Saldatura Perfetta? Ci Pensa l’AI! Il Mio Approccio con NRS e ANFIS per il Controllo della Penetrazione

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di una sfida affascinante nel mondo della saldatura industriale, un processo fondamentale in tantissime produzioni, dall’automotive all’edilizia. Avete presente quando due pezzi di metallo vengono uniti per sempre? Ecco, la qualità di quell’unione, chiamata saldatura, è cruciale. E uno degli aspetti più importanti è la penetrazione: quanto in profondità il materiale fuso riesce a legare i due pezzi.

La Sfida: Penetrazione Perfetta, Sempre!

Ottenere una penetrazione “piena” e costante, quella ideale che garantisce la massima resistenza meccanica senza difetti, è un vero rompicapo. Perché? Beh, immaginate un robot che salda seguendo parametri fissi (corrente, tensione, velocità…). Sembra facile, no? Peccato che il mondo reale sia pieno di imperfezioni! Lo spazio tra i pezzi da saldare (il “gap”) può non essere uniforme, oppure i pezzi stessi possono deformarsi leggermente a causa del calore. Risultato? Con parametri costanti, la saldatura può risultare troppo superficiale (non penetrata) o addirittura eccessiva (sovra-penetrata o sfondata).

Un saldatore esperto “sente” queste variazioni e aggiusta il tiro al volo, osservando la pozza di metallo fuso (il bagno di fusione) davanti a sé. Ma come possiamo insegnare a un robot a fare lo stesso, in modo automatico, preciso e affidabile, senza poter guardare direttamente il lato nascosto della saldatura? È qui che entra in gioco la mia ricerca e l’uso di un po’ di “magia” tecnologica.

Il Problema dei Dati e la Soluzione Intelligente

La saldatura è un processo complesso, pieno di variabili non lineari e disturbi. Creare un modello matematico preciso che preveda la penetrazione è quasi impossibile. Allora ho pensato: perché non usare l’intelligenza artificiale, in particolare l’apprendimento automatico? Queste tecniche sono fantastiche perché imparano dai dati senza bisogno di modelli fisici perfetti o di tonnellate di conoscenza pregressa da esperti.

Ma c’è un “ma”. I sensori (come le telecamere che osservano il bagno di fusione) raccolgono una marea di dati. Troppi dati possono “confondere” un sistema di controllo, rendendolo lento o impreciso. È come cercare di capire una ricetta avendo davanti mille ingredienti invece dei 5-6 fondamentali.

Primo Passo: Semplificare con Neighborhood Rough Set (NRS)

Qui entra in gioco la prima parte della mia soluzione: il Neighborhood Rough Set (NRS). Cos’è? Immaginatelo come un setaccio intelligente. È una tecnica matematica che analizza i dati “grezzi” (senza bisogno di trasformarli troppo) e capisce quali sono le informazioni davvero *essenziali* per descrivere un fenomeno, scartando quelle ridondanti o poco utili.

Nel nostro caso, abbiamo usato l’NRS per analizzare le caratteristiche geometriche del bagno di fusione visibile frontalmente (larghezza, lunghezza, area, forma della “coda”…). Applicando l’NRS ai dati raccolti durante esperimenti specifici (chiamati esperimenti ortogonali), siamo riusciti a identificare il set minimo di caratteristiche che influenzano maggiormente la penetrazione. E indovinate? Sono emerse principalmente due caratteristiche chiave: la larghezza della coda del bagno di fusione (WT) e un coefficiente legato all’area della coda (CTS). Fantastico! Abbiamo ridotto la complessità senza perdere informazioni cruciali.

Secondo Passo: Il Cervello Adattivo – ANFIS

Ora che abbiamo gli “ingredienti” giusti, ci serve un “cuoco” intelligente che sappia come usarli per regolare la saldatura in tempo reale. Ecco che entra in scena l’ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Questo è un sistema ibrido potentissimo che combina il meglio di due mondi:

• Le reti neurali: capaci di imparare dai dati e adattarsi.
• La logica fuzzy: brava a gestire l’incertezza e a ragionare in modo simile a un esperto umano (“se la coda è un po’ larga E lo spazio aumenta leggermente, ALLORA aumenta un po’ la corrente”).

Il bello dell’ANFIS è che impara da solo le regole fuzzy e i parametri necessari, analizzando i dati di addestramento. Non dobbiamo dirgli noi esattamente cosa fare in ogni singola situazione, come nei sistemi fuzzy tradizionali che dipendono molto dall’esperienza umana (e possono essere soggettivi).

Nel nostro sistema, l’ANFIS riceve in input:

1. Le due caratteristiche chiave del bagno di fusione identificate dall’NRS (le variazioni di WT e CTS rispetto ai valori ideali).
2. La misura in tempo reale dello spazio tra i pezzi (ottenuta con un sensore laser e una telecamera).
3. La corrente di saldatura istantanea (misurata da un sensore Hall).

Basandosi su questi input, l’ANFIS calcola l’aggiustamento di corrente (ΔI) necessario per mantenere la penetrazione ideale, anche se lo spazio tra i pezzi cambia durante la saldatura.

La Prova del Nove: Esperimenti con Gap Variabile

Basta teoria, passiamo ai fatti! Abbiamo messo alla prova il nostro sistema NRS-ANFIS in condizioni realistiche, saldando pezzi di acciaio Q235 con uno spessore di 6 mm e uno spazio tra loro che variava apposta durante il processo (da 0.4 mm a 2.0 mm), simulando le imperfezioni di assemblaggio. Abbiamo confrontato i risultati ottenuti usando il nostro sistema di controllo intelligente con quelli di una saldatura fatta con parametri costanti (corrente fissa a 185 A).

I risultati? Davvero incoraggianti!
Con la corrente costante, la percentuale di saldatura con penetrazione completa e corretta era solo del 62.5%. Non male, ma non abbastanza per applicazioni critiche.
Con il nostro sistema NRS-ANFIS che aggiustava la corrente in tempo reale, abbiamo raggiunto un tasso di penetrazione completa dell’87% in due serie di esperimenti! E non solo: la larghezza della saldatura sul retro (un indicatore della qualità della penetrazione) era molto più uniforme e consistente. Il sistema ha dimostrato di reagire rapidamente ai cambiamenti dello spazio, mantenendo la qualità richiesta dalle specifiche di saldatura.

Conclusioni: Un Passo Avanti per la Saldatura Intelligente

Cosa significa tutto questo? Che combinando l’abilità dell’NRS nel distillare l’essenziale dai dati e la capacità di apprendimento adattivo dell’ANFIS, abbiamo creato un metodo efficace per controllare uno degli aspetti più critici e difficili della saldatura GMAW: la penetrazione.

Questo approccio ha diversi vantaggi:

• Non richiede modelli fisici complessi.
• Si adatta in tempo reale alle variazioni delle condizioni (come lo spazio tra i pezzi).
• Riduce la dimensionalità del problema grazie all’NRS, rendendo l’ANFIS più efficiente.
• Migliora l’affidabilità e la qualità delle saldature.
• Opera direttamente sulle caratteristiche osservabili, senza bisogno di predire esattamente la profondità di penetrazione.

Certo, c’è sempre spazio per migliorare, ma credo che questo approccio rappresenti un passo avanti significativo verso sistemi di saldatura robotizzata sempre più intelligenti, autonomi e capaci di garantire giunzioni perfette in ogni condizione. È affascinante vedere come tecniche nate nel campo dell’intelligenza artificiale possano risolvere problemi così concreti e importanti nell’industria!

Fonte: Springer