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未来的焊接机器人核心系统是自学习

                       未来的焊接机器人核心系统是自学习
 
 
 
                      它的自调节属性基于一种由神经网络程序控制的新型传感器系统。大多数情况下,在焊接时使用监视传感器,该传感器跟踪斜角,这是焊接过程的重要部分。在由开发的系统中,还有用于热分布(焊池的热值)和焊接形式的监控传感器。监测数据从传感器传输到神经网络,神经网络能够推断并对多个变量的同时变化作出反应。
'当检测到错误时,系统能够在焊接过程中对其进行纠正,并计算可能出现的其他故障。因此,终为产品无瑕。焊接自动化系统的问题在于,为工作设定了某些值,基于该值来执行整个焊接,然后检查结果是否良好。现在,整个过程都会对焊接进行监控
 
                    在气体保护电弧焊过程中,影响结果质量的因素包括焊接电流,电弧电压,送丝和输送速度以及焊枪的位置。在神经网络的帮助下,可以为这些系统变量设置调节窗口,然后可以对它们进行控制,使其保持在一定限度内,从而确保终为产品符合要求。
                   “实际上,这意味着当焊接值接近参数窗口中设置的边界值时,系统会校正过程,使焊接值向温度范围的移回,并防止可能的缺陷。”
为北极钢结构增值
                   新系统适用于高强度钢焊接,因为高强度材料的参数窗口明显窄于建筑钢材,钢材越硬,焊接越困难。例如,在北极钢结构工程中使用高强度钢,其中所使用的材料轻,坚固且坚固。
                  “在北极地区,焊接的质量高于温暖地区。在北方,错误会带来灾难性的后果。例如,焊缝能够承受高达-60°C的温度,并且操作保险性非常高,以免发生任何事故。
                   开发的新系统市场遍布全球。该系统可用于例如压力容器,不同种类的容器,管道和管道系统,臂架和梁结构的制造和质量验证。自从自动焊接进入市场以来,焊接行业一直在等待这样的控制系统。
 
                  '该系统将为焊接行业带来显着节省,因为焊后检查和维修将不再需要资源。然而,该系统只能用于大规模焊接操作,因此手动焊接将继续用于机器人焊工无法完成的各种工作。
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