연구논문 자동차차체제조공정에서용접공정오류검출을위한지능형모니터링시스템개발 김태형 유지영 이세헌 박영환 미시건대학교기계공학과 한양대학교대학원기계공학과 한양대학교기계공학부 부경대학교기계공학과 Development of Intelligent Monitoring System for Welding Process Faults Detection in Auto Body Assembly Tae Hyung Kim*, Jiyoung Yu**, Sehun Rhee***, and Young Whan Park**** *Dept. of Mechanical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI 4819, U.S.A. **Dept. of Mechanical Engineering, Hanyang University, Seoul 133-791, Korea ***Div. of Mechanical Engineering, Hanyang University, Seoul 133-791, Korea ****Dept. of Mechanical Engineering, Pukyong National University, Busan 68-739, Korea Corresponding author : srhee@hanyang.ac.kr (Received April 23, 21 ; Revised May 1, 21 ; Accepted May 25, 21) Abstract In resistance spot welding, regardless of the optimal condition, bad weld quality was still produced due to complicated manufacturing processes such as electrode wear, misalignment between the electrode and workpiece, poor part fit-up, and etc.. Therefore, the goal of this study was to measure the process signal which contains weld quality information, and to develop the process fault monitoring system. Welding force signal obtained through variety experimental conditions was analyzed and divided into three categories: good, shunt, and poor fit-up group. And then a monitoring algorithm made up of an artificial neural network that could estimate the process fault of each different category based on pattern was developed. Key Words : Resistance spot welding, Process fault, Monitoring system, Artificial neural network 1. 서론 저항점용접은자동차차체제조라인에서가장널리사용되는접합공정으로 차체한대당요구되는저항점용접공정의수는약 점정도이다 각용접점의내식성 내구성 강도는차체전체의부식 진동및강도에영향을끼칠수있기때문에 차체의신뢰성확보를위해서는개별용접부품질또한양호하게유지되어야한다 이를위해로브곡선을바탕으로용접전류 용접시간 용접가압력에대한허용영역 범위내에서최적용접조건이선정된다 그러나최적조건에서용접공정이수행될지라도생산현장에서발생할수있는공정오류로인해불량한용접부를얻을수있다 공정오류요인으로는접합부표면상태 전극마모 도금층의존재 용접전극과접합부의정렬상태등이있다 특히자동차차체에서최근사용빈도가증가하고있는새로운도금강과신고장력강의경우 재료적인특성으로인해외부조건에따른용접품질의변화가더민감한편이다 이를위해공정오류들이용접품질에끼치는영향에대한다양한연구가시도되었는데 등 은신고장력강의하나인 강
김태형 유지영 이세헌 박영환 에서전극마모가기존고장력강에비해증가함을보였고 등 은전극마모가전류분포를불안정하게하거나 전극캡모양을변형시켜용접품질에큰영향을주는공정오류조건임을밝혔다 은접합부의결합상태를불안정하게하는조건을고려한실험방법을제시하였다 등 는전극과용접부가어긋한여러가지경우에대한공정오류형태를제시하였다 이와더불어센서를이용하여공정오류를계측하기위한연구도수행되었다 저항점용접에서센서를통해계측될수있는공정신호로는동저항 전극변위 음향신호등이있다 는전극접촉면적과동저항사이의관계를이용하여실시간으로전극마모를예측하였고 등 은변위 센서로계측된전극변위로전극마모를모니터링하고제어하였다 등 은광센서를이용한변위센서로계측된전극변위가용접품질을모니터링할수있는적절한공정변수임을보였다 ˇ 등 은용접중로드셀로부터계측된신호를이용하여날림발생을예측할수있는방법을제시하였다 등 은로드셀의신호가접합부와전극의정렬상태불량과직접적인관련이있음을밝혔다 이러한선행연구들은주로여러가지공정오류조건들중일부만을선택하여용접품질에대한영향을분석하였다 그러나실제공정에서는다양한공정오류가발생할수있기때문에이에대한개괄적인정의가필요하다 따라서본연구의목적은용접공정정보를센서로계측한뒤 다양한공정오류들을모니터링할수있는시스템을개발하는것이다 본연구에서적용된힘센서는용접건에부착되어용접공정중접합부에인가되는전극가압력과용융된금속의팽창과수축으로인한너깃힘의평형상태에따라변하는힘을계측한다 그리고힘센서를이용하여다양한공정오류조건에서계측된신호의경향을분석한뒤 공정오류조건을양호한그룹 전류누설그룹 정렬불량그룹으로분류하였다 분류된패턴에따라공정오류를검출하고 그원인을판단할수있는인공신경회로망기반의모니터링알고리즘을개발하였다 2. 저항점용접에서의공정오류 저항점용접에서용접전류 용접시간 용접가압력은용접품질을결정짓는가장중요한세가지인자이다 이러한입력변수들이불안정하게제어될경우용접품질을불량하게만드는원인이될수있다 그러나최근전력변환기술의향상 고성능마이크로컨트롤러와지능형제어알고리즘의개발로인해이와관련된문제는 contact d h f1 f2 해결되었다고할수있다 반면외부조건인전극팁의 마모 도금층 용접건과차체용접부의정렬상태등은 제어하기어려운변수들이다 은저항점용접에서 발생할수있는공정오류들을보여주고있다 는양호한용접부를나타내고 q 는용접 로봇건과용접부의정렬이어긋난상태로전류통전경 로가불안정한경우 는선행용접부와가까 운지점에서용접할때전류가누설되는경우를보여준 다 는전극마모를 는로봇용접 건이용접부을제외한차체의프레임과접촉된상태를 나타낸다 는용접부에간극이존재하여전류 통전을위한초기용접상태가불안정한경우이다 과같이정의된공정오류들에대한용접결과 를확인하기위해서각조건 에서각 회씩용접실험을수행하였다 이때용접전류 용 접시간 그리고용접가압력은각각 의최적용접조건에서수행되었다 용 접품질은너깃사이즈로비교하였다 은실 험후측정된너깃사이즈의평균값을나타낸다 시편의두께를 라고할때너깃사이즈기준은 보통 이다 실험에사용된시편은
자동차차체제조공정에서용접공정오류검출을위한지능형모니터링시스템개발 upper electrode extension extension 강판 를사용하였으므로 기준을적 용할경우 이하의너깃사이즈는용접불량이 라고할수있다 에서 의너 깃사이즈는 로양호한용접결과를얻었다 그러나다른조건인 에서는모두기준 강도 이하의버튼사이즈값을얻었으므로모 두용접불량이라고할수있다 이와같은결과를바 탕으로본연구에서는공정오류들을정의하고 센서로 부터계측된신호를이용하여이와같은오류들을예측 할수있는시스템을개발하고자하였다 3. 압전형힘 / 변위센서를이용한공정신호계측 본연구의저항점용접시스템은 와같이용 접로봇에장착할수있는 형용접건을이용하였다 공정신호를측정하기위해힘 변위 형태 의압전센서 를용접건하부전극에 와같이부착 하였다 센서의측정범위는 με 이고 실제힘단 위로환산하여사용하기위해저항점용접에서사용되 는가압력측정기를이용하여그값을보정하였다 보 정된값은센서계측값 당 이다 용접중 너깃은금속의온도증가에따른부피증가때문에팽 창하고 용융된이후에는용융된금속이용접전극의 가압력으로인해부피가수축한다 너깃의팽창과수 축과정에서발생하는너깃힘은용접부를지지하고있 는전극가압력과평형상태를이루고있다 만약너깃 이팽창하여너깃힘이전극가압력보다커지면전극이 welding gun Force sensor [V] 2.5 2 1.5 1.5 lower electrode piezoelectric sensor nugget extension piezoelectric sensor extraction 5 1 15 뒤로밀리게된다 이때 에서센서의측정단도 압축방향 èç 으로변형된다 또금속의 용융부가커져전극가압력을지지하는고상금속부가 줄어들면너깃은수축한다 이때전극은다시안쪽으 로이동하고센서의측정단도인장방향 çè 으로움직인다 그러므로너깃의팽창과수축은 센서의팽창과수축에대응된다 은실제용접공정을수행하고난뒤신호처리 된센서의신호를나타내고있다 계측시스템은 사 의 보드와 를이용하여구성하였고 의샘플링속도 로계측되었 다 에서용접전류가흐르기시작해서 정도까지의구간은너깃의생성과성장에따라센서의 신호가증가하고있다 그이후에는너깃의성장에따 라용융된금속이전극가압력을지지하지못하여센서 의신호가감소하는구간을나타낸다 이러한결과는 식 과같이표현될수있다 따라서이공정신호를 이용하면너깃의팽창과수축의성장과정정보를얻을 수있다 4. 실험및결과 공정오류에대한모니터링알고리즘을개발하기위
