TY - CONF A1 - Fabry, Cagtay A1 - Pittner, Andreas A1 - Rethmeier, Michael T1 - Gap width detection in automated narrow-gap GMAW with varying process parameters T2 - Arc welding and production processes: proceedings of Commission XII IIW, Shanghai 2017 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 measurement 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 to 25 mm and wire feed rates in the range of 9 to 13 m/min were used in the course of this study. Artificial neural networks were used 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 used as inputs to calculate the gap width. Evaluation the proposed arc sensor model show very good estimation capabilities for parameters sufficiently covered during experiments. T2 - IIW Annual Assembly 2017 CY - Shanghai, China DA - 25.06.2017 KW - Arc sensor KW - Automation KW - GMAW KW - Narrow-gap welding KW - Neural network PY - 2017 SP - 1 EP - 19 AN - OPUS4-44283 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Fabry, Cagtay A1 - Pittner, Andreas A1 - Rethmeier, Michael T1 - Automatisierungs- und Regelkonzepte für das MSG-Engspaltschweißen T2 - 36. Assistentenseminar Füge- und Schweißtechnik N2 - Zur Effizienzsteigerung beim Einsatz von Lichtbogenverfahren für Fügeaufgaben im Dickblechbereich werden häufig angepasste Verfahren mit möglichst geringer Nahtquerschnittsfläche angewendet, beispielsweise das MSG-Engspaltschweißen für I-Nähte. Die Herausforderung für die Automatisierung des Verfahrens besteht neben der komplexen Prozessführung auch in der oftmals schlechten Zugänglichkeit der Prozesszone für optische Sensorik, weswegen verstärkt auf prozessorientierte Sensorik zurückgegriffen wird. Zur Steigerung des Prozessverständnisses und Entwicklung neuer Regelungskonzepte wurde ein Versuchsaufbau umgesetzt, der sowohl optische Messsysteme als auch prozessorientierte Sensorik in einer gemeinsamen Steuerungsumgebung vereint. Die umfassende prozessbegleitende Sensorik ermöglicht die sukzessive Erweiterung des Prozesswissens, welches direkt zur Umsetzung neuer Steuer- und Regelalgorithmen basierend auf Regressionsmodellen genutzt werden kann. Der gemeinsame Einsatz optischer und prozessorientierter Sensorik wurde zur Auslegung eines Lichtbogensensors zur Höhenführung genutzt. Die Versuchsdurchführung mit dem Ziel der Ableitung nichtlinearer Regressionsmodelle erfolgt automatisiert mit Hilfe eines optischen Sensors. Der Vorteil dieses Verfahrens liegt dabei neben der schnellen Umsetzbarkeit in der direkten Korrelation der Messwerte zu realen physikalischen Systemgrößen und der schnellen Adaption auf unterschiedliche Schweißparameter und -prozesse. T2 - 36. Assistentenseminar Füge- und Schweißtechnik CY - Reinsehlen, Germany DA - 05.10.2015 KW - MSG-Schweißen KW - Automatisierung KW - Lichtbogensensorik KW - Künstliche neuronale Netze KW - Digitalisierung PY - 2017 SN - 978-3-945023-57-0 VL - 320 SP - 21 EP - 26 PB - DVS Media GmbH CY - Düsseldorf AN - OPUS4-44531 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Fabry, Cagtay A1 - Pittner, Andreas A1 - Rethmeier, Michael T1 - Data-based process monitoring and control in narrow-gap GMAW N2 - An experimental setup to integrate laser sensor into conventional GMAW setups via a unified control architecture is described. The setup is used to automate and monitor narrow-gap GMAW. A way to develop GMAW arc-sensors using artificial neural networks using the setup is shown. The control system is connected to a relational database to store various process measurements. The database can be accessed to filter previous weldments by numerous criteria which allows modelling of process parameter correlation among vast datasets. Such models can be used for process monitoring and control in future applications. T2 - IIW Commission I, IV, XII / SG 212 Intermediate Meeting CY - Genova, Italy DA - 07.03.2016 KW - Narrow gap GMAW KW - MSG-Engspaltschweißen KW - Artificial neural networks KW - Profile measurement KW - GMAW control KW - Arc-sensing KW - Künstliche neuronale Netze KW - Profilvermessung KW - MAG Prozesssteuerung KW - Lichtbogensensorik PY - 2016 AN - OPUS4-35535 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Fabry, Cagtay A1 - Pittner, Andreas A1 - Rethmeier, Michael T1 - Datenerfassung und -analyse zur Prozessüberwachung und -regelung beim Lichtbogenschweißen T2 - Roboter 2015 N2 - Der Beitrag stellt am Beispiel eines für adaptive MSG-Lichtbogen-Engspaltschweißungen im Dickblech-Bereich entwickelten Versuchsstandes ein Automatisierungskonzept für vernetzte kommerziell verfügbare Anlagenkomponenten über ein zentrales echtzeitfähiges Steuersystem auf Basis des EtherCAT-Protokolls vor. Der Fokus liegt hierbei auf der Eignung für Aufgaben im Bereich der Qualitätssicherung sowie Forschung und Entwicklung leistungsfähiger Algorithmen zur Prozessüberwachung und -regelung. Die sich daraus ergebende Vielzahl zu messender und steuernder Parameter stellen vor allem in Verbindung mit präzisen und hochfrequenten Messgeräten höchste Anforderungen an die Datenverarbeitung sowohl in Echtzeit als auch zur Auswertung nach dem Prozess. Die Einbindung etablierter Programmiertools wie MATLAB/Simulink in gängigen Automatisierungsstandards ermöglichen flexible und innovative Forschungsarbeit. Durch die automatisierte Datenerfassung in einer übergelagerten Datenbank stehen die Messungen sämtlicher Schweißvorgänge jederzeit zur Entwicklung neuer Abläufe zur Prozessteuerung und -regelung oder zur Verbesserung der bestehenden Algorithmen zur Verfügung, was insbesondere den sukzessiven Aufbau komplexer Regressionsmodelle aus der Anwendung heraus ermöglicht. Als Applikationsbeispiel wird die Entwicklung eines dynamischen Lichtbogensensors vorgestellt und diskutiert. Die Versuchsdurchführung mit dem Ziel der Ableitung nichtlinearer Regressionsmodelle erfolgt automatisiert mithilfe eines optischen Sensors. Der Vorteil dieses Verfahrens liegt dabei neben der schnellen Umsetzbarkeit in der direkten Korrelation der Messwerte zu realen physikalischen Systemgrößen und der schnellen Adaption auf unterschiedliche Schweißparameter und -prozesse. T2 - Roboter 2015 CY - Nürnberg, Germany DA - 16.09.2015 KW - Lichtbogenschweißen KW - Prozessüberwachung PY - 2015 SN - 978-3-945023-45-7 N1 - Serientitel: DVS-Berichte – Series title: DVS-Berichte IS - 317 SP - 17 EP - 23 PB - DVS Media GmbH CY - Düsseldorf AN - OPUS4-34584 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -