Scientific journal

Modern high technologies

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,279

Введение

Одна из основных тенденций современного сварочного производства – повсеместный переход на цифровые программируемые системы питания сварочной дуги, которые являются необходимым элементом будущего интеллектуального производства сложнотехнической продукции в атомной энергетике [1-3]. В работе проведено исследование временных рядов (ВР) наблюдаемых параметров сварки (ток, напряжение), зарегистрированных в реальном времени автономной мониторинговой системой, применительно к автоматической сварке под флюсом (АСФ). Результаты анализа ВР применяются для назначения, корректировки, выявления нарушений технологических режимов сварки и диагностирования состояния дорогостоящего оборудования, особенно цифрового [4].

Цель исследования – оценка устойчивости системы питания сварочной дуги под флюсом с микропроцессорным источником ИОН 48-900 путем параметризации ВР по току и напряжению.

Материалы и методы исследования

Объект исследования – система питания сварочной дуги под флюсом, основным элементом которой является программируемый инверторный источник питания ИОН 48 – 900 фирмы «Донавтоматика». По схемному решению источник питания (ИП) является электрическим преобразователем и обеспечивает преобразование трехфазного переменного тока питающей сети в постоянный выходной выпрямленный ток с программируемыми параметрами режима АСФ. Как универсальный источник постоянного напряжения или тока ИОН 48-900 предназначен для работы в следующих режимах АСФ:

– конвенциальный (традиционные уставки по току и напряжению сварки);

– модулированный (знакоположительный импульсный или пульсирующей дугой);

– программируемый (задаваемые программно режимы по току и напряжению) [5].

Одной из основных характеристик сварочного источника питания для АСФ является его внешняя (выходная) статическая вольт-амперная характеристика (ВАХ) – функциональная зависимость, связывающая напряжение на выходных клеммах ИП с током нагрузки. Статическую ВАХ источника ИОН 48-900 для конвенциального режима получали путем непрерывных измерений представления в виде временных рядов выходных значений напряжения и тока на активной меняющейся резистивной нагрузке от максимального значения, соответствующего напряжению холостого хода Uхх, до нулевого – току короткого замыкания Iкз. В качестве нагрузочного элемента применялся электронно управляемый охлаждаемый балластный реостат регистратора сварочных процессов «ИНЭМ-ЭКСПЕРТ» разработки ООО «Электронмаш – Систем» [6]. Отличительная особенность регистратора – это точное и ускоренное по быстродействию (примерно в 10 раз) построение как одиночных, так и в целом семейства выходных ВАХ по сравнению с традиционными переключаемыми в ручном режиме балластными реостатами типа РБ – 302 и РБ – 306У2. Примеры практического применения регистратора и более подробное описание методики измерений статической ВАХ приведено в работе [7].

С целью исследования технологических характеристик АСФ выполнялись опытные наплавки на пластину толщиной 16 мм из стали 09Г2С в следующем конвенциальном режиме: ток постоянный обратной полярности, скорость подачи сварочной проволоки Vпп = 110 см/мин., что соответствовало заданию (уставке) тока дуги Iд = 460 А, уставка на режим нагрузки по напряжению сварки (на выходе ИП) Uc = 36 В. Сварочные материалы: электродная проволока Св – 09ХГНМТА-ВИ диаметром Øэ = 4 мм, керамический флюс ФЦК – 16. Сварка АСФ проводилась на постоянной скорости подачи сварочной проволоки, что предполагает [8] использование системы АРДС – автоматического регулирования дуги саморегулированием. Запись временных рядов мгновенных значений АСФ на опытной пробе выполняли на том же автономном регистраторе на базе аналого-цифрового преобразователя (АЦП) NI 9229, что и при определении статической ВАХ. У дельта-сигма АЦП с разрядностью 24 бит есть четыре канала ввода данных на один общий таймер и параллельный режим их дискретизации, что обеспечивает вполне приемлемую точность и производительность – от 1,6 до 50 тысяч выборок (отсчетов) в секунду. Блок-схема процесса измерения и анализа данных представлена на рис. 1.

