基于VMD的MAG焊輸入端電信號頻域分析

呂小青，蘇浩洋

基于VMD的MAG焊輸入端電信號頻域分析

呂小青1, 2，蘇浩洋1, 2

(1. 天津大學材料科學與工程學院，天津 300350；2. 天津市先進連接技術重點實驗室，天津 300350)

通過電信號采集平臺，對焊機輸入輸出端電信號進行同步采集．分析弧焊電源整流電路，對輸入電信號進行整流處理得到輸入電壓與電流，最終計算得到弧焊電源的輸入功率．經過對比發現輸出電流與瞬時輸入功率峰值變化趨勢基本一致．論述了變分模態分解(VMD)原理及方法，并對瞬時輸入功率進行分解，得到一系列特征BLIMFs信號．通過對不同過渡模式(大滴過渡、短路過渡和混合過渡)下瞬時輸入功率信號、特征IMF信號和焊接輸出電流信號在頻域上的對比分析，發現VMD能夠有效得到低頻(IMF1)、中頻(IMF2)和高頻信號(IMF3)，且中頻和高頻信號表現出了焊機不控整流的脈動信息(300Hz)以及電網的干擾．而低頻IMF1信號與焊接輸出電流信號頻域一致性良好，并在時域上也有良好的一致性．結果表明了通過對輸入瞬時功率的VMD，其低頻分量能夠有效表征焊接過程，從而為從輸入端評定過渡過程穩定性提供了一種新思路．

MAG焊；瞬時輸入功率；變分模態分解；頻譜分析

MAG焊屬于一種常用的焊接方法[1]，廣泛應用于汽車零部件制造、造船、工程機械及石油化工生產等各個行業[2]．焊接參數是否匹配及焊接過程是否穩定往往是人們關注的重點．對于穩定性的判定，其分析對象一般為焊接輸出端電信號、圖像信號、聲信號等，其中電信號使用較多[3-6]．電信號的分析主要在電信號的時域、頻域和非線性等[7-8]方面．

焊接電信號頻域分析是一種重要的分析手段，即從電信號頻域入手，分析焊接穩定性[9]，探究最優焊接工藝．經典的頻域分析方法有離散傅里葉變換、小波分析、希爾伯特黃變換以及近期采用的各種模態分解方法等，用以上方法對電信號進行分解，以提取需要的特征參量．變分模態分解(variational mode decomposition，VMD)[10]是一種模態分解方法，其憑借堅實的數學理論基礎在解決分解問題中占據重要位置，在焊接電信號處理中已有初步的應用[11]．

目前針對焊接分析對象的信號幾乎都是輸出端的，而對輸入端卻缺乏關注．從輸入端研究也有其獨特的優勢，一些行業已有相關研究，如利用盲源分離對聲源信號的分離[12]、利用三相輸入電信號檢測電網高阻抗故障等[13]．

由能量守恒可知，焊機工作所需的能量由輸入端提供，故輸入端和輸出端之間必然存在緊密的相互關系．從輸出端電信號來評價焊接穩定性，已取得了不錯的成果，但不利于焊接群控化管理．因為不同種類焊機的焊接電信號參數范圍不同，如熔化極氣體保護焊、TIG焊(存在高頻高壓起弧)和電阻焊(低電壓、大電流)，如果從輸出端評定那么勢必需要各自不同的硬件采集系統．而由輸入端直接采集三相電信號，因焊機功率相近，可以實現采集模塊的硬件統一，且不同種類不同波控方式的焊機只需要改變評定算法即可．這樣就有利于焊接車間群控，以及工業智能化的實現．此外，從輸入端入手，有助于探索焊接負載、焊機內部結構同電網之間的影響關系，故將有利于優化焊機的內部參數，提高焊機功率因素，抑制諧波．

因此，在本研究中，建立了一個同步采集焊接輸入輸出電信號的實驗平臺，通過對輸入端信號進行變形得到瞬時輸入功率，再利用VMD提取特征信號探究其與輸出端的關聯性．

1?實驗方法與平臺

實驗平臺如圖1所示，主要包括焊接系統、電信號數據采集系統．焊接系統由奧太Pulse MIG-500焊機、移動控制平臺組成．電信號數據采集系統由霍爾電壓傳感器(1，2，3，4)、霍爾電流傳感器(1，2，3，4)、NI數據采集卡及計算機組成，其中1、2、3和1、2、3分別為三相輸入電壓和電流，4、4分別為焊機輸出電壓和電流，U、V、W是三相線電流，分別對應三相交流電的U、V、W相．NI數據采集卡可實現8路電信號同時采集，每個通道采集頻率12kHz．

圖1?實驗平臺簡圖

焊機的控制方式分很多種，由于實際工業中GMAW焊機一般采用恒壓外特性[14]，故這里選取奧太Pulse MIG-500焊機，采用非一元化工藝策略的恒壓外特性來進行實驗．

