[发明专利]一种电弧增材制造过程的自适应控制系统及方法

权利要求书

1.一种电弧增材制造过程的自适应控制系统，其特征在于，所述自适应控制系统包括数据采集模块、控制模块、通信模块和控制器学习模块，所述采集模块、控制模块和通信模块依次连接，其中，

所述数据采集模块，用于通过前置式红外热成像仪采集熔池前方的温度信息并传输至控制模块，通过前置式相机采集熔池图像并传输至所述控制模块，通过前置式结构光传感器采集上一沉积层的轮廓信息并传输至所述控制模块；

所述控制模块，包括数据处理器、前馈控制器和反馈控制器，所述数据处理器用于处理数据采集模块传输的数据信息，从所述前置式红外热成像仪传输的温度场信息中提取熔池前方温度场和温度梯度场，从所述前置式相机传输的熔池图像中提取熔池的实时尺寸，从前置式结构光传感器传输的上一沉积层的轮廓信息中提取上一沉积层的尺寸；所述前馈控制器基于人工智能模型根据熔池前方温度场和温度梯度场信息对电弧能量进行前馈控制，根据上一沉积层的尺寸对送丝速度进行前馈控制；所述反馈控制器根据熔池的实时尺寸对电弧能量进行反馈控制；

所述通信模块，用于将控制模块的控制信号传输至电源，实现对电弧能量的实时调节，将控制模块的控制信号传输至送丝机，实现对送丝速度的实时调节；

所述控制器自学习模块，用于前馈控制器人工智能模型的训练。

2.根据权利要求1所述的一种电弧增材制造过程的自适应控制系统，其特征在于，所述前馈控制器基于人工神经元网络，所述人工神经元网络通过熔池前方温度场和温度梯度场信息预测沉积过程进行至当前处时所需的电弧能量增量，通过上一沉积层的尺寸信息预测沉积过程进行至当前处时所需的送丝速度增量。

3.根据权利要求1所述的一种电弧增材制造过程的自适应控制系统，其特征在于，所述控制器自学习模块，通过有限元数值模拟获得大量随机结构的电弧增材制造过程温度场理论数据，通过迭代学习使所述前馈控制器的人工智能模型达到理想的精度。

4.一种电弧增材制造过程的自适应控制方法，基于权利要求1-3任一项所述的一种电弧增材制造过程的自适应控制系统，其特征在于，所述自适应控制方法包括以下步骤：

步骤一、在电弧增材制造过程开始之前，所述控制器自学习模块利用训练数据进行迭代学习，直至人工智能模型具备一定的精度，能够准确根据熔池前方温度场和温度梯度场信息预测沉积过程进行至当前处时所需的电弧能量增量，根据上一沉积层的尺寸信息预测沉积过程进行至当前处时所需的送丝速度增量；

步骤二、在电弧增材制造过程中，所述数据采集模块通过前置式红外热成像仪采集熔池前方的温度信息并传输至控制模块，通过前置式相机采集熔池图像并传输至控制模块，通过前置式结构光传感器采集上一沉积层的轮廓信息并传输至控制模块；

步骤三、所述控制模块中的数据处理器对数据采集模块传输的数据进行实时处理，从前置式红外热成像仪传输的温度场信息中提取熔池前方温度场和温度梯度场，从前置式相机传输的熔池图像中提取熔池的实时尺寸，从前置式结构光传感器传输的上一沉积层的轮廓信息中提取上一沉积层的尺寸；

步骤四、所述控制模块的前馈控制器根据熔池前方温度场和温度梯度场信息预测沉积过程进行至当前处时所需的电弧能量增量，根据上一沉积层的尺寸信息预测沉积过程进行至该处时所需的送丝速度增量，延迟输出给通信模块；

步骤五、所述控制模块的反馈控制器根据熔池的实时尺寸判断保证尺寸精度所需的电弧能量增量，实时输出给通信模块；

步骤六、所述通信模块将控制模块的控制信号传输至电源，实现对电弧能量的实时调节，将控制模块的控制信号传输至送丝机，实现对送丝速度的实时调节。

5.根据权利要求4所述的一种电弧增材制造过程的自适应控制方法，其特征在于，在步骤一中，所述控制器自学习模块采用随机算法生成大量变散热条件的几何模型，对这些几何模型进行分层和路径规划后采用有限元数值模拟进行温度场仿真，得到每个几何模型电弧增材制造时熔池前方温度场，温度梯度场和熔池运动至该处时保证尺寸稳定所需的电弧能量增量，将这些数据用于前馈控制器人工智能模型的训练，通过迭代学习使前馈控制器的人工智能模型达到理想的精度。