Параметризацию временных рядов по току и напряжению выполняли в дескриптивной (описательной) постановке задачи Data Mining [9]. В рамках сравнительного анализа массивов данных применялись методики классификации, кластеризации, поиск ассоциативных правил (взаимосвязи в выборках, закономерности, аномалии, паттерны), а также выявление отклонений, no value (нет значений), выбросов.

Рис. 1. Блок-схема процесса измерения и анализа данных Источник: составлено авторами

Количественная оценка данных выполнялась с помощью системы показателей дескриптивной статистики:

- положение данных на числовой оси – минимум/максимум, выборочные средние, медиана, квартили, квантили;

- степень разброса данных относительно своего центра – среднеквадратическое отклонение, выборочные дисперсия, размах выборки, коэффициент вариации, стандартное отклонение;

- формы распределения – выборочные коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса, положение выборочной медианы относительно выборочного среднего и др.

VBS – cкрипты для определения статистических параметров временных рядов по току и напряжению:

'-- VBS script file

'-- Created on 11/06/2025 19:11:28

'-- Author: NI 9229

'-- Comment: Time Series Descriptor Statistics

'-------------------------------------------------------------------------------

Option Explicit 'Forces the explicit declaration of all the variables in a script.

Call ChnStatisticsChannelCalc(“[14]/FilteredSignal I”,60620408,0,0,0,0,0,”NameName”)

'StatsSelection = eStatsRange + eStatsStandardDeviation + eStatsVariance + eStatsVariationCoefficient + eStatsThreeSigma + eStatsSixSigma + eStatsAverageAbsoluteDeviationFromMean + eStatsAverageAbsoluteDeviationFromMedian + eStatsSkewness + eStatsExcessKurtosis

StatsSelection = 60620408

StatsUsePopulationFormula = False

'------------ Result Storage ------------

StatsResultChn = False

StatsResultChnNames = False

StatsResultChnNameFormat = „NameName“

'------------ Command -------------------

'Set ChnResult = ChnStatisticsChannelCalc(“[14]/FilteredSignal I”, 60620408, , , 0, 0, 0, “NameName”)

ChnStatisticsChannelCalc (11/06/2025 19:12:10)

Input parameters

StatsSelection 60620408

StatsUsePopulationFormula No

StatsResultChn No

StatsResultChnNames No

StatsResultChnNameFormat NameName

Function result

Channel : [14]/FilteredSignal I

--- Extreme values ---

Minimum value: -0.700190

Maximum value: 463.435891

--- Mean values ---

Arithmetic mean: 334.451901

Root mean square: 355.503182

--- Quantiles ---

0.25 quantile (lower quartile): 259.245433

0.50 quantile (median): 369.210867

0.75 quantile (upper quartile): 445.256524

--- Dispersion dimensions ---

Range: 464.136081

Six sigma: 723.105287

Standard deviation: 120.517548

Three sigma: 361.452643

Variance: 14524.479325

Variation coefficient: 0.360343

--- Average absolute deviation ---

From mean: 99.331216

From median: 95.488343

--- Form dimensions ---

Skewness: -0.950620

Excess: -0.045218

Calculated the characteristic statistical values.

'-- VBS script file

'-- Created on 11/06/2025 19:31:55

'-- Author: NI 9229

'-- Comment: Time Series Descriptor Statistics

'-------------------------------------------------------------------------------

Option Explicit 'Forces the explicit declaration of all the variables in a script.

Call ChnStatisticsChannelCalc(“[14]/FilteredSignal U”,60620408,0,0,0,0,0,”NameName”)

'StatsSelection = eStatsRange + eStatsStandardDeviation + eStatsVariance + eStatsVariationCoefficient + eStatsThreeSigma + eStatsSixSigma + eStatsAverageAbsoluteDeviationFromMean + eStatsAverageAbsoluteDeviationFromMedian + eStatsSkewness + eStatsExcessKurtosis

