AI在機(jī)器人焊接中的典型應(yīng)用

楊明熬+邵加發(fā)

摘 要

工業(yè)機(jī)器人技術(shù)促進(jìn)了人類工業(yè)技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，尤其是機(jī)器人焊接，其有效保證了焊接生產(chǎn)工作過(guò)程中的高效率及高質(zhì)量。我國(guó)對(duì)機(jī)器人焊接的研究較晚，但是借鑒了國(guó)外的成功經(jīng)驗(yàn)，其發(fā)展相當(dāng)可觀。在AI人工智能和智能機(jī)器人技術(shù)不斷發(fā)展的過(guò)程中，機(jī)器人焊接中還有多種問(wèn)題值得深究，尤其是人工智能在機(jī)器人焊接中的應(yīng)用。基于此，本文就對(duì)機(jī)器人焊接中AI的使用進(jìn)行研究，其控制系統(tǒng)較為簡(jiǎn)單，并且成本合理，便于機(jī)器人使用。

【關(guān)鍵詞】AI 機(jī)器人焊接 典型應(yīng)用

在現(xiàn)代焊接工藝設(shè)備和材料發(fā)展到一定水平之后，要想有效提高焊接的效率和質(zhì)量，就要實(shí)現(xiàn)焊接過(guò)程的自動(dòng)化，發(fā)展并且使用全新焊接自動(dòng)化技術(shù)能夠提高我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)。現(xiàn)代機(jī)器人使用較為普遍，其主要包括機(jī)械本體、伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、控制器及檢測(cè)傳感裝置等構(gòu)成，是一種自動(dòng)控制、仿人操作及可重復(fù)編程的自動(dòng)一體化設(shè)備，其有效穩(wěn)定了產(chǎn)品的質(zhì)量，提高了生產(chǎn)效率。但是我國(guó)機(jī)器人在走向?qū)嵱没A段過(guò)程中的智能化方面有待提高，尤其是自我學(xué)習(xí)等方面。

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是對(duì)人腦中機(jī)理及結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究和使用，并且對(duì)人經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)使用的控制，其能夠接近某非線性函數(shù)，也就是其具備強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠進(jìn)行學(xué)習(xí)并且滿足不確定系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特點(diǎn)的適應(yīng)，并且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能夠通過(guò)輸出數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的學(xué)習(xí)。在機(jī)器人進(jìn)行焊接過(guò)程中，各個(gè)參數(shù)之間具備不確定性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)精確描述非線性對(duì)象的模型創(chuàng)建，并且通過(guò)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)得出信息，之后訓(xùn)練，即便數(shù)據(jù)不完善，也能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)習(xí)，不需要通過(guò)專家得到知識(shí)，其中的定性和定量信息都均勻的在網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元中分布和存儲(chǔ)，其還具有較強(qiáng)的聯(lián)想能力和容錯(cuò)能力，所以在機(jī)器人焊接中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的潛在優(yōu)勢(shì)。但是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究過(guò)程中還具有多方面的問(wèn)題，比如學(xué)習(xí)算法收斂速度較低，無(wú)法根據(jù)經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和神經(jīng)元數(shù)量的判斷。并且因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法對(duì)知識(shí)進(jìn)行表達(dá)，缺少相應(yīng)的解釋功能。為了解決此方面的問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外的研究人員正在將專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊控制相互結(jié)合，從而能夠充分發(fā)揮自身的特點(diǎn)，將自身功能在焊接生產(chǎn)中應(yīng)用。

2 模糊控制

模糊控制屬于智能控制的早期形式，其具備人類思維模糊的特點(diǎn)，通過(guò)模糊數(shù)學(xué)中的模糊關(guān)系、隸屬函數(shù)及模糊決策能夠?qū)崿F(xiàn)控制，其主要包括模糊推理、模糊化及解模糊化。因?yàn)闄C(jī)器人焊接中的參數(shù)叫不確定，無(wú)法創(chuàng)建精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。但是模糊控制就是將模糊集合作為基礎(chǔ)，通過(guò)模糊推理實(shí)現(xiàn)控制決策表的生成，之后對(duì)其進(jìn)行查詢，將傳統(tǒng)只能夠通過(guò)語(yǔ)言表現(xiàn)的概念轉(zhuǎn)化成為定量處理的過(guò)程，以此有效避免了系統(tǒng)中模型創(chuàng)建的問(wèn)題。其能夠直接使用經(jīng)驗(yàn)知識(shí)控制對(duì)象，還能夠使用計(jì)算機(jī)對(duì)人工思維的邏輯推理進(jìn)行模仿，之后直接黃鉆便為定量數(shù)值進(jìn)行輸出。模糊控制的主要特點(diǎn)就是能夠總結(jié)專家控制經(jīng)驗(yàn)，之后創(chuàng)建控制規(guī)則和決策表，然后通過(guò)不確定性復(fù)雜對(duì)象模糊關(guān)系及被控制系統(tǒng)的輸出誤差得到控制量，以此控制系統(tǒng)。在進(jìn)行機(jī)器人焊接控制過(guò)程中，其控制精度良好，能夠?qū)崿F(xiàn)控制規(guī)則的優(yōu)化。

