TY - CONF A1 - Fabry, Cagtay A1 - Pittner, Andreas A1 - Rethmeier, Michael T1 - Automatisierungs- und Regelkonzepte für das MSG-Engspaltschweißen - Pendel- und Füllgradregelung N2 - Das MSG-Engspaltschweißen eignet sich auf Grund der I-Nahtvorbereitung besonders für das wirtschaftliche Fügen bei hohen Blechdicken über 100 mm und bietet darüber hinaus zusätzliche technologische Vorteile. Für die automatisierte Anwendung des Verfahrens unter Produktionsbedingungen muss dabei die Prozesssicherheit auch für mitunter große Variationen der Spaltbreite entlang der Schweißnaht gesichert bleiben. In erster Linie betrifft dies bei mechanischer Auslenkung der Drahtelektrode die Adaption der Pendelbewegung auf die jeweilige Spaltbreite um eine ausreichende Flankenanbindung zu garantieren. Für die Online-Regelung der Pendelbewegung mittels Lichtbogensensorik wurde eine Methode implementiert die die notwendigen Pendelwinkel an jeder Nahtflanke unabhängig ermittelt und darüber hinaus Fehlstellungen des Brenners sowie Veränderungen des Kontaktrohrabstandes und der Prozessparameter eigenständig kompensiert. Eine Füllgradregelung auf Grundlage optischer Erfassung und Auswertung der Schweißnahtgeometrie wurde zusätzlich eingesetzt um bei veränderlichen Nahtquerschnittsflächen einen vorgegebenen, gleichbleibenden Lagenaufbau zu erzielen. T2 - WGF Assistentenseminar 2016 CY - Paewesin, Germany DA - 06.09.2016 KW - MSG-Engspaltschweißen KW - MAG Prozesssteuerung KW - Sensorik KW - Lichtbogensensorik KW - Profilvermessung PY - 2018 SN - 978-3-96144-025-2 VL - 339 SP - 1 EP - 7 PB - DVS Media GmbH CY - Düsseldorf AN - OPUS4-44284 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Fabry, Cagtay A1 - Pittner, Andreas A1 - Rethmeier, Michael T1 - Design of neural network arc sensor for gap width detection in automated narrow gap GMAW N2 - An approach to develop an arc sensor for gap width estimation during automated NG-GMAW with a weaving electrode motion is introduced by combining arc sensor readings with optical measurements of the groove shape to allow precise analyses of the process. The two test specimen welded for this study were designed to feature a variable groove geometry in order to maximize efficiency of the conducted experimental efforts, resulting in 1696 individual weaving cycle records with associated arc sensor measurements, process parameters and groove shape information. Gap width was varied from 18 mm to 25 mm and wire feed rates in the range of 9 m/min to 13 m/min were used in the course of this study. Artificial neural networks were applied as a modelling tool to derive an arc sensor for estimation of gap width suitable for online process control that can adapt to changes in process parameters as well as changes in the weaving motion of the electrode. Wire feed rate, weaving current, sidewall dwell currents and angles were defined as inputs to calculate the gap width. The evaluation of the proposed arc sensor model shows very good estimation capabilities for parameters sufficiently covered during the experiments. KW - GMA welding KW - Narrow gap welding KW - Sensor KW - Neural networks KW - Adaptive control PY - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s40194-018-0584-8 SN - 1878-6669 SN - 0043-2288 VL - 62 IS - 4 SP - 819 EP - 830 PB - Springer CY - Berlin AN - OPUS4-45234 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -