Joung, Ji Hoon;Shin, Hyeon-Ho;Song, Young Hoon;Kim, SooJong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.10
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pp.1051-1056
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2014
In this paper, we introduce an intelligent robotic arc welding system which exploits sensors like as LVS (Laser Vision Sensor), Hall effect sensor, voltmeter and so on. The use of industrial robot is saturated because of its own limitation, and one of the major limitations is that industrial robot cannot recognize the environment. Lately, sensor-based environmental awareness research of the industrial robot is performed actively to overcome such limitation, and it can expand application field and improve productivity. We classify the sensor-based intelligent arc welding robot system by the goal and the sensing data. The goals can be categorized into detection of a welding start point, tracking of a welding line and correction of a torch deformation. The Sensing data can be categorized into welding data (i.e. current, voltage and short circuit detection) and displacement data (i.e. distance, position). This paper covers not only the explanation of the each category but also its advantage and limitation.
This paper presents a motion control method and its simulation results of a mobile robot for a lattice type welding. Its dynamic equation and motion control methods for welding speed and seam tracking are described. The motion control is realized in the view of keeping constant welding speed and precise target line even though the robot is driven for following straight line or curve. The mobile robot is modeled based on Lagrange equation under nonholonomic constraints and the model is represented in state space form. The motion control of the mobile robot is separated into three driving motions of straight locomotion, turning locomotion and torch slider control. For the torch slider control, the proportional-integral-derivative (PID) control method is used. For the straight locomotion, a concept of decoupling method between input and output is adopted and for the turning locomotion, the turning speed is controlled according to the angular velocity value at each point of the corner with range of 90$^{\circ}$ constrained to the welding speed. The proposed control methods are proved through simulation results and these results have proved that the mobile robot has enough ability to apply the lattice type welding line.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.2
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pp.152-159
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2005
This paper describes the application of a model-based system design method critical to complex intelligent systems, PSARE, to a welding robot development to define its top level architecture. The PSARE model consists of requirement model which describes the core processes(function) of the system, enhanced requirement model which adds technology specific processes to requirement model and allocates them to architecture model, and architecture model which describes the structure and interfaces and flows of the modules of the system. This paper focuses on the detailed procedure and method rather than the detailed domain model of the welding robot. In this study, only the top level architecture of a welding robot was defined using the PSARE method. However, the method can be repeatedly applied to the lower level architecture of the robot until the process which the robot should perform can be clearly defined. The enhanced data flow diagram in this model separates technology independent processes and technology specific processes. This approach will provide a useful base not only for improvement of a class of welding robots but also for development of increasingly complex intelligent real-time systems.
Laser welding technology for automobile body is studied. Laser system, robot and seam tracking system are used for 3D laser welding system. The laser system is used 4kW Nd:YAG laser(HL4006D) of Trumpf and the robot system is used IRB6400R of ABB. The seam tracking system is SMRT-20LS of ServoRobot. The welding joints of steel plate are butt and lap joint. The 3 dimensional laser welding for non-linear pipe welding line is performed.
Much experience and knowledge is needed in welding because there are many working parameters and quantitative description is difficult. Therefore, introduction of expert system based on such data base has been required. In this study, welding heat and shape of bead was controlled by fuzzy inference with the welding condition, position error and voltage and current error of robot. For this, torch trajectory of robot was generated by modeling the working data with CAD and then welding was carried out through down loading to robot. And working error was controlled by on-line communication.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.4
no.2
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pp.30-38
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2003
This paper proposed PID controller for torch slider and PD controller for motor right wheel. to control the motion of two-wheeled welding mobile robot with seam tracking sensor touched on welding line. The motion control is realized in the view of keeping constant welding velocity and precise seam tracking even though the target welding line is on straight line or curved line. The position and direction of the body of the mottle robot are controlled by using signal errors between seam tracking sensor and body positioning sensor attached on the end of torch slider and body side of the mobile robot, respectively. In turning motion, the body and the torch slider are controlled by using the kinematic model related with two motions of body turning and torch sliding. The straight locomotion is controlled according to eleven control patterns obtained from displacements between two sensors of the seam tracking sensor and the body positioning sensor. The effectiveness is proven through the experimental results fur lattice type welding line. Through the experimental results, we can see that the position value of the electrode end point and the welding velocity are controlled almost constantly both in straight and turning locomotion.
An automatic welding system is designed for a part of fork lift. The system is composed of articulated type welding robot, welding positioners, shuttle for robot, system controller and welding equipment. From the application of the system, stable weld quality and production cost saving are achieved. In this paper, the hardware features and control structure of the system are presented.
Welding of corner area across the edge is a difficult problem in robotized arc welding system, especially when continuously-welded leakage-proof product is required. This paper presents the methodology of cooperation plan of an arc welding robot and 1 or 2 axis welding manipulators for corner area welding. Welding trajectory for the robot is generated using clothoid curves; symmetrical double clothoid curve or unsymmetrical clothoid curve depending on the nature of the workpiece. The clothoid curve is first formulated for the case of linear type positioning table and then applied to the case of rotary type manipulator. The methodology is then illustrated for practical downhand welding situations.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.760-763
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2004
This work presents OLP system made independently in HSD for sub-assembly welding robot system set already and assembly welding robot system developed lately on the low speed diesel engines. This paper focuses on the DB module and the job creation based upon it. Also, It contains the welding history DB that saves the information of jobs executed after welding.
The Automation and Control Group at the University of Brasilia is developing an automatic welding station based on an industrial robot and a controllable welding machine. Several techniques were applied in order to improve the quality of the welding joints. This paper deals with the implementation of a laser-based computer vision system to guide the robotic manipulator during the welding process. Currently the robot is taught to follow a prescribed trajectory which is recorded a repeated over and over relying on the repeatability specification from the robot manufacturer. The objective of the computer vision system is monitoring the actual trajectory followed by the welding torch and to evaluate deviations from the desired trajectory. The position errors then being transfer to a control algorithm in order to actuate the robotic manipulator and cancel the trajectory errors. The computer vision systems consists of a CCD camera attached to the welding torch, a laser emitting diode circuit, a PC computer-based frame grabber card, and a computer vision algorithm. The laser circuit establishes a sharp luminous reference line which images are captured through the video camera. The raw image data is then digitized and stored in the frame grabber card for further processing using specifically written algorithms. These image-processing algorithms give the actual welding path, the relative position between the pieces and the required corrections. Two case studies are considered: the first is the joining of two flat metal pieces; and the second is concerned with joining a cylindrical-shape piece to a flat surface. An implementation of this computer vision system using parallel computer processing is being studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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