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申请/专利权人：恩督重工(南通)有限公司

摘要：本发明提供一种管道焊接路径规划方法及系统，涉及智能焊接技术领域，本发明通过实时采集焊接电流和电压数据，利用LSTM构建的动态能量消耗模型可以准确预测即将发生的能量需求，从而在焊接过程中实现更精准的能量控制，通过分析焊缝外观质量指标与内部缺陷指标，并与设定的评价阈值进行比对，能够生成具体的反馈调整系数，这些调整系数不仅指导焊接设备实时调整焊接参数，以适应不同的焊接条件，而且还能根据焊接过程中的能量消耗和焊缝质量数据进行优化，最终实现焊接能量消耗的最小化和焊缝质量的最大化。

主权项：1.一种管道焊接路径规划方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1、获取管道焊接的规划路径，并依据规划路径确定当前焊接设备在管道各节点的焊接参数，进而通过焊接设备对管道接缝处进行焊接，同时采集焊接设备上电流It和电压Vt的时间序列数据，以及采集管道接缝处实时形成的焊缝质量数据；步骤S2、获取采集的电流It与电压Vt的时间序列数据，并作为长短期记忆网络LSTM模型的输入，构建动态能量消耗模型，以对能量消耗进行预测；所述动态能量消耗模型的构建依次包括数据预处理、LSTM模型的建立、损失函数与优化、模型训练与验证和实施与反馈循环；所述数据预处理包括获取管道焊接设备的电流和电压时间序列数据，归一化、去除噪声和异常值，提高模型训练效果和预测准确性；所述LSTM模型的建立包括使用LSTM模型处理时间序列数据，输入预处理后的电流和电压数据，预测最优电流和电压以减少能量消耗；所述损失函数与优化包括通过最小化预测值与实际能量消耗的误差，使用均方误差损失函数和Adam优化算法调整模型参数；所述模型训练与验证包括将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集训练LSTM模型，通过测试集验证模型的预测效果；所述实施与反馈循环包括将训练好的模型部署到实际焊接操作中，输入实时电流和电压数据，输出预测的最优电流和电压设置，通过监控和反馈数据优化模型，实现更好的管道焊接过程；步骤S3、获取焊缝质量数据，该焊缝质量数据分别包括焊缝外观质量指标和焊缝内部缺陷指标，并确定焊缝外观质量指标的评价阈值A，将焊缝外观质量指标与评价阈值A进行比对分析，生成第一反馈调整系数，在管道焊接路径规划中，该系数用于对焊接设备的焊接参数提供第一调整策略；所述焊缝外观质量指标包括焊缝几何参数、表面质量特征和焊缝亮度参数，并对焊缝几何参数标记为JHc、对表面质量特征标记为BMt，对焊缝亮度参数标记为HFLd；定义所述第一反馈调整系数为K1，计算公式如下： 其中，JHc为焊缝几何参数，BMt为表面质量特征，HFLd为焊缝亮度参数，R1,R2为JHc的评价阈值，分别是较低和较高的标准，设定在[0,1]范围内；R3,R4为BMt的评价阈值，同样设定在[0,1]范围内；R5,R6为HFLd的评价阈值，设定在[0,1范围内；Gx,y,z函数是一个归一化的高斯函数，用于衡量指标x与其阈值中心的距离，并通过标准差σx,y,z调整其敏感性；K1即第一反馈调整系数，其值域在[0,1]之间，值越接近1表示焊接质量与目标阈值越吻合，越接近0则表示质量越差，需要更大幅度的调整；将K1的值域[0,1]划分为具体的区间，依次为重大调整区间[0,0.2、中等调整区间[0.2,0.5、轻微调整区间[0.5,0.8和优化区间[0.8,1.0]，并为每个区间设定明确的行动策略和性能级别；对于区间[0,0.2，为重大调整区，此区间表示焊接质量非常差；对于区间[0.2,0.5，为中等调整区，此区间表示焊接质量有待改进；对于区间[0.5,0.8，为轻微调整区，此区间表示焊接质量较好；对于区间[0.8,1.0]，为优化区，焊接质量非常接近或达到目标；步骤S4、在步骤S3的基础上，确定焊缝内部缺陷指标的评价阈值B，并将焊缝内部缺陷指标与评价阈值B进行比对分析，生成第二反馈调整系数，在管道焊接路径规划中，该系数用于对焊接设备的焊接参数提供第二调整策略；所述焊缝内部缺陷指标包括焊缝内部的气孔量、夹渣度、裂纹缺陷，并对气孔量标记为Qk，对夹渣度标记为JZd，对裂纹缺陷标记为LWq；气孔量Qk计算公式如下： 