焊接过程的神经网络建模及控制研究

采用人工神经网络方法对焊接过程进行建模及控制，并以ＧＴＡＷ作为对象加以实施。用误差反传网络（ＢＰ网）建立了静态过程ＧＴＡＷ熔透情况下表征其质量的正面熔宽、背面熔宽与施焊参数之间的关系，即静态模型，并从质和量两个方面验证了该模型的可行性。提出了采用两个网络对ＧＴＡＷ动态过程建模及控制的方法，并通过实验验证了所提方案的正确性。文中所提的方法从根本上不同于以往的以固定结构数学模型为基础的建模及控制的方法，无需对过程作任何假设，所建模型与实际过程符合较好。实验证明，该方法具有容错性好、通用性强和抗干扰能力强等优点，为焊接过程的建模及智能化控制找出了一条新途径。