3 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)主要是通過(guò)控制理論專業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)，使用人工智能專家系統(tǒng)中的知識(shí)，以此得到控制動(dòng)作的系統(tǒng)。其基本結(jié)構(gòu)主要包括推理機(jī)、知識(shí)庫(kù)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、解釋系統(tǒng)和人機(jī)接口，系統(tǒng)的工作過(guò)程是以知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)，利用控制進(jìn)行推理，從而得出相應(yīng)的結(jié)論。因?yàn)楹附舆^(guò)程無(wú)法實(shí)現(xiàn)量化，要通過(guò)專家知識(shí)，現(xiàn)代都是利用專家知識(shí)對(duì)焊接過(guò)程中的問(wèn)題進(jìn)行全面的分析，比如焊接工藝設(shè)計(jì)、焊接材料的選擇等。在機(jī)器人焊接過(guò)程中，生產(chǎn)線中的工序節(jié)拍安排較為緊張，大部分都是無(wú)法對(duì)是否存在缺陷或者缺陷的類型進(jìn)行精準(zhǔn)的確定，從而就要使生產(chǎn)過(guò)程快速且精準(zhǔn)的準(zhǔn)確判斷焊接問(wèn)題。專家系統(tǒng)就是對(duì)人類專家對(duì)實(shí)際問(wèn)題的解決進(jìn)行模擬的智能軟件，所以其使用能夠有效提高產(chǎn)品的質(zhì)量及焊接的工藝水平。專家系統(tǒng)的特點(diǎn)就是其具備較大的知識(shí)庫(kù)，能夠存放各個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，以此能夠?qū)ν评淼倪^(guò)程進(jìn)行解釋。

4 三者聯(lián)合技術(shù)

通過(guò)多年的實(shí)踐表示，在機(jī)器人焊接過(guò)程中的質(zhì)量控制中，單純只是根據(jù)某種控制技術(shù)無(wú)法解決實(shí)際的問(wèn)題，所以就要對(duì)此方面的問(wèn)題和矛盾進(jìn)行解決。將專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制相互結(jié)合，以此提高焊接精度和質(zhì)量。在使用專家系統(tǒng)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行解決的過(guò)程中，問(wèn)題中大部分都具有一定的參量化知識(shí)，并且邊界不嚴(yán)格也不清晰，存在重疊的問(wèn)題，所以就能夠使用模糊控制中的隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則，從領(lǐng)域?qū)＜抑械玫叫枰闹R(shí)。為了能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)規(guī)則匹配的過(guò)程有效縮短，促進(jìn)過(guò)程的推理，提高系統(tǒng)的自主學(xué)習(xí)能力，能夠在專家系統(tǒng)中融入神經(jīng)系統(tǒng)。首先，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)隸屬函數(shù)及模糊規(guī)則的表達(dá)，之后實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模糊推理進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。其次通過(guò)反復(fù)修改的算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深入的訓(xùn)練，以此有效提高焊接系統(tǒng)在進(jìn)行焊接過(guò)程中的精度，對(duì)隸屬函數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的修改，得到模糊規(guī)則。最后，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)模糊規(guī)則及隸屬函數(shù)的提取，從而能夠?qū)ι窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部表示及操作進(jìn)行全面的解釋。

5 結(jié)束語(yǔ)

在機(jī)器人焊接過(guò)程中，因?yàn)楹附拥倪^(guò)程較為復(fù)雜并且困難，所以就無(wú)法實(shí)現(xiàn)可控?cái)?shù)據(jù)模型的創(chuàng)建，但是如果只是通過(guò)某個(gè)控制技術(shù)對(duì)質(zhì)量進(jìn)行控制，就會(huì)導(dǎo)致控制的進(jìn)度出現(xiàn)問(wèn)題。所以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制及專家系統(tǒng)三者就要融合，從而有效提高機(jī)器人焊接的精度，方便焊接過(guò)程。在科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展的過(guò)程中，機(jī)器人的自動(dòng)化、智能化水平都在不斷的提高，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和模糊控制三者的融合趨勢(shì)也會(huì)越來(lái)越密切。

參考文獻(xiàn)

[1]戚景觀，齊向東，李凱等.機(jī)器人系統(tǒng)在轉(zhuǎn)向架焊接控制過(guò)程中的應(yīng)用研究[J].機(jī)械工程與自動(dòng)化，2017（04）：157-158.

[2]馬雪英，何臻峰，林蘭芬.人工智能技術(shù)在機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2004，21（04）：135-138.

[3]李精偉，童一飛，譚清錳等.基于笛卡爾空間的PR1400焊接機(jī)器人關(guān)節(jié)軌跡規(guī)劃研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程，2017，46（05）：27-30.

[4]楊正基.淺析計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)對(duì)于人工智能的影響——以《我，機(jī)器人》為例[J].中國(guó)戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，2017（12）.

作者單位

保山技師學(xué)院 云南省保山市 678000endprint