[发明专利]弯管冷挤压加工质量在线监测方法

摘要

一种弯管冷挤压加工质量在线监测方法，其特征是包括在线信号采集、信号分析处理、在线控制三步进行。其中在线信号采集包括：在加工装置上安装用于采集图像信号的CCD传感器和用于测量弯管壁厚信号的超声波测试仪，用以采集钢管的实时壁厚和表面损伤情况。信号处理分析包括：将每次加工过程中采集的信号送入计算机中，采用曲线拟合算法对图像的灰度差X、弯管壁厚y进行拟合，以拟合后的偏差X和偏差变化作为系统的输入量，系统通过模糊算法来产生输出量，在线判定所挤压的产品是否合格及等级。本发明具有简单易行，效率高，有利于提高弯管加工自动化水平。

主权项

1.一种弯管冷挤压加工质量在线监测方法，其特征是它包括以下步骤:首先，在加工装置上安装用于采集图像信号的CCD传感器和用于测量弯管壁厚信号的超声波测试仪，对加工过程中弯管表面的图像信号和壁厚信号进行测量；其次，将采集的信号发送到计算机进行以下处理：将采集的图像信号中的表面灰度值x和截面最大壁厚差值Δy采用最小二乘曲线拟合算法进行参数拟合；分别取表面灰度值x和截面最大壁厚差值Δy的两组数据进行二次曲线拟合，得到二次曲线方程分别为:S_(x)=a₂x²+a₁x+a₀S_(Δy)=a′₂x²+a′₁x+a′₀其中，截面最大壁厚差值Δy＝maxy-miny，maxy和miny分别为弯管任一截面的最大壁晨值和最小壁厚值；令：M_i=S_(x)-(a₂x²+a₁x+a₀)最小二乘法拟合直线的拟合原则是使为最小值，也就是说对a₀、a₁、a₂的一阶偏导数等于0，从而求出a₀、a₁、a₂的表达式；即：∂∂aΣi=1nMi2=2Σi=1n(S(ki)-a2xi2-a1xi-a0)×(-xi2)=0]]>∂∂bΣi=1nMi2=2Σi=1n(S(ki)-a2xi2-a1xi-a0)×(-xi)=0]]>∂∂cΣi=1nMi2=2Σi=1n(S(ki)-a2xi2-a1xi-a0)×(-1)=0]]>由此该方程组可确定公式中的待定系数a₀、a₁、a₂；同理可求出截面最大壁厚差值Δy拟合方程的待定系数a′₀、a′₁、a′₂；计算时以弯管斜率k为自变量，灰度值和最大壁厚差值的和x+Δy为变量；则二次曲线方程为:S=x+Δy=（a₂+a′₂)k²+(a₁+a′₁)k+a₀+a′₀进而可求其峰值4ac-b24a=4(a2+a2′)(a0+a0′)-(a1+a1′)24(a2+a2′),]]>即为拟合曲线的纵坐标，而该纵坐标就是实际输入量中心量与标准量之间的偏差，可作为控制的偏差量X，根据X可得出偏差量变化率其计算公式为：X·=4(a2+a2′)(a0+a0′)-(a1+a1′)24(a2+a2′)/|kmax-kmin|;]]>第三，利用模糊算法对冷挤压产品质量进行在线判别：采用模糊算法进行控制，以上述步骤计算所得的偏差量X和偏差量变化作为输入变量；假设输出量的状态合集为m-1个实数区间，则输入量的状态合集为实数区间X_i、i=1,2，…，m；输出量的状态合集为实数区间Z_i，i=1,2，…，m；取{A₁，A₂，…，A_m}、{B₁，B₂，…,B_m}和{U₁₁，U₁₂，…，U_ij，…，U_mm}分别为X_i、X_i和Z_i上的强正规三角模糊划分，得到的模糊控制规则如下:A₁∧B₁→U₁₁A₁∧B₂→U₁₂。。。。。。。。。。。。。A_i∧B_j→U_ij。。。。。。。。。。。。。。A_m∧B_m→U_mm得到如表1形式的控制规则表：表1  B₁  B₂  B₃  B₄  A₁  U₁₁  U₁₂  U₁₃  U₁₄  A₂  U₂₁  U₂₂  U₂₃  U₂₄  A₃  U₃₁  U₃₂  U₃₃  U₃₄  A₄  U₄₁  U₄₂  U₄₃  U₄₄对该控制规则的输出量U_ij，以i+j的值作为判断产品质量的标准有：当0<i+j≤3产品为合格；当3<i+j≤6产品为需要进行切削加工的产品；当6<i+j≤8产品为不合格；因此在输出量中U₁₁、U₁₂、U₂₁为产品合格，U₂₂、U₃₁、U₁₃、U₁₄、U₂₃、U₃₂、U₄₁、U₂₄、U₃₃、U₄₂为需要进行切削加工的产品，U₄₃、U₃₄、U₄₄为产品不合格。