其中，Agas是焊缝断面积中气孔的面积；Atotal是焊缝断面的总面积；对于气孔量Qk的评价阈值B为E1；夹渣度JZd计算公式如下： 其中，Bslag是焊缝断面积中夹渣的面积，Btotal是焊缝断面的总面积；对于夹渣度JZd的评价阈值B为E2；所述裂纹缺陷LWq计算公式如下： 其中，Vcrack是焊缝断面积中裂纹的总体积；Vtotal是焊缝断面的总体积；对于裂纹缺陷LWq的评价阈值B为E3；定义第二反馈调整系数为K2，计算公式如下： 其中，HQk,E1、HJZd,E2、HLWq,E3均是一个归一化函数，K2为第二反馈调整系数；Qk为气孔量；JZd为夹渣度，LWq为裂纹缺陷，E1、E2、E3分别为气孔量、夹渣度、裂纹缺陷的评价阈值B；设定公式K2的值域为[0,1-e-3]，当Qk、JZd、LWq接近于0时，即接近完美无缺陷的焊缝，此时K2接近0，表明无需调整；当Qk、JZd、LWq接近其评价阈值E1、E2、E3时，K2接近其最大值，表明需要较大的调整以改善焊接质量；将K2的值域分为若干个具体区间，依次为区间A[0,0.25、区间B[0.25,0.50、区间C[0.50,0.75、区间D[0.75,1-e-3]；步骤S5、获取第一反馈调整系数和第二反馈调整系数，并结合动态能量消耗模型进行分析处理，构建选择调整模型，该选择调整模型用于对第一调整策略和第二调整策略提供筛选策略，同时对选择出来的焊接参数调整值进行校准，以实现焊接能量消耗的最小化，同时确保焊缝质量；获取第一反馈调整系数和第二反馈调整系数，并结合动态能量消耗模型进行分析处理，构建选择调整模型，具体包括以下内容：定义所述选择调整模型为Et，计算公式如下：Et＝c1·K1t+c2·K2tK1t和K2t分别为基于长短期记忆网络LSTM模型的第一反馈调整系数和第二反馈调整系数，t表示时间序列标注，是连续的时间序列；c1和c2是非负数权重参数，且c1+c2＝1，根据实际调整策略的灵敏度调整；Et的值域设定为[0,1]；将Et的值域[0,1]划分为以下各区间：区间A[0,0.25，Et值在此区间表示焊接质量和能量消耗优化达到理想状态，调整策略较为轻微或保持现状；筛选依据为c1权重较小时，此时c1＜c2，倾向于K2的轻微调整策略；调整措施为维持当前焊接参数，参数调整为原参数的95％至105％；区间B[0.25,0.50，Et值在此区间提示良好的焊接质量，但能量消耗和操作效率有提升空间；筛选依据为c1和c2的比例接近，此时|c1-c2|＜0.1，结合K1和K2的中等调整策略；调整措施为调整电流或电压至多增加或减少5％，确保焊接参数的优化以减少能量浪费；区间C[0.50,0.75，Et值在此区间表示存在一定的焊接质量问题，能量消耗较高；筛选依据为c1权重较大时，此时，c1＞c2，采用K1的中度调整策略；调整措施为显著调整焊接参数，调整焊接速度、功率至多增加或减少10％；区间D[0.75,1]，Et值在此区间表示焊接质量较差，能量消耗严重，需要紧急优化；筛选依据为c2权重较大时，此时，c1＜c2，采用K2的严格调整策略；调整措施为大幅调整焊接参数或考虑重新焊接，调整焊接速度、功率至多增加或减少20％。

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