StatsSelection = 60620408

StatsUsePopulationFormula = False

'------------ Result Storage ------------

StatsResultChn = False

StatsResultChnNames = False

StatsResultChnNameFormat = „NameName“

'------------ Command -------------------

'Set ChnResult = ChnStatisticsChannelCalc(“[14]/FilteredSignal U”, 60620408, , , 0, 0, 0, “NameName”)

ChnStatisticsChannelCalc (11/06/2025 19:36:13)

Input parameters

StatsSelection 60620408

StatsUsePopulationFormula No

StatsResultChn No

StatsResultChnNames No

StatsResultChnNameFormat NameName

Function result

Channel : [14]/FilteredSignal U

--- Extreme values ---

Minimum value: 15. 814608

Maximum value: 57.146584

--- Mean values ---

Arithmetic mean: 35.181464

Root mean square: 35.282470

--- Quantiles ---

0.25 quantile (lower quartile): 34.484366

0.50 quantile (median): 35.453192

0.75 quantile (upper quartile): 36.015105

--- Dispersion dimensions ---

Range: 41.264724

Six sigma: 15.947008

Standard deviation: 2.667835

Three sigma: 7.973504

Variance: 7.057342

Variation coefficient: 0.075831

--- Average absolute deviation ---

From mean: 1.460028

From median: 1.431904

--- Form dimensions ---

Skewness: 2.188425

Excess: 20.210614

Calculated the characteristic statistical values.

Сварочные сигналы и осциллограммы сильно зашумлены. Перед проведением анализа временные ряды в обязательном порядке необходимо подвергать предобработке:

- фильтрация или сглаживание – отсечение/выделение определенного диапазона частот или применение оконных усреднений выборки;

- сэмплирование или ресэмплирование – формирование или прореживание объема выборки;

- отсечение данных входа и выхода в сварку/из сварки.

Например, ресэмплирование применялось к данным, отфильтрованным фильтром низких частот (ФНЧ) с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ), по частоте отсечки верхней границы спектра 100 Гц. Максимальная частота дискретизации (fд) NI 9229, равная 25 кГц, в данном случае является избыточной и может быть снижена в десятки раз без потери значимой информации.

Алгоритм ресэмплирования, выполняемый для повторяемости в программном режиме, технически сводится к:

- нормализации спектра на весь диапазон частот на интервал [0,1], единице соответствует fд = 25 кГц;

- выбору и заданию новой частоты дискретизации по частоте Найквиста fн = 100 Гц с запасом, но не ниже fд = 200 Гц по теореме Котельникова – Найквиста – Шеннона;

- включению сглаживающего (anti – aliasing) фильтра с БИХ второго порядка с коррекцией начального смещения данных по времени;

- вычислению передискретизированных значений исходного временного ряда по алгоритму Akima субсплайновой интерполяции на основе кубических многочленов;

- записи повторной выборки (передискретизированных) данных в файл.

Результаты исследования и их обсуждение

Cварочные системы питания дуг требуют определения следующих свойств [10]:

1) статические характеристики ИП

- внешняя статическая ВАХ;

- пределы регулирования тока и напряжения;

- напряжение холостого хода, ток короткого замыкания;

- реакция на сетевые пульсации тока и напряжения;

2) технологические характеристики сварочного контура

- стабильность переноса и формирования шва;

- стабильность возбуждения и устойчивость горения дуги;

Результаты измерений внешней ВАХ ИП ИОН 48 – 900 представлены на рис. 2.

Внешняя ВАХ микропроцессорного ИП является комбинированной и состоит из следующих участков: холостого хода и подпитки поз. 1 для работы ИП на малых токах, жесткого поз. 2, обеспечивающего стабилизацию напряжения, который через небольшой переходный линейный поз. 3 соединяется со штыковым поз. 4, позволяющим работать ИП в режиме генератора тока. Фактически внешняя ВАХ после участка 1 по форме является прямоугольной, что обеспечивает универсальность ИП. Напряжение холостого хода (Uхх) ИП составляет 62,5 В, ток короткого замыкания равен максимальному току нагрузки, что способствует устойчивости АСФ. Аналогичные характеристики ВАХ получены и для других конвенциальных режимов нагружения источника активной нагрузкой [5, c. 84].

