自動焊接設備故障狀態監測方法優化設計

徐 東 劉典勇 黃海艇

（工業互聯網創新中心（上海）有限公司，上海200000）

智能化時代的到來在一定程度上促進了信息技術的革新，自動焊接技術作為目前工業化企業應用較為廣泛的技術之一，在提升設備焊接效率方面發揮著關鍵的作用，基于市場對機械制造行業重視程度的提升，提供了焊接設備發展廣闊的空間[1]。在現代化生產背景下，焊接流程智能化與自動化是設備發展的必經之路。結合對焊接設備的研究，其中包含的主要元部件有：設備電源，配套安裝控制器端口，利用焊接工藝與設備空間布置匹配；焊接速度調控裝置，針對送絲精確度較高的設備，增設速度反饋裝置；終端控制設備，用于實時監控設備的運轉情況，調整焊接參數、控制回轉設備，必要時提供故障診斷及人機交互功能。自動焊接設備在運行期間，終端控制設備由于受到外界干擾因素的影響，焊接控制部分極易出現故障。若無法在現場快速且精準地定位故障點，即會造成設備的連鎖故障，影響焊接工作的質量，嚴重時會由于設備焊接延誤導致工程延期，造成經濟損失。盡管目前市場內針對自動焊接設備故障診斷的方法有很多，但在實際應用中仍存在定位故障點精準度較低等問題[2]。針對上述存在的問題，結合自動焊接設備在工業行業中的應用現狀，本文將基于自動焊接設備傳統故障狀態監測方法的基礎上，開展方法的優化設計。

1 自動焊接設備故障狀態監測方法優化設計

1.1 建立在線故障監測優化函數

提出一類組合函數，定義函數中核參數作為設備故障狀態監測的優化變量，預測設備正常運行中可能出現的故障點，將預測目標值作為函數建立的關鍵指標，結合引力搜索方式，選擇與函數自適應的故障狀態監測機制。引入PVM 故障監測預測模型，提升設備故障的預測性能，結合高斯函數在工業市場中的應用，以建立多項式方式建立函數全局核變量，構造組合式在線故障監測優化函數[3]。表達式如下所示。

1.2 故障空間序列重構

基于上述建立的在線故障監測優化函數，結合函數獲取的數據值，下述將整合設備在線運行歷史數據，采用時間排列的方式對設備故障實施空間序列重構，確定設備最佳延時時間，提供監測優化的故障嵌入維度，明確故障監測周期[5]。引入優化檢索模型，劃分最佳時延t 與故障維度f，用于確保故障數據的獲取變量值。設定自動焊接設備中工作基數為M，則設備故障運行狀態下的關聯積分表達如下。

公式中：C 表示為故障積分，也稱設備故障狀態空間序列；m表示為自動焊接設備安裝序列；N 表示為空間中故障點發生序列；r 表示為自動焊接設備工作序列；t 表示為焊接時間序列；M表示為自動焊接設備外直徑；sM 表示為自動焊接設備內直接；θ 表示為焊接角度參數；d 表示為設備工作度量值，通常情況下以常數系數表達。設定故障第一個檢測點，以半徑r 為故障發生點圓心作圓，取所有值中局部最小點，結合設備運轉實時狀態，做出空間排布的合理安排[6]。

1.3 故障結果數據優化

基于上述對故障空間序列的重構，下述將采用分批評估的方式，對終端輸出故障結果實施數據整合，確保故障狀態監測的準確性[7]。故障數據優化流程如圖1 所示。

圖1 故障結果數據優化流程

根據上述圖1 中表述信息，將故障點狀態以“1”、“2”等數字形式輸出，引入云平臺技術，將故障評估優化分為設備層故障結果優化及應用層故障結果優化。劃分設備層數據為設備屬性

與設備運行狀態，整合風險收益數據，得出終端故障數據，完成故障結果的優化，輸出最終故障數據，精準定位自動焊接設備運行中出現的故障點，分析設備出現故障的運行狀態，實現故障狀態監測方法的優化。

2 實驗

2.1 實驗準備

提出仿真實驗，以市場內某自動焊接設備為此次實驗的實驗對象，基于實驗環境及條件受到外界環境因素的抑制，因此實驗僅設置10 種故障，且設置故障可在相同機器上同時發生。故障設置如表1 所示。

結合表1 中表述信息，將自動焊接設備按照行業標準安裝在實驗操作臺上，分別對其實施無故障操作及堆積故障操作。為提升實驗數據的精準化程度，忽略其它影響實驗結果的因素。先采用傳統的故障監測方法對模擬的設備故障實施動態化監測，引入大數據技術，定位設備出現故障的故障點，分析故障表達方式，獲取5 組實驗數據，輸出終端實驗數據，定義該組為此次實驗的對照組。在采用本文優化后的故障狀態監測方法實施相同步驟的操作，定義該組為實驗組。監測結果數據記錄方式參考設備輸入電壓與在線測量反饋電位計信號記錄方式。實驗數據記錄方式表達為：（監測故障點數量；監測故障類型；故障表達方式；故障終端平均輸出值；設備可自動調整故障點數量）。故障監測過程中，設置故障樣本采集周期為35s，每7s 采集150個數據集，采用多次獲取數據取平均值的方式，分析故障點在設備中的權重。

表1 自動焊接設備故障設置

2.2 實驗結果分析

根據表2 中表述數據及上述設計的實驗流程，可得出如下實驗結論：根據實驗結果，相比傳統的故障監測方法，優化后的故障監測方法可提高故障點的識別數量，進而為故障類型判別提供數據支撐，以此可清楚地分辨設備正常運行狀態下的故障表達方式，更具備市場應用價值，因此，應加大該方法在自動焊接設備故障監測中的應用，提升設備運行的連續性，進而提高設備的工作效率及質量，為工業化行業的發展提供優化的技術支撐。

表2 實驗數據對比/個

結束語

由于自動焊接設備結構較復雜，因此運行中出現故障的原因較多，針對設備出現的故障若不及時進行排查或處理，極易導致工業產業生產活動的延誤。以此，基于早期故障狀態監測方法的條件下，本文從3 個方面，開展了其方法的優化設計。并采用設計仿真實驗，模擬設備故障點的方式，驗證了優化后的故障狀態監測方法在實際應用中可提升故障點的識別數量，提升設備運行中的安全。盡管本文研究在應用中已取得一定的成績，但在后期的發展中，將從故障管理層面分析問題，搭建多元功能數據庫，統一數據格式，用于存儲多種形式故障數據，以便設備出現相同故障時可在最短時間內做出反應，提高設備的可持續運行能力，為工業行業發展提供技術支持。