MEDICIÓN Y CONTROL DE PARÁMETROS DE SOLDADURA GMAW ROBOTIZADA

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1 MEDICIÓN Y CONTROL DE PARÁMETROS DE SOLDADURA GMAW ROBOTIZADA D. Ramos Jaime, I. Dávila Ríos*, I. Lopez Juarez, U. Kruger, J. L. Rodríguez Galicia Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN, Unidad Saltillo. *Corporación Mexicana de Investigación en Materiales S.A. de C.V. RESUMEN El proceso de soldadura Gas Metal Arc Weld (GMAW) es un proceso complejo ya que intervienen múltiples factores en la calidad del mismo. Entre estos múltiples factores a considerar están por ejemplo: el voltaje de arco, corriente de arco, velocidad de recorrido del manipulador, velocidad del alambre de aporte, tipo de gas, tipo de metal de aporte, tipo de metal base, temperatura, coeficiente de fusión, etc. Considerando la complejidad del proceso multivariable, es aconsejable mantener con valores constantes algunos de los parámetros para modelar adecuadamente el proceso, objetivo central de la investigación. Para desarrollar el modelo, se requiere de la instrumentación del sistema y control de los parámetros más importantes del proceso. En esta etapa inicial de investigación se ha decidido controlar la velocidad de alambre de aporte (medida indirecta de la cantidad de corriente), voltaje de arco eléctrico y velocidad de trayectoria desarrollada por el robot industrial. Como variables de salida se observan los parámetros geométricos del cordón de soldadura (ancho, altura y profundidad). En el artículo se presenta el sistema experimental desarrollado compuesto básicamente por el robot industrial KUKA KR16, la fuente 455M y el alimentador de alambre y gas modificados. El sistema de control está integrado por una computadora maestra tipo PC, la cual establece la comunicación a dos niveles, tanto de posicionamiento del efector final del robot vía puerto serial utilizando el protocolo 3964R; así como la comunicación con la tarjeta de adquisición de datos Sensoray 626, que controla el inicio de arco eléctrico y la inyección de gas utilizado. El sistema desarrollado es controlado mediante un programa de aplicación desarrollado en C++ que fue validado experimentalmente empleando probetas de acero, cuyos parámetros geométricos del cordón fueron evaluados. Se presentan los resultados, las conclusiones obtenidas y el trabajo futuro a desarrollar.

2 1. Introducción Los procesos de manufactura de corte y unión son muy importantes para cualquier actividad industrial actual. De estos, el proceso de corte es relativamente sencillo y bien conocido, este puede ser realizado ya sea mecánica o térmicamente. Por otra parte el proceso de unión es más complicado. Los procesos básicos de unión son [1]: 1. Mecánica 2. Unión adhesiva 3. Soldadura El objeto de estudio de este documento se enfocará en el tercer tipo de unión, específicamente en la soldadura GMAW (Gas Metal Arc Welding). De acuerdo a la Asociación Americana de la Soldadura [2] (AWS, por sus siglas en ingles), la soldadura se define como: una fusión localizada de metales o no metales producidos por el calentamiento del material hasta la temperatura de soldadura, con o sin la aplicación de presión, o por solo la aplicación de esta, con o sin el uso de metal de aporte. La soldadura robotizada es uno de los procesos automatizados más utilizados en la industria. Se estima que alrededor del 25% de los robots industriales son dedicados a tareas involucradas en la unión a través de la soldadura [3]. La soldadura automatizada fue generada por la necesidad de obtener uniones de alta calidad en tiempos de ciclo menores, a estas tareas fue orientada la primera generación de robots capaces de soldar, la segunda generación es capaz de seguir los cordones de soldadura en tiempo real y realizar un aprendizaje al mismo tiempo para mejorar futuras uniones. La tercera generación no solo opera en tiempo real sino que es capaz de trabajar en ambientes no estructurados. A esta cualidad se le conoce como flexibilidad. A fin de lograr adaptar rápidamente el robot a cualquier situación que se pueda presentar, es importante contar con un modelo que describa el proceso matemáticamente. 2. Trabajo relacionado Se han llevado a cabo diversos esfuerzos para atacar este problema resolviéndolo mediante el uso de estadística como se muestran en [4]. En [5] se presenta una forma de reducir el número de experimentos utilizando análisis estadístico. En [6] se presenta un método eficiente para resolver el problema de la selección de parámetros de soldadura usando métodos matemáticos de optimización multivariable basados en modelos estadísticos del proceso. En este último se trata la dependencia entre parámetros como un modelo de regresión, haciendo posible el control automático del proceso.

