一种基于OPCUA架构的工件焊接质量预测装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于OPC UA架构的工件焊接质量预测装置及方法，包括数据采集与存放层、应用层和用于获取工件焊接过程的生产数据的设备层，数据采集与存放层包括OPC UA服务器，OPC UA服务器与设备层通讯连接；应用层包括OPC UA客户端、焊接质量预测系统和MES系统，OPC UA客户端与OPC UA服务器通讯连接，展示生产数据并与设定范围进行比较；焊接质量预测系统与数据采集与存放层通讯连接，将生产数据提交到焊接质量预测系统进行焊接质量预测；MES系统用于标记生产数据不在设定范围内的工件或焊接质量预测不合格的工件。其能够很好地解决设备通信协议各异带来的不便，能够在焊接车间生产过程快速有序地采集工件的生产数据，为后面的质量预测及质量追溯提供基础。后面的质量预测及质量追溯提供基础。后面的质量预测及质量追溯提供基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于OPC UA架构的工件焊接质量预测装置及方法


[0001]本专利技术涉及工件焊接质量预测，具体涉及一种基于OPC UA架构的工件焊接质量预测装置及方法。

技术介绍

[0002]汽车生产焊接车间有多种型号的焊机，在工作时需要记录其电压、电流、温度等参数数据，这些数据对质量预测和质量问题追溯有着巨大的作用。在以往，收集存取现场设备的数据信息，每一个应用软件开发商都需要编写专用的接口函数。由于现场设备的种类繁多，且产品的不断升级，往往给用户和软件开发商带来了巨大的工作负担。通常这样也不能满足工作的实际需要，系统集成商和开发商急切需要一种具有高效性、可靠性、开放性、可互操作性的即插即用的设备驱动程序。不同数控装备之间语义互通的问题难以解决。目前，大多研究和应用集中在数控装备数据采集、制造车间数据采集和监控系统等方面，已基本实现网络互联。但是，由于不同数控装备的私有数据采集协议之间存在数据异构，无法实现语义互通，制约了车间数字化的进一步发展。数据处理困难进一步增加了焊接质量预测和焊接质量追溯的难度。
[0003]在焊接质量预测方面，缺少实时数据的快速采集传输方法导致很难实现实时预测，且很多厂商将这作为一个单独的板块，在建立好预测模型之后，长时间使用该模型，在模型更新方面存在延迟，会增加预测错误的概率。在焊接质量追溯方面，车身在焊接完成后会进入质量检查阶段，如果质量检查不合格，该车身就需要重新处理，且需要获取其焊接过程的各项数据，以确定缺陷产品的分布情况并找出缺陷产生的原因，目前在获取到不合格车身的生产数据之后，很多厂商只是单纯地存储数据，或者会在存储到一定数量之后交予质量预测系统进行使用，使得质量预测系统的更新不及时。
[0004]由于各种焊机及传感器的通信协议各异，使得焊接车间的数据采集后需要投入巨大的成本进行整合。焊接过程中不能对电压和电流等重要参数进行实时监控记录，导致焊接产品的质量得不到保证。由于没有统一的通信协议，车间制造执行系统(MES)在设计时，只能被动地集成各种不同的通信协议与设备相适配，提高了系统开发的难度，阻碍了整个车间信息化建设。没有良好的数据处理方式也会对后续质量预测模型实时预测焊接质量和质量追溯过程带来巨大阻力。
[0005]缺少实时数据的快速采集传输方法导致很难实现实时预测，焊接质量预测与焊接质量追溯相互分割的情况下，使得质量预测系统难以快速利用到最新的样本来更新结构，不利于实际生产的进行，具有一定进步空间。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种基于OPC UA架构的工件焊接质量预测装置及方法，其能够很好地解决设备通信协议各异带来的不便，能够在焊接车间生产过程快速有序地采集工件的生产数据，为后面的质量预测及质量追溯提供基础。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0008]一种基于OPC UA架构的工件焊接质量预测装置，包括设备层、数据采集与存放层和应用层；所述设备层用于获取工件焊接过程的生产数据；所述数据采集与存放层包括OPC UA服务器，所述OPC UA服务器与设备层通讯连接，作为数据采集端和数据传输的发送端；所述应用层包括OPC UA客户端、焊接质量预测系统和MES系统，所述OPC UA客户端与OPC UA服务器通讯连接，作为数据传输的接收端，用于展示生产数据并将生产数据与设定范围进行比较；所述焊接质量预测系统与数据采集与存放层通讯连接，将工件焊接过程的生产数据提交到焊接质量预测系统进行焊接质量预测；所述MES系统用于标记生产数据不在设定范围内的工件或焊接质量预测不合格的工件。