Рис. 2. Внешняя ВАХ источника питания, режим конвенциальный Uн = 36В, Iн = 0 – 460А; Uхх – напряжение холостого хода, Iкз – ток короткого замыкания; 1 – участок подпитки; 2 – участок жесткой ВАХ; 3, 4 – переходный и штыковой участки Источник: составлено авторами

Рис. 3. Временные ряды мгновенных значений тока (i) и напряжения (u); конвенциальная АСФ, уставки по максимальному току дуги I = 460А, напряжение сварки U = 36В; О – кратковременные разрывы сварочной дуги Источник: составлено авторами

Рис. 4. Диаграмма рассеяния исследуемых временных рядов по мгновенным значениям тока (i) и напряжения (u) Источник: составлено авторами

Рис. 5. Совмещенная синхронная диаграмма рассеяния исследуемых временных рядов и внешняя ВАХ ИП, режим конвенциальный Источник: составлено авторами

Установлено, что семейство настраиваемых ВАХ находится в заявленном паспортными данными диапазоне регулирования по напряжению сварки 20,5–48 В, а активная мощность, снимаемая с выходных клемм ИП составляет 30…33 кВт [7].

На следующем этапе выполнялась конвенциальная АСФ на тех же уставках по току и напряжению, на которых определялась статическая ВАХ ИП (рис. 2). Результаты синхронной регистрации временных рядов мгновенных значений тока сварки и напряжения на выходных клеммах ИП после применения ФНЧ Баттерворта первого порядка с БИХ на частоту среза 100 Гц показаны на рис. 3. Кратковременные разрывы сварочной дуги были оперативно отработаны системой управления ИП.

Описательная статистика исследуемых реализаций

Источник: составлено авторами.

Для визуализации взаимосвязи между током и напряжением в процессе сварки была построена диаграмма рассеяния (scatter plot), на которой есть обособленные области (кластеры), соответствующие различным состояниям случайного процесса АСФ (рис. 4).

Для понимания диаграммы рассеяния совместим и синхронизируем данные рис. 2, 4. Из рис. 5 очевидно, что корреляционное поле рассеяний реализации процесса АСФ в виде временных рядов тока и напряжения сгруппировано на внешней ВАХ ИП.

При этом точки рассеяния располагаются по обе стороны неслучайной функции внешней ВАХ ИП, т.е. представляют собой как положительные, так и отрицательные отклонения процесса сварки от заданной микропроцессором ИП характеристики. Следовательно, мы имеем дело с центрированным случайным процессом (ЦСП), а поскольку каждый участок заданной ВАХ (рис. 2) можно выразить аналитически, то в целом вся комбинированная внешняя характеристика ИП является детерминированной функцией. Как известно [11], в ЦСП математическое ожидание детерминированной функции (неслучайной функции) равно самой этой функции. Это следует из определения математического ожидания случайного процесса: оно представляет собой неслучайную «среднюю функцию», вокруг которой группируются реализации процесса [12]. Отсюда следует, что внешняя ВАХ ИП является функциональным математическим ожиданием для конвенциального режима АСФ. Так как в ВАХ есть участки (рис. 2) с постоянными заданными значениями по напряжению (жесткий) и току (штыковой), то для них применима дескрипторная (описательная) статистика, как для обычных случайных величин.

Описательная статистика по временным рядам мгновенных значений по току (i) и напряжению (u) дана в таблице. Мощность выборки 350 000 отсчетов за 12 секунд.

Из показателей положения данных на числовой оси определяли минимум/максимум, выборочное среднеарифметическое, квартили (медиана), квантили. Mинимаксные значения находятся в допустимых пределах, выборочное среднеарифметическое по току на 13% процентов ниже уставки, а напряжения – на 3% ниже уставки. Это связано с изменениями тока дуги в процессе каплепереноса при плавлении электродной проволоки и низкой добротностью контура саморегулирования при АРДС. Ниже первого квартиля расположено 25% всех данных. Квартили делят вариационный ряд на четыре равные части. Между первым (LQ) и вторым квартилем также расположено 25% данных. Второй квартиль совпадает с медианой, медианы соответствующих вариационных рядов равны 369,2 А и 35,4 В. Разность между третьим (UQ) и первым (LQ) квартилями образует интерквартильный размах (IQR). По параметрам этой группы определяются выбросы – аномальные или экстремальные значения в выборках данных.