實驗采用不同直徑焊絲在8mm厚的低碳鋼板上進行堆焊．焊絲型號為ER70S-6．保護氣采用82%Ar＋18%CO2的混合氣體，氣流量為15L/min，焊接速度為30cm/min，焊絲伸出長度為13mm．本文選擇3種代表MAG焊不同過渡模式的工藝參數作為研究對象，即給定電壓18V、送絲速度3.0m/min對應的短路過渡，給定電壓22V、送絲速度2.5m/min對應的大滴過渡，給定電壓32V、送絲速度6.5m/min對應的混合過渡[14]．

2?輸入電信號處理

目前弧焊電源大多采用的是三相不控整流逆變拓撲結構，在濾波的方式上主要為電容濾波．圖2所示為本實驗采用逆變拓撲式焊機的一般結構，其中in是經過橋式整流后的電流，各電流標定正方向如圖2所示．

圖3(a)為三相線電壓信號波形，其中VW、UW、UV分別為V相與W相、U相與W相、U相與V相之間的線電壓；圖3(b)為三相線電壓的絕對值；圖3(c)為與之對應的三相線電流的波形．

圖2?逆變拓撲式焊機的一般結構

（a）三相輸入電壓

（b）三相輸入電壓絕對值

（c）三相輸入電流

圖3?50ms內輸入電信號波形

Fig.3 Input electrical signal waveforms over a duration of 50ms

當三相線電壓絕對值的最大值大于圖2中的濾波電容的電壓時，電網輸入端會對電容進行充電，同時為電弧負載提供能量，此時in＞0，同時對應著圖2中的某一對二極管導通．顯然，當輸入電壓與電容電壓差值越大，in就越大．當三相線電壓的絕對值最大值小于電容電壓時，焊機輸入端就不會對電容充電，此時焊接電弧負載能量由電容提供，且in＝0(圖2中所有二極管均不導通)．

如圖3(b)所示的5ms左右UW的絕對值最大，電網為主電容充電并且提供負載所需要的能量，此時對應的線電流圖3(c)中的第2個波峰，電流一進一出，正峰對應U，負峰對應W，圖2中的D1、D6導通．電路中的電流關系表示為U＝in，W＝-in，V＝0．輸入線電壓取絕對值最大(即電網供能部分，in)，輸入線電流取正值(in)，如圖4所示．則焊機的瞬時輸入功率in計算式為

圖4?瞬時輸入功率計算示意

3?實驗結果與分析

3.1?輸入輸出信號頻域分析對比

圖5所示為18V、3.0m/min條件下焊接過程1s時間內瞬時輸入功率與輸出電流信號的對比關系，此時MAG焊過渡模式為純短路過渡．從輸出電流信號可以看出，短路過渡每個周期較為均勻，電流上升、下降較為明顯．電流上升時為熔滴的短路階段，到達峰值時短路階段完成．同時開始起弧，電流則開始下降．對比電流信號可以看出瞬時輸入功率峰值變化趨勢與輸出電流的變化基本一致．這是由于MAG焊一般為恒壓的外特性，故輸出瞬時功率的變化可由輸出電流展現．

圖6為該焊接條件下瞬時輸入功率與輸出電流信號經過快速傅里葉變換得出的頻譜圖，對比發現圖6(a)瞬時輸入功率的頻譜圖頻率成分更加復雜．首先可看到幅值最大對應頻率為300Hz，這本質上是由三相橋式不控整流引起的脈動，故其倍頻600Hz對應的幅值為次高．觀察圖6(b)，發現輸出電流頻譜圖中最大幅值對應頻率為70Hz，且該頻率附近所對應幅值也都較大．這就意味著實際的短路過渡頻率為70Hz左右．比較輸入瞬時功率的70Hz頻域分布(如圖6(a)紅色框內所示)，發現其分布具有一定的相似性．另外，在圖6(a)還發現其他的相對較高的幅值頻率點，這應該是由于接入電網的其他設備工作所帶來的干擾所致．因此雖然輸入瞬時功率在頻域上能體現焊接過程，但該體現特征較弱，易被整流環節和輸入干擾埋沒．

圖5?18V、3.0m/min條件下瞬時輸入功率與輸出電流信號對比

（a）瞬時輸入功率頻譜

（b）輸出電流頻譜

圖6?18V、3.0m/min條件下頻譜分析結果對比

Fig.6 Comparison of spectrum analysis results at 18V，3.0m/min

3.2?輸入瞬時功率信號的變分模態分解

變分模態分解(VMD)[15]是一種新型自適應的時頻分析方法，憑借堅實的數學理論基礎其在解決分解問題中占據重要位置．該方法根據待分析信號頻譜特征，自適應地將多分量信號分解為一系列光滑的有限帶寬本征模態函數(band-limited intrinsic mode functions，BLIMFs)，并且為了減少噪聲的干擾將經典維納濾波器推廣到多個自適應頻段．同時，變分模型采用交替方向乘子方法來提高效率．因此，VMD 擺脫了傳統的以線性和平穩假設為前提的分解方式，是一種非常適用于分析非平穩信號的信號處理方法.

