Application of data fusion for welding process diagnostics

• Autorzy: Fidali M. , Jamrozik W.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie fuzji danych dla potrzeb diagnozowania procesu spawania

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Arc welding is commonly applied in industry. Assessment of welded joints quality is one of crucial tasks especially in automated applications. Welding parameters like current, voltage, etc., are used very often in welding process diagnostics, but using single signals is not so effective in describing of welding conditions. Research in use of data fusion techniques for welding process diagnostics is presented in this paper. Signal and decision level methods were taken into consideration. The results of the research confirm that the proposed approach has potential for further practical application.

PL

Spawanie łukowe jest powszechnie stosowane w przemyśle. Ocena jakości połączeń spawanych jest jednym z najważniejszych zadań, zwłaszcza w przypadku produkcji wielkoseryjnej na stanowiskach zautomatyzowanych. Parametry spawania, takie jak prąd, napięcie itp., są bardzo często stosowane w diagnostyce procesu spawania. Rozpatrywanie pojedynczych sygnałów w ocenie procesu spawania nie jest jednak zawsze skuteczne gdyż informacje diagnostyczne zawarte w sygnałach procesowych wzajemnie sie uzupełniają. W artykule przedstawiono badania poświęcone użyciu technik fuzji danych w diagnostyce procesu spawania. Zastosowano metody fuzji działające na poziomie sygnału oraz decyzji. Wyniki badań potwierdzają, że proponowane podejście ma potencjał do dalszego stosowania.

Słowa kluczowe

EN

welding; diagnostics; signal processing; data fusion

PL

spawanie; diagnostyka procesów; analiza sygnałów; fuzja danych

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 17, nr 12
• Strony: 90--95
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Fidali M.

• Institute of Fundamentals of Machinery Design, Silesian University of Technology

autor

Jamrozik W.

• Institute of Fundamentals of Machinery Design, Silesian University of Technology

Bibliografia

• 1. Zhang Y.M. (ed.), Real-Time Weld Process Monitoring, Woodhead Publishing 2008.
• 2. Korbicz J., Kościelny J.M., Kowalczuk Z., Cholewa W. (eds.), Fault Diagnosis. Springer-Verlag 2004.
• 3. Bo Chen, Jifeng Wang, Shanben Chen, A study on application of multi-sensor information fusion in pulsed GTAW. “Industrial Robot: An International Journal”, vol. 37 is. 2, 2010, 168-176.
• 4. Pal K., Bhattacharya S., Pal S.K., Prediction of metal deposition from arc sound and weld temperature signatures in pulsed MIG welding. “Int. J. Adv. Manuf. Technol.”, vol. 45, 2009, 1113-1130.
• 5. Wu C.S., Gao J.Q., Hu J.K., Real-time sensing and monitoring in robotic gas metal arc welding. “Meas. Sci. Technol.”, 18, 303, 2007.
• 6. Shafer G., A mathematical theory of evidence. Princeton University Press 1976.
• 7. Dezert J., Smarandache F., DSmT: A New Paradigm Shift for Information Fusion. “Proceedings of Cogis ’06 Conference”, Paris 2006.
• 8. Martin A., Osswald C., A new generalization of the proportional conEict redistribution rule stable in terms of decision, [in:] F. Smarandache and J. Dezert (eds.), Applications and Advances of DSmT for Information Fusion, Book 2, American Research Press Rehoboth, 2006, 69-88.
• 9. Macci D., Boni A., Cecco M., Petri D., Multisensor Data Fusion. “IEEE Instrumentation and Measurement Magazine”, Part 14, 2008, 24-33.
• 10. Kropas-Hughes C.V., Data fusion for NDT: what, where, why and how. “Materials Evaluation”, Vol. 61, No. 10, 2003, 1118-1120.
• 11. Chady T., Psuj G., Lopato P., Data fusion of eddy current NDT signals. “AIP Conference Proceedings, Golden”, CO, 2008, 610-617.
• 12. Quintino L., Liskevich O., Vilarinho L., Scotti A., Heat input in full penetration welds in gas metal arc welding (GMAW). “The International Journal of Advanced Manufacturing Technology”, 2013, DOI: 10.1007/s00170-013-4862-8.

Uwagi

EN

The investigations were partially financed from resources assigned to science in the years 2009–2012 as a research project N504281937 and from resources assigned to statutory activity of Institute of Fundamentals of Machinery Design, Silesian University of Technology at Gliwice.