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문제 정의
- 분석 결과, 신호처리 전의 측정 데이터에서는 관측되지 않았던 용접전압 및 전류파형의 이상현상이 이동평균필터가 적용된 데이터에서는 정확히 검출되었다. 따라서 본 연구에서는 용접전압과 전류를 이용한 용접결함판단을 위하여 이동평균필터를 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
제안 방법
- 3t 모재 두께에 대한 최적의 용접전압을 찾기 위하여 용접전류를 180A로 고정하고, 용접전압을 14V, 15V, 16V, 17V, 18V로 변화하며 실험하였다. Table 1은 용접전압 14V, 16V, 18V에 대한 실험결과이다.
- 한편 용접전압이 높은 경우(18V) 전면의 비드는 정상적으로 형성되지만 후면의 상태에서 알 수 있듯이 비드가 모재를 뚫고 형성됨을 알 수 있다. 다음으로 3t 모재 두께에 대한 최적의 용접전류를 찾기 위하여 용접전압을 16V로 고정하고, 용접전류를 160A, 170A, 180A, 190A, 200A로 변화하며 실험하였다. Table 2는 용접 전류 160A, 180A, 200A일 때의 실험결과이다.
- 따라서 본 논문에서는 용접 중에 측정된 전압과 전류 데이터들로부터 이동평균필터를 사용하여 용접 중의 전압과 전류 신호를 처리하였다. 그 결과 정상용접 상태의 전압 및 전류의 신호특성과 비정상용접 상태의 전압 및 전류 신호의 특성을 구분할 수 있었으며 이를 통해 용접 상태 검출이 가능하게 되었다.
- N의 값이 작은 경우 결함판단범위인 10%를 넘게 되어 정상용접임에도 불구하고 비정상적인 값으로 나타나게 된다. 따라서 본 연구에서는 정상적인 용접 파형을 이용하여 다양한 N의 값에 대한 파형을 분석하였으며 그 결과 최적의 N의 값으로 2000으로 결정하였다. Fig.
- 본 논문에서는 측정된 용접 변수(전압과 전류) 데이터에 이동평균필터를 적용하여 용접 결함 상태 여부를 실험을 통해 분석하였다. 실험을 위해 정상적인 용접과 비정상적인(결함) 용접에 대한 용접 데이터를 수집하였다.
- 정상용접과 비정상용접에 대한 용접전류 및 전압 파형의 차이를 확인하기 위하여 임의적인 비정상용접실험을 실시하였다. 본 연구에서는 모재 두개의 간격을 1.5 mm 떨어 뜨려 놓고 비정상적인 용접실험을 하였다. 즉 용접구간에 간격이 생기는 경우 용접 중에 측정된 전류 및 전압이 입력된 전류 및 전압과 다르게 나타나게 된다.
- 3은 비정상 용접에서 측정된 용접전류 및 전압이다. 용접을 시작한 후 5초에서 6초 사이에서 비정상 현상이 발생하도록 모재의 간격을 설정하였다.
- 용접기는 야스카와(Yaskawa) SR-350이며, 용접로봇은 MH6를 사용하였다. 용접전압은 용접기와 용접로봇 사이의 양(+)의 단자와 음(-)의 단자에서, 용접전류는 홀센서(hall sensor)를 이용하여 용접기의 음(-)단자에서 각각 측정하였다.
- 정상용접과 비정상용접에 대한 용접전류 및 전압 파형의 차이를 확인하기 위하여 임의적인 비정상용접실험을 실시하였다. 본 연구에서는 모재 두개의 간격을 1.
대상 데이터
- 실험을 위해 정상적인 용접과 비정상적인(결함) 용접에 대한 용접 데이터를 수집하였다. 데이터 수집은 초당 10,000개이며 실제 용접데이터는 약 80,000개이다. 수집한 데이터에서 불안정한 구간은 프로그램을 통해 미리 제거하였으며, 데이터 분석은 MATLAB 프로그램으로 구현된 이동평균 필터를 사용하였다.
- 이러한 결함판단 범위는 데이터 샘플수와 용접 공정 환경에 따라 다소 차이가 있으므로, 실제 현장에서 용접 전에 정상 용접의 표준 데이터로부터 결정되어진다. 본 연구에서는 용접 현장에서 일반적으로 사용되고 있는 10% 이내의 범위로 설정하였다. 예를들어 용접전압이 18V이고, 결함판단범위를 10%로 하였다면, 결함판단 범위는 16.
- 즉 모재의 두께와 용접 속도에 맞는 최적의 용접전압과 전류가 존재한다. 실험에 사용된 용접 와이어는 직경 1.2mm를 사용하였으며, 용접 속도는 0.8m/min, 용접 진행방향에 대한 토치방향은 후진법을 사용하였다. 실험에서 사용된 모재의 재질은 냉간압연강판(Steel plate cold commercia, SPCC)이고, 모재의 두께는 3mm(이하 3t)를 사용하였다.
