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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117086482A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311045153.3
申请日：2023-08-17
Applicant: 广州大学
Abstract: 本方案涉及提供基于迭代的激光焊接温度控制方法、控制器、设备和介质，温度控制方法具体包括：接收目标温度曲线、实时温度，根据目标温度曲线和实时温度计算迭代温度误差，根据迭代温度误差和上一次迭代输出功率进行迭代，得到当前迭代输出功率，直到迭代温度误差小于预设值，以当前迭代输出功率作为控制激光功率，根据控制激光功率输出激光束，利用激光束进行焊接。本发明可以提高焊接温度的控制精度、稳定性和适应性，应用于焊接控制领域。
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公开(公告)号：CN117020346A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311035609.8
申请日：2023-08-16
Applicant: 广州大学
Abstract: 本方案涉及激光软钎焊设备的温度控制方法、系统、设备和介质，控制方法包括：根据目标曲线获取预测时域内的目标温度序列，根据目标温度序列和预测模型的预测温度建立代价函数，并建立约束条件，预测模型用于预测未来一段时间内的预测温度，在满足约束条件的情况下，使代价函数最小，求解得到最优控制序列，从最优控制序列中确定目标控制功率，根据目标控制功率驱动激光软钎焊设备加热焊点。本发明可以减少实际输出温度与目标温度之间的误差值，提高系统的响应速度和控制精度，应用于焊接控制领域。
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公开(公告)号：CN116140735A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310113972.0
申请日：2023-02-13
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及焊接控制领域，且公开了一种激光软钎焊设备焊接过程中的温度控制方法，在一个精确的数学模型的前提下，对模型进行离散化，列出离散化公式并进行Z变换，得到每个周期的被控对象；在每个周期内，将PID控制器和被控对象串联，求出闭环传递函数，进行极点配置，计算出控制器参数；对第一个加热周期进行误差计算，将误差输入到下一周期的PID控制器进行运算，得到结果值为激光功率；以此类推，以保证每次的误差在一个可控的范围内。经过实验，结果证实了本文提出的自校正PID控制方法在控制精度和调节时间上有了明显的提升。且本发明相对于固定参数PD控制算法来说，提高了系统的响应速度和控制精度，且功率控制量更为平滑，耗能更少。
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公开(公告)号：CN116252012A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310113968.4
申请日：2023-02-13
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及激光软钎焊建模领域，且公开了一种激光软钎焊建模以及模型的前馈‑PI控制方法，根据能量守恒定律和傅里叶定律来建立锡膏中的温度场，再基于集中参数法对激光加热建立数学模型。根据此模型，进行多组实验，辨识出模型中难以确定的复杂参数，得到最优模型。经过仿真实验和实际实验数据对比，证明了本文所建立的激光软钎焊热力学模型的准确性。最后基于模型设计前馈‑PI控制方法。本模型对于其他激光焊接模型，温度误差更小，使得模型结果更加接近实际结果。将传统PID与前馈‑PI控制方法对比，在温度精度上获得提升，控制量偏差的绝对值之和也相比传统PID控制方法的小，即节约了能量。对比结果证实了前馈‑PI控制效果更优，同时控制性能获得了明显的提高。
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公开(公告)号：CN115482887A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202210923181.X
申请日：2022-08-02
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及激光软钎焊中金属材料的吸收率辩识技术领域，公开了一种激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法，包括以下步骤：第一步：构建数据集；第二步：根据时间步长确定模型数量；第三步：利用matplotlib绘制3D图确定模型的幂次；第四步：训练模型；第五步：合并对各时间步的预测结果，生成预测曲线，并对比真实曲线，该激光软钎焊金属材料的吸收率辩识方法，实现简单,损失函数收敛速度快,训练时对电脑性能要求低。
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