VMD認為在明確信號包含個IMF分量的條件下，如果能找到它們，并以求取個本征模態函數的帶寬和最小為條件，來自適應地獲得個窄帶IMF分量．約束模型表達式為

其步驟如下：

(2) 設定迭代次數＝＋1；

式中為噪聲容限參數．

(5) 重復(2)～(4)，直到滿足迭代約束條件：

針對圖6中所示的電信號，采用VMD分解瞬時輸入功率信號，將模態數設置為3，分別對應低頻、中頻和高頻，懲罰因子按照經驗設置為3000．所獲得的結果為輸入功率信號的VMD圖，如圖7所示，其中IMF1分圖中同時加入了相同時間尺度的輸出電?流信號(橙色虛線信號)．圖8為對應IMF分量的頻譜圖．

由圖7可知，各種頻率成分分離良好．且由對應頻譜圖可發現VMD對輸入功率信號低、中、高頻分解性能良好，各分量最大頻率成分與瞬時輸入功率頻譜實際頻率成分分布接近，無虛假分量出現．觀察IMF1分量的頻譜，發現其與輸出電流的頻譜(圖6(b))整體的一致性較好，同時IMF1最大頻率成分與實際焊接短路過渡頻率相吻合為70Hz．觀察圖7(a)IMF1發現，其與輸出電流在時域上的變化趨勢也幾乎一致．IMF2分量的最大頻率成分為300Hz，這同上文所分析的三相橋式不控整流脈動頻率表現一致．IMF3頻譜分析發現其最大頻率成分為600Hz，對應瞬時輸入功率頻譜圖幅值為次高的300Hz倍頻．另外，圖6(a)中的干擾信號，也在IMF2和IMF3上有所展現．對比時域圖，發現中、高頻分量IMF2和IMF3 在輸出電流幅值較高時，其對應振蕩的幅值也較高．輸出電流過渡周期較長時，其對應中、高頻振蕩的峰峰之間間隔也較長．同時由頻域圖8可知，中、高頻分量確實含有輸出電流信息，但幅值很小，甚至小于干擾信號，故可忽略．

（a）IMF1

（b）IMF2

（c）IMF3

圖7?18V、3.0m/min條件下輸入功率信號VMD結果

Fig.7?VMD result of input power signals at 18V，3.0m/min

圖9所示為22V、2.5m/min條件下輸出電流和輸入功率的信號及頻譜圖，其中圖9(a)為信號圖，圖9(b)和(c)為對應的頻譜圖．其短路過渡實際過渡頻率為11Hz，屬于大滴過渡范疇．從輸出電流信號來看，電流變化周期性也較明顯．但相較于正常的短路過渡，其過渡頻率非常低，且電流幅值較大．這是由于弧壓較大，熔滴長大時間長，且熔滴過渡到熔池時存在反復．這是一種很不穩定的短路過渡狀態，焊縫成型差．此時，設置相同的VMD參數，其分解結果如圖10所示，可以發現低頻信號IMF1的最大頻率成分依然為11Hz，且其整體上也和輸出電流頻譜(圖9(c))一致．與上文類似，低頻分量IMF1在時域趨勢上與輸出電流信號基本一致(圖10)．而300Hz信號及其成分占比較大的倍頻信號(600Hz)也很好地分離出來，其干擾在頻譜圖中也同時有所體現?(圖11)．