[0009]进一步，所述数据采集与存放层还包括用于存储生产数据的数据库。
[0010]进一步，所述焊接质量预测系统内集成有基于卷积神经网络的焊接质量预测模型，所述焊接质量预测模型以工件焊接过程的生产数据作为输入，以焊接质量等级作为输出。
[0011]进一步，若在生产过程中出现某个焊接完成的工件在后续质量检测中被判定为不合格，提取不合格工件的生产数据并利用所述不合格工件的生产数据训练焊接质量预测模型，实现焊接质量预测模型的实时更新完善。
[0012]进一步，所述生产数据包括焊接工艺参数和工件尺寸数据。
[0013]一种基于OPC UA架构的工件焊接质量预测方法，其包括如下步骤：
[0014]S1，工件开始焊接加工，数据采集与存放层通过设备层采集当前工件焊接过程的生产数据；
[0015]S2，将采集到的生产数据发送到应用层的OPC UA客户端进行展示，并将生产数据与设定范围进行比较，若某个工件的生产数据在设定范围内，则进行S3，若某个工件的生产数据不在设定范围内，则通过MES系统对该工件进行标记，在工件焊接完成后进行重点质量检测；
[0016]S3，将采集到的生产数据提交到焊接质量预测系统进行质量预测，判断工件焊接质量是否合格。
[0017]进一步，S3中若预测结果为工件不合格，则通过MES系统对该工件进行标记，在工件焊接完成后进行重点质量检测。
[0018]进一步，还包括S4，工件焊接完成后进行质量检测，若工件质量检测不合格，则提取该工件的生产数据并用于更新训练焊接质量预测系统中的焊接质量预测模型。
[0019]本专利技术的有益效果：
[0020]1、本专利技术采用OPC UA架构解决设备通信协议各异带来的不便，能够在焊接车间生产过程快速有序地采集生产数据，为后面的质量预测及质量追溯提供基础。
[0021]2、本专利技术利用基于卷积神经网络的焊接质量预测模型来实时预测工件的焊接质量，针对预测结果为工件不合格，则通过MES系统对该工件进行标记，在工件焊接完成后进行重点质量检测。
[0022]3、本专利技术结合质量追溯，提取不合格工件的生产数据用于更新训练焊接质量预测系统中的焊接质量预测模型，保持焊接质量预测模型的成长和完善。
附图说明
[0023]图1是本专利技术所述基于OPC UA架构的工件焊接质量预测装置的结构示意图；
[0024]图2是本专利技术所述基于OPC UA架构的工件焊接质量预测方法流程图；
[0025]图3是OPC UA架构的工作模式示意图；
[0026]图4是OPC UA架构的结构示意图；
[0027]图5是OPC UA客户端与OPC UA服务器的连接示意图；
[0028]图6是卷积神经网络的结构示意图；
[0029]图7是本专利技术用来训练焊接质量预测模型的卷积神经网络结构示意图。
具体实施方式
[0030]以下将参照附图和优选实施例来说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本专利技术，而不是为了限制本专利技术的保护范围。
[0031]需要说明的是，以下实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于OPCUA架构的工件焊接质量预测装置，其特征在于：包括设备层、数据采集与存放层和应用层；所述设备层用于获取工件焊接过程的生产数据；所述数据采集与存放层包括OPCUA服务器，所述OPCUA服务器与设备层通讯连接，作为数据采集端和数据传输的发送端；所述应用层包括OPCUA客户端、焊接质量预测系统和MES系统，所述OPCUA客户端与OPCUA服务器通讯连接，作为数据传输的接收端，用于展示生产数据并将生产数据与设定范围进行比较；所述焊接质量预测系统与数据采集与存放层通讯连接，将工件焊接过程的生产数据提交到焊接质量预测系统进行焊接质量预测；所述MES系统用于标记生产数据不在设定范围内的工件或焊接质量预测不合格的工件。2.根据权利要求1所述的基于OPCUA架构的工件焊接质量预测装置，其特征在于：所述数据采集与存放层还包括用于存储生产数据的数据库。3.根据权利要求1或2所述的基于OPCUA架构的工件焊接质量预测装置，其特征在于：所述焊接质量预测系统内集成有基于卷积神经网络的焊接质量预测模型，所述焊接质量预测模型以工件焊接过程的生产数据作为输入，以焊接质量等级作为输出。4.根据权利要求3所述的基于OPCUA架构的工件焊接质量预测装置，其特征在于：若在生产过程中出现某个焊接完成的工件在后续质量检测中被判定为不合格，提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈勇，李伟，马瑶，何霞，纪宏娟，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：