Akustische Prozessüberwachung beim Bolzenschweißen

Die KI-Trainer des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Ilmenau realisieren in Zusammenarbeit mit den Firmen Plauen Stahl Technologie GmbH und Bolte GmbH einen Demonstrator, der den Einsatz maschineller Lernverfahren zur akustischen Prozessüberwachung beim Bolzenschweißen untersucht.

Problemstellung

Beim Bolzenschweißen kommt es prozessbedingt häufig zur sogenannten Blaswirkung. Dieser Effekt sorgt für die ungewollte Auslenkung des Lichtbogens und eine damit einhergehende unregelmäßige Schweißwulst.

Zielsetzung

Ziel des Projektes ist die Aufnahme von akustischen Daten zum Bolzenschweißprozess mit einer anschließenden Korrelation der entstehenden Nahtausbildung mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens. Zusätzlich sollen ebenfalls Klangproben der Schweißverbindungen durchgeführt und mit der entstandenen Nahtqualität in Verbindung gebracht werden.

Projektbeschreibung

Im Umfang dieses Projektes soll der Luftschall beim Bolzenschweißen aufgenommen und mit dem Schweißergebnis in Verbindung gebracht werden. Entscheidend hierbei ist die prozessbedingt auftretende Blaswirkung. Dieser Effekt sorgt dafür, dass der Lichtbogen in eine bestimmte Richtung ausgelenkt wird und somit für eine sehr ungleichmäßige Schweißwulst sorgt. Diese ungleichmäßige Schweißwulst sorgt wiederum für eine Reduzierung der Festigkeitseigenschaften der Verbindung. Gelingt es mit Hilfe der Schallausbreitung die Verbindungsqualität vorherzusagen, kann eine Prozessüberwachung und damit einhergehende Ausschussreduzierung realisiert werden. Dem Bediener wird damit zusätzlich signalisiert, dass die Prozessparameter unter Umständen anzupassen sind. Zusätzlich wird innerhalb des Projektes eine Klangprobe der erzeugten Verbindungen durchgeführt, um auch hier mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens, den Luftschall mit der Verbindungsqualität zu korrelieren.