（a）IMF1

（b）IMF2

（c）IMF3

圖8 18V、3.0m/min條件下輸入功率信號IMF分量頻譜

Fig.8 Spectrums of IMF components of input power signal at 18V，3.0m/min

（a）瞬時輸入功率與輸出電流對比

（b）瞬時輸入功率頻譜

（c）輸出電流頻譜

圖9 22V、2.5m/min條件下輸出電流與輸入功率信號及頻譜圖

Fig.9 Output current and input power signals，and their spectrums at 22V，2.5m/min

（a）IMF1

（b）IMF2

（c）IMF3

圖10?22V、2.5m/min條件下輸入功率信號VMD結果

Fig.10?VMD result of input power signals at 22V，2.5m/min

（a）IMF1

（b）IMF2

（c）IMF3

圖11?22V、2.5m/min IMF分量頻譜

Fig.11 Spectrums of IMF components at 22 V，2.5 m/min

圖12所示為32V、6.5m/min條件下的瞬時輸入功率與焊接輸出電流，其中圖12(a)為信號圖，圖12(b)和(c)為對應的頻譜圖．此焊接參數下為混合過渡過程．分析輸出電流信號，發現周期性不明顯．電流同時存在較大幅度的變化(圖12(a)0.4s左右)和長時間的小幅變化(圖12(a)0.4～0.6s)．前者為短路過渡，后者為自由過渡．在自由過渡中，熔滴的逐漸長大以及焊絲末端的直接脫落是電流小幅度變化的原因．實際焊接過程飛濺較大，焊縫成型也較差．由輸出電流信號頻譜圖12(c)可知，輸出電流信號最大頻率成分為14Hz．圖13為瞬時輸入功率信號VMD結果，觀察得到的IMF1頻譜圖(圖14)可以發現其與輸出電流頻譜在200Hz內的中、低頻成分一致性良好，最大頻率成分也為14Hz．IMF1在時域趨勢上也與輸出電流基本一致(圖13)．其余IMF分量頻率成分表現與上述兩個過渡形態相似．

綜上所述，由焊機輸入端處理得到的瞬時輸入功率信號在本質上是包含了過渡過程的信息，但由于經歷焊機整流和輸入端干擾，頻域上往往難以鑒別．經過VMD后，可以發現在3種不同過渡模式下均可快速準確地提取體現過渡過程的IMF分量，且能有效分離出整流過程中脈動頻率(300Hz)及其倍頻信息，以及相關中、高頻的干擾．

（a）瞬時輸入功率與輸出電流對比

（b）瞬時輸入功率頻譜

（c）輸出電流頻譜

圖12 32V、6.5m/min條件下輸出電流與輸入功率信號及頻譜

Fig.12 Output current and input power signals，and their spectrums at 32V，6.5m/min

（a）IMF1

（b）IMF2

（c）IMF3

圖13?32V、6.5m/min條件下輸入功率信號VMD結果

Fig.13?VMD result of input power signals at 32V，6.5m/min

圖14?32V、6.5m/min IMF分量頻譜

4?結?論

針對MAG焊輸入輸出電信號采集，搭建同步采集平臺．通過對輸入電信號進行處理變形以及對輸入輸出電信號頻域特征和信號變化趨勢進行分析比較，得出以下結論．

(1) 經由焊機整流電路的分析，基于輸入端三相電信號給出了瞬時輸入功率計算方法．通過對比分析輸入功率信號和焊接輸出電流信號，發現輸入功率信號峰值變化與輸出電流變化趨勢基本一致．

(2) 對3種過渡模式(大滴過渡、短路過渡和混合過渡)的瞬時輸入功率信號進行VMD分解，發現其低頻IMF信號分量與輸出電流時、頻域特征相似，時域變化趨勢也基本一致，同時IMF高頻分量也有效地展現了焊機不控整流的脈動信息．

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Frequency Domain Analysis of the MAG Welding Input Signal Using VMD

Lü Xiaoqing1, 2，Su Haoyang1, 2

(1.School of Materials Science and Engineering，Tianjin University，Tianjin 300350，China；2. Tianjin Key Laboratory of Advanced Joining Technology，Tianjin 300350，China)

The input and output signals of a welder were collected synchronously through the electrical signal acquisition platform. The rectifier circuit of arc welding power supply was analyzed，the input voltage and current were obtained by rectifying the input electrical signal，and the input power of arc welding power supply was calculated. It was found that the variation trend of output current and the peak value of instantaneous input power was basically the same by comparison. The principle and method of variational mode decomposition(VMD) were discussed，and the instantaneous input power was decomposed into a series of characteristic band-limited intrinsic mode functions(BLIMFs) signal. The instantaneous input power signal，characteristic intrinsic mode function(IMF)signal，and welding output current signal in different transition modes(e.g.，large-droplet transition，short-circuit transition，and mixed transition)were compared and analyzed in the frequency domain. The results revealed that VMD can effectively obtain low-(IMF1)，medium-(IMF2)，and high-frequency signals(IMF3). The medium- and high-frequency signals were found to exhibit pulsation related to the uncontrolled rectification of the welder(300Hz)and disturbance from the grid. Furthermore，the low-frequency IMF1signal agreed well with the welding output current signal in both the frequency and time domains. This elucidates the ability of the low-frequency component of the instantaneous input power obtained through VMD to effectively characterize the welding process，thereby providing new insights about the stability of the transition process as assessed from the input terminal.

MAG welding；instantaneous input power；variational mode decomposition(VMD)；spectrum analysis

TG403

A

0493-2137(2024)04-0394-09

10.11784/tdxbz202302018

2023-02-10；

2023-03-22.

呂小青（1978—??），男，博士，副教授.

呂小青，xiaoqinglv@tju.edu.cn.

國家自然科學基金資助項目(52075372).

the National Natural Science Foundation of China(No. 52075372).

(責任編輯：田?軍)