김태형 유지영 이세헌 박영환 θ φ 4 3 2 1 I 5 1 4 5 4 3 2 1 II 5 1 4 해 처럼각공정오류가발생할수있도록변화를주면서실험을수행하였다 각조건당 회씩총 회용접실험을수행하였다 용접전극과접합부의기울임 조건인 에서는기울어진각도 θ 를 사이에서선택하였고 전류누설 조건 인 에서는용접타점사이간격 를 에서선정하였다 전극마모 조건 인 는 전극선단경 φ를 가되도록마모시켰고 은용접건프레임과시편이 처럼접촉되게하였다 는접합부사이에간극 이존재하도록 를 조절하였다 용접은 형저항점용접기와 형용접건을이용하여이미언급한바와같이 강 장을겹쳐용접전류 용접시간 용접가압력 로수행하였다 각공정오류조건에해당하는공정신호를 에나타내었다 각그래프는양호한용접품질을나타내는기준조건인 의신호와각공정오류신호들의비교를보여준다 우선양호한용접품질결과인 의그래프는너깃생성시발생하는팽창에의한증가와이후금속의용융과전극가압력 으로인한너깃수축을나타내는감소를가지고있다 따라서공정오류가발생하지않는경우에는 과같은신호의패턴을가진다 그러나공정오류가발생한 에서는 신호와는상이한패턴을보인다 공정오류신호들은전체적으로 과비교하여너깃의팽창에의한증가속도가느리고 정상점 이늦게형성되거나찾을수없다 그이유는공정오류로인해너깃의성장에필요한충분한입열이접합부에공급되지못하기때문이다 또한 에서용접전극과접합부의정렬상태불량조건인 는 3 2 1 V 5 1 4 3 2 1 type VI 5 1 3 2 1 type V 5 1 비슷한신포패턴을보이며 용접전류가접합부이외 의부분으로누설되는조건에해당하는 도유사한패턴을가지고있다 그러므로공정오류들을그형태에따라분류해보 면 기준조건인그룹 의패턴과전류누설 조건인그룹 의패턴 용접전극과접합부정렬상태불량인그룹 의패턴으로나눌수있다 이결과는모 니터링알고리즘의신경회로망에서출력값으로사용 된다 5. 인공신경회로망을이용한공정오류모니터링알고리즘 본연구에서는모니터링알고리즘으로인공신경회 로망 을이용하였다
자동차차체제조공정에서용접공정오류검출을위한지능형모니터링시스템개발 sensor signal input layer 1 st hidden layer 2 nd hidden layer output layer fault estimation Standard deviation Mean.6.4.2.6.4.2 tested trained I II III IV V VI tested trained I II III IV V VI Types of process faults 구성은오류역전파알고리즘 을사용하였고 뉴런모델로는수렴속도가빠르고안정적인 모델을적용하였다 오류역전파알고리즘의신경망구조는입력층으로 개노드 를가진신호처리된공정신호이고 은닉층은 층으로각각 개 개노드를가진다 출력층은 개의노드로최종모니터링결과값을나타낸다 활성함수는입력층과은닉층 은닉층과은닉층사이에는바이폴라시그모이드함수 를 은닉층과출력층사이에는선형함수 을사용하였다 신경회로망의입력을위해 동안 로계측된센서신호를신호처리과정을거쳐 개의데이터로변환하였다 그러므로입력층의노드는 개이다 그리고출력인모니터링결과값은앞서설명한바와같이분류된공정오류신호의 가지그룹과관련이있다 각조건에서 회씩총 회실험을통해공정신호를계측하였다 신경망학습을위해서사용된신호의개수는 개이고 검사를위해사용된실험의개수는 개이다 즉 가지실험조건에서각조건당 개는학습 개는검사를위해사용되었다 과 은학습및테스트데이터에대한 예측결과의오차평균및표준편차를나타내고있다 Estimated results group III group II group I I III IV V II VI Types of process faults 학습및데이터의예측결과평균은각각 이내이고 예측결과분포를나타내는표준편 차도최대 임으로개발된 은우수한예측 성능을보임을알수있다 은테스트실험데이터에대한 의예측 결과를표시하는그래프이다 각공정오류형태에서 오류형태에대한그룹예측결과가우수함을확인할 수있다
김태형 유지영 이세헌 박영환 5. 결론 저항점용접을이용한자동차차체조립라인에서 생산중여러가지공정오류로인해불량한용접품질 을얻을수있다 본연구에서는양호한용접조건인 과용접품질에영향을끼칠 수있는 가지공정오류 를제시하였다 제시된공정오류의특징분석을위해 용접부정보를가지고있는공정신호를용접건에부 착된센서를이용하여계측하였다 이신호는용접중 너깃의팽창과수축에따른공정정보를나타낸다 오류조건에서계측된신호는양호한용접품질을얻을 수있는그룹 전류누설조건의그룹 용접전극 과접합부정렬상태불량의그룹 로분류하였다 이 러한결과를이용하여공정오류모니터링알고리즘을 인공신경회로망으로구현하였다 오류역전파알고리 즘으로각조건의신호를학습시키고테스트하였다 그결과개발된알고리즘은학습결과와테스트결과가 모두공정오류모니터링시스템에적합함을확인할수 있었다 후 기 이논문은 년정부 교육인적자원부 의재원으로 한국학술진흥재단의지원을받아수행된연구임 참고문헌 각 ˇ ˇ