本發(fā)明屬于鐵路鋼軌焊接過程檢測及評估領域，尤其涉及一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置。

背景技術：

1、鋼軌閃光焊接裝備包括移動式鋼軌閃光焊機、固定式鋼軌閃光焊機和移動式鋼軌閃光焊接及熱處理一體機等多種裝備。上述裝備中移動式焊軌裝備分在世界各地的鐵路施工現(xiàn)場、固定式焊軌裝備分布在不同地區(qū)的焊軌基地，現(xiàn)場施工環(huán)境差，導致現(xiàn)場焊接時，因復雜原因導致的焊接接頭質量無法保證。在閃光焊的焊接過程中，主要原理是利用電流通過鋼軌內部電阻產生加熱作用，并通過加壓頂鍛的方式來完成焊接。閃光焊接的質量取決于多個因素，其中包括焊接過程中的熱量輸入和溫度分布、閃光焊末期鋼軌端面所形成的液態(tài)金屬層是否足夠、頂鍛時鋼軌端面的平整度以及合適的頂鍛力等。這些因素是閃光焊接成功與否的關鍵。

2、當前鋼軌閃光焊接過程檢測及現(xiàn)場焊接接頭質量評估技術不夠完善，無法提升鋼軌閃光焊接接頭質量。

技術實現(xiàn)思路

1、為克服上述現(xiàn)有技術的缺陷，本發(fā)明提出一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置。

2、一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，裝置包括數(shù)據(jù)檢測模塊、過程分析模塊及質量檢驗專家模塊，所述數(shù)據(jù)檢測模塊安裝于鋼軌閃光焊機上，數(shù)據(jù)檢測模塊通過無線或有線傳輸與過程分析模塊及質量檢驗專家模塊傳輸數(shù)據(jù)。

3、其中，所述數(shù)據(jù)檢測模塊用于采集現(xiàn)有鋼軌閃光焊接裝備關鍵數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)調取和存儲。

4、其中，所述過程分析模塊用于建立焊接過程模型，進行鋼軌閃光焊接過程的關鍵參數(shù)分析及關鍵結果預測。

5、其中，所述質量檢驗專家模塊用于建立焊接過程模型，進行鋼軌閃光焊接過程的關鍵參數(shù)分析及關鍵結果預測。

6、其中，所述方法包括，

7、數(shù)據(jù)檢測模塊通過位移傳感器、電壓傳感器、電流傳感器、壓力傳感器、振動傳感器、溫度傳感器、流量傳感器等采集裝置，實時獲取焊接作業(yè)過程中的關鍵數(shù)據(jù)，并通過通信技術和存儲技術建立焊接關鍵數(shù)據(jù)庫，用于關鍵數(shù)據(jù)的存儲和調用；

8、過程分析模塊通過調用該關鍵數(shù)據(jù)，進行焊接過程實時溫度場預測，并與目標溫度場進行對比修正，在實時監(jiān)測和控制的基礎上，實現(xiàn)對焊接工藝參數(shù)的智能調整，從而提高焊接有效熱輸入和溫度場的匹配性；

9、質量檢驗專家模塊通過比較焊接結束時實際變形量、變形抗力、變形速度和預測量，應用機器學習或神經(jīng)網(wǎng)絡算法，評估焊接接頭質量，以此實現(xiàn)接頭質量的量化分析。

10、其中，所述數(shù)據(jù)檢測模塊獲取的閃光焊接過程關鍵數(shù)據(jù)信息包括焊接電壓、焊接電流、焊接時間、動架速度、鋼軌消耗量、頂鍛量、頂鍛速度、頂鍛力等。

11、其中，所述過程分析模塊搭載基于機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制算法相結合的智能熱量、變形量需求適配系統(tǒng)和焊接參數(shù)模型分析系統(tǒng)。