3 3. Desarrollo a. Desarrollo del sistema experimental Para desarrollar el modelo, se requiere de la instrumentación del sistema y control de los parámetros más importantes del proceso. En esta etapa inicial de investigación se ha decidido controlar la velocidad de alambre de aporte (medida indirecta de la cantidad de corriente), voltaje de arco eléctrico y velocidad de trayectoria desarrollada por el robot industrial. Como variables de salida se observan los parámetros geométricos del cordón de soldadura (ancho, altura y profundidad). En el artículo se presenta el sistema experimental desarrollado compuesto básicamente por el robot industrial KUKA KR16, la fuente 455M y el alimentador de alambre y gas modificados. El sistema de control está integrado por una computadora maestra tipo PC, la cual establece la comunicación a dos niveles, tanto de posicionamiento del efector final del robot vía puerto serial utilizando el protocolo 3964R; así como la comunicación con la tarjeta de adquisición de datos Sensoray 626, que controla el inicio de arco eléctrico y la inyección de gas utilizado. El sistema desarrollado es controlado mediante un programa de aplicación desarrollado en C++ que fue validado experimentalmente empleando probetas de acero, cuyos parámetros geométricos del cordón fueron evaluados. Figura 1: Diagrama de instrumentación del sistema de soldadura

4 El sistema está compuesto por un controlador maestro que establece conexión con la tarjeta de entrada y salida de datos, la cual envía información en código Gray a los encoders encargados de controlar el voltaje y la corriente, estos establecen comunicación con la fuente de poder 455M a fin de cambiar los parámetros. El controlador maestro a su vez es responsable de activar y desactivar la alimentación del alambre y la corriente, estableciendo comunicación con la fuente a través de una tarjeta de adquisición de datos Sensoray 626 y controlándolos con un programa en Visual C Resultados Experimentales A continuación se presentan imágenes del sistema instrumentado: En la figura 2 se muestra puede observar al robot KUKA soldando una probeta de Acero Figura 2: Robot KUKA realizando cordón de soldadura. Para la parte experimental se utilizaron probetas de Acero 1018 de 4 ¾ de largo por 1 ½ de ancho y ½ de grosor sobre las cuales se realizaron cordones rectos de soldadura. Un ejemplo se muestra en las figuras 3 y 4. Figura 3: Cordon de soldadura Figura 4: Probeta soldada En las siguientes figuras se muestran imágenes del corte transversal de la probeta, así como el acercamiento en diferentes áreas del cordón. En las figuras 5 y 6 se pueden

5 observar las variables de salida a optimizar en nuestro modelo, se aprecia que el cordón mide 7 mm de ancho y el área térmicamente afectada es de aproximadamente 1 mm. En las figuras 7, 8 y 9 se observa cómo cambia la micro estructura del material de acuerdo a cada área de interés. Figura 5: Corte transversal del cordón de cordón de soldadura Figura 6: Medición de ancho Figura 7: Metal base Figura 8: Área afectada Figura 9: Soldadura 5. Conclusiones y trabajo futuro Se realizó la instrumentación del sistema a fin de poder realizar las pruebas necesarias para el desarrollo del modelo del proceso. Para esto se utilizará la estadística multivariable ya que en un sistema estocástico como al que nos enfrentamos determinar las relaciones entre variables resulta sumamente complejo. El primer paso para el desarrollo del modelo será la obtención de las muestras, a partir de las cuales se obtendrán los datos que se usaran en nuestro modelo.

6 Una vez con los datos es posible hacer una estimación de la matriz de covarianza cual está dada por:. La En donde representa la matriz de datos de las pruebas realizadas, es la matriz de covarianza de los datos y la matriz de covarianza del error. Realizando una eigendescomposicion de Es posible obtener una estimación de las señales fuente y las señales del error y de esta forma podemos lograr un estimado del plano del modelo del sistema, basándonos en el análisis de componentes principales (PCA). Agradecimientos Los autores agradecen el apoyo otorgado por el CINVESTAV, la Corporación Mexicana de Investigación en Materiales SA de CV a través del proyecto GDH IE 2007, al CONACyT por el apoyo a través del proyecto de Ciencia Básica y asimismo por el apoyo otorgado a D. Ramos e I. Dávila en sus estudios de posgrado. 6. Referencias [1] J. Norrish, Advanced welding processes, Institute of Physics Publishing. Bristol, UK, [2] L.P. Connor, Welding handbook, Eighth Edition, volume 1, Miami, FL, American Welding Society, [3] N. Pires, A. Laureiro, G. Bolmsjo, Welding robots, tecnology, system issues and applications, Springer, ISBN 10: , 2006 [4] D. Subbaram Naidu, S. Ozcelik, K.L. Moore, Modeling, sensing and control of Gas Metal Arc Welding

7 [5] M. Galopin and E. Boridy. Une approche statistique du choix d'un mode operatoire de soudage. Soudage et Techniques Connexe. Volume 37(11 12), Pages , [6] S.V. Dubovetskii. The application of statistical models of weld formation to the design and control of automatic arc welding conditions. Proceedings of the EWI 1st International Conference on Advanced Welding System. London, UK. P. T. Houldcroft, Pages ", November, 1985.

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