 통해 자동 용접은 지능형 생산을 위한 보다 신뢰할 수 있는 프로세스 기반을 제공할 뿐만 아니라 더 나은 정확성과 일관성을 달성합니다. 기업은 개별 제품 기능을 기반으로 적절한 기술 업그레이드 경로를 결정하고 지능형 용접 품질 보증 시스템을 점진적으로 구축해야 합니다.