12、其中，為每個焊接接頭形成質量評估分值。

13、本發(fā)明通過安裝在焊軌裝備上的傳感器及通信模塊、存儲模塊，實時獲取現(xiàn)場焊接數(shù)據(jù)并建立相關數(shù)據(jù)庫。同時建立基于機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制算法的焊接模型分析模塊，對鋼軌焊接關鍵數(shù)據(jù)進行實時調取、計算，進行鋼軌焊接過程中實時溫度場預測和焊接結束時變形量、變形抗力、變形速度預測，通過對比實時溫度場預測值和該時刻工藝目標溫度場，應用模糊控制算法調節(jié)焊接工藝參數(shù)，實現(xiàn)對焊接過程熱輸入和鋼軌燒化量的控制，更有效地匹配實際的熱量需求，以此提高鋼軌閃光焊接頭質量；根據(jù)閃光焊接結果，通過型式檢驗、生產檢驗數(shù)據(jù)抽樣和針對性工藝試驗，結合專家經(jīng)驗研究質量關聯(lián)參數(shù)權重分配方案，采用機械學習或神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立質量預測模型，為每個焊接接頭形成質量評估分值。

技術特征：

1.一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，裝置包括數(shù)據(jù)檢測模塊、過程分析模塊及質量檢驗專家模塊，所述數(shù)據(jù)檢測模塊安裝于鋼軌閃光焊機上，數(shù)據(jù)檢測模塊通過無線或有線傳輸與過程分析模塊及質量檢驗專家模塊傳輸數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)檢測模塊用于采集現(xiàn)有鋼軌閃光焊接裝備關鍵數(shù)據(jù)，并建立數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)調取和存儲。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，所述過程分析模塊用于建立焊接過程模型，進行鋼軌閃光焊接過程的關鍵參數(shù)分析及關鍵結果預測。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，所述質量檢驗專家模塊用于建立焊接過程模型，進行鋼軌閃光焊接過程的關鍵參數(shù)分析及關鍵結果預測。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，所述方法包括，

6.根據(jù)權利要求5所述的一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，所述數(shù)據(jù)檢測模塊獲取的閃光焊接過程關鍵數(shù)據(jù)信息包括焊接電壓、焊接電流、焊接時間、動架速度、鋼軌消耗量、頂鍛量、頂鍛速度、頂鍛力等。

7.根據(jù)權利要求5所述的一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，所述過程分析模塊搭載基于機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制算法相結合的智能焊接過程參量需求適配系統(tǒng)和焊接參數(shù)模型分析系統(tǒng)。

8.根據(jù)權利要求5所述的一種鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，其特征在于，質量檢驗專家模塊采用機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡技術建立質量預測模型，通過對比分析閃光焊接過程中的實際廣義關聯(lián)參數(shù)和型式檢驗時的廣義關聯(lián)參數(shù)(目標參數(shù))的差值和模型計算，為每個焊接接頭形成質量評估分值。

技術總結
本申請?zhí)峁┮环N鋼軌閃光焊接過程檢測及評估裝置，裝置包括數(shù)據(jù)檢測模塊、過程分析模塊及質量檢驗專家模塊，所述數(shù)據(jù)檢測模塊安裝于鋼軌閃光焊機上，數(shù)據(jù)檢測模塊通過無線傳輸與過程分析模塊及質量檢驗專家模塊傳輸數(shù)據(jù)。本發(fā)明通過安裝在焊軌裝備上的傳感器及通信模塊、存儲模塊，實時獲取現(xiàn)場焊接數(shù)據(jù)并建立相關數(shù)據(jù)庫。同時建立基于機械學習、神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制算法的焊接模型分析模塊，實現(xiàn)對焊接過程熱輸入和鋼軌燒化量的控制，更有效地匹配實際的熱量需求，以此提高鋼軌閃光焊接頭質量；通過比較焊接結束時實際變形量、變形抗力、變形速度和預測量，應用機器學習或神經(jīng)網(wǎng)絡算法，評估焊接接頭質量，以此實現(xiàn)接頭質量的量化分析。

技術研發(fā)人員：高振坤,高彥嵩,史雯,王東,李力,趙國,彭鵬,李金華,譚錦紅,劉穎鑫
受保護的技術使用者：中國鐵道科學研究院集團有限公司金屬及化學研究所
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/6