Разведочный анализ на выбросы проводился методом пятичисловой параметризации одномерных выборок по мгновенным току (i) и напряжению (u). К параметрам относятся медиана, нижний (LQ) и верхний (UQ) квартили, экстремумы iL и iU (по току) и uL и uU (по напряжению). Экстремумы определялись по стандартным зависимостям, после подстановки данных из таблицы:

iL = max{i (1) , LQ − 3/2·(IQR)} = -19,8 А,

iU = min{i (n) , UQ +3/2·(IQR)} =724,2А

uL = max{i (1) , LQ − 3/2·(IQR)} = 31,75 В,

uU = min{i (n) , UQ +3/2·(IQR)} = 38,2 В

Данные, выходящие за пределы экстремумов, считаются выбросами. Учитывая минимаксные значения, приведенные в таблице, в токовой выборке выбросов нет, а по напряжению есть – в интервалах 38,2 … 57,15 В и 31,75…15,81 В.

Отбраковка выбросов выполняется по диаграмме рассеяния. Критерием отбраковки выбросов является их значительное отклонение от статической выходной ВАХ ИП, которую можно считать в данном случае общим паттерном диаграммы (рис. 5). Выбросы по напряжению 38,2…57,15 В отбраковке не подлежат, поскольку расположены в пределах управляемого сварочного ЦСП и связаны с отработкой системой управления ИП малых и средних возмущений, кратковременных разрывов сварочной дуги (рис. 3). Точки рассеяния по напряжению образуют устойчивый кластер на ВАХ ИП в интервале отклонений по току до уровня 50…15 А (рис. 4, 5), т.е. являются неотъемлемой частью ЦСП. Отбраковке подлежит выброс (рис. 3) по напряжению ниже 20 В – предела физического существования сварочной дуги под флюсом. Выброс кратковременный (точечный) не оказывает влияния на общую статистику, необходимости в его «нейтрализации» нет.

По второй группе показателей отметим высокую дисперсию по току, что также связано с процессами плавления в сварочном контуре, что подтверждает коэффициент вариации, который определяется как отношение стандартного отклонения к среднеарифметическому значению и равен 36%, что говорит о повышенной динамике сварочного процесса.

Анализ показателей формы распределений показал, что коэффициенты асимметрии и эксцесса отрицательны для тока и положительны по напряжению, при положительном коэффициенте асимметрии распределение сдвинуто в сторону меньших значений (по напряжению), при отрицательном – в сторону больших (по току). Отрицательный коэффициент эксцесса по току указывает на «плосковершинное» распределение, а положительный по напряжению – на «островершинное» распределение.

Статистические методы также с успехом применяются как для анализа качества сварных соединений [13], наплавок [14], так и для системной координации сварки [15].

Заключение

В работе были зарегистрированы массивы первичных данных в виде временных рядов по току и напряжению в процессе снятия внешних ВАХ ИП ИОН 48-900 и автоматической сварки под флюсом опытных наплавок. Для этого применили автономную систему регистрации и мониторинга на базе преобразователя NI 9229. Параметризацию временных рядов проводили в дескриптивной постановке задачи Data Mining для анализа устойчивости микропроцессорной системы питания дуги в сварочном контуре. Установлено, что высокая динамика формоизменения сварочной дуги при сварке вызвана значительной нестабильностью тока дуги, что подтверждается данными по дисперсии тока, которая равна 14524 А2, и коэффициента вариации 36%, что значительно больше нормы в 10%. Связанные с этим разрывы дуги были кратковременными, порядка 20…50 мсек за счет оперативной отработки микропроцессорной системой управления ИП ИОН 48-900. В целом по результатам параметризации ВР подтверждена высокая устойчивость микропроцессорной системы питания сварочной дуги АСФ при сварке в конвенциальном режиме.