- 8m/min, 용접 진행방향에 대한 토치방향은 후진법을 사용하였다. 실험에서 사용된 모재의 재질은 냉간압연강판(Steel plate cold commercia, SPCC)이고, 모재의 두께는 3mm(이하 3t)를 사용하였다.
- 본 논문에서는 측정된 용접 변수(전압과 전류) 데이터에 이동평균필터를 적용하여 용접 결함 상태 여부를 실험을 통해 분석하였다. 실험을 위해 정상적인 용접과 비정상적인(결함) 용접에 대한 용접 데이터를 수집하였다. 데이터 수집은 초당 10,000개이며 실제 용접데이터는 약 80,000개이다.
- 용접전류 및 전압 파형을 측정하기 위해 사용된 오실로스코프는 텍트로닉스(Tektronix) DPO 7254 모델을 사용하여 초당 10,000개의 데이터를 수집하였다. 용접기는 야스카와(Yaskawa) SR-350이며, 용접로봇은 MH6를 사용하였다. 용접전압은 용접기와 용접로봇 사이의 양(+)의 단자와 음(-)의 단자에서, 용접전류는 홀센서(hall sensor)를 이용하여 용접기의 음(-)단자에서 각각 측정하였다.
- 1에 보였다. 용접전류 및 전압 파형을 측정하기 위해 사용된 오실로스코프는 텍트로닉스(Tektronix) DPO 7254 모델을 사용하여 초당 10,000개의 데이터를 수집하였다. 용접기는 야스카와(Yaskawa) SR-350이며, 용접로봇은 MH6를 사용하였다.
- 3의 비정상 용접 데이터에 이동평균 필터를 적용한 결과이다. 전체 샘플링 개수는 80,000개이며 N=2000으로 하여 분석된 데이터이다. 용접전류의 경우 결함판단 범위의 상한 값은 204.
데이터처리
- 데이터 수집은 초당 10,000개이며 실제 용접데이터는 약 80,000개이다. 수집한 데이터에서 불안정한 구간은 프로그램을 통해 미리 제거하였으며, 데이터 분석은 MATLAB 프로그램으로 구현된 이동평균 필터를 사용하였다. 평균에 사용되는 데이터의 수(N) 의 값은 약 2000으로 하였고, 이것은 결함판단 범위가 10% 이내가 되도록 하는 값이며 반복적인 실험을 통해 산출되었다.
- 용접 데이터의 이동평균은 MATLAB 프로그램으로 구현된 이동평균필터를 사용하여 산출하였다. 실제 용접 시간은 약 8초 정도로 전체 샘플링 개수는 약 80,000개이다.
이론/모형
- 먼저 최적의 용접전류 및 전압 입력 값을 결정하기 위한 방법으로는 용접 후에 형성된 비드의 모양을 육안으로 관찰하는 외관검사법을 사용하였다.
성능/효과
- 따라서 본 논문에서는 용접 중에 측정된 전압과 전류 데이터들로부터 이동평균필터를 사용하여 용접 중의 전압과 전류 신호를 처리하였다. 그 결과 정상용접 상태의 전압 및 전류의 신호특성과 비정상용접 상태의 전압 및 전류 신호의 특성을 구분할 수 있었으며 이를 통해 용접 상태 검출이 가능하게 되었다.
- 3의 비정상 용접 파형에서 검출되지 않았던 결과가 본 연구에서 제안한 이동평균 신호처리에 의해 검출이 가능함을 의미한다. 따라서 용접전류 및 전압 파형을 이용한 용접 결함판단을 하기 위해서는 적절한 신호처리가 필요하며 본 연구에서는 이동평균필터를 사용하여 가능함을 알 수 있다.
- 분석 결과, 신호처리 전의 측정 데이터에서는 관측되지 않았던 용접전압 및 전류파형의 이상현상이 이동평균필터가 적용된 데이터에서는 정확히 검출되었다. 따라서 본 연구에서는 용접전압과 전류를 이용한 용접결함판단을 위하여 이동평균필터를 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
- 4(b)의 5초 ～ 6초 사이에 용접전류파형과 전압파형에서 결함판단 범위인 점선을 넘는 파형이 검출되고 있다. 이 결과는 Fig. 3의 비정상 용접 파형에서 검출되지 않았던 결과가 본 연구에서 제안한 이동평균 신호처리에 의해 검출이 가능함을 의미한다. 따라서 용접전류 및 전압 파형을 이용한 용접 결함판단을 하기 위해서는 적절한 신호처리가 필요하며 본 연구에서는 이동평균필터를 사용하여 가능함을 알 수 있다.
- 수집한 데이터에서 불안정한 구간은 프로그램을 통해 미리 제거하였으며, 데이터 분석은 MATLAB 프로그램으로 구현된 이동평균 필터를 사용하였다. 평균에 사용되는 데이터의 수(N) 의 값은 약 2000으로 하였고, 이것은 결함판단 범위가 10% 이내가 되도록 하는 값이며 반복적인 실험을 통해 산출되었다.
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