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模糊神经网络在焊接中的应用 摘要：综述了国内外关于模糊神经网络随着电子技术、计算机技术以及人工智能技术的迅速发展，传统的机械制造业正在经历着一场革命。焊接技术作为机械制造业中一个必不可少的加工工艺同样也经受着来自电子技术、计算机技术和人工智能技术的巨大冲击，使得焊接过程控制、性能预测及缺陷检测等方面产生了飞跃性的变化。 模糊神经网络是取模糊推理系统与神经网络二者之所长融合而成的新技术，在焊接领域有着广泛地应用，是目前研究的一个热点。虽然模糊推理和神经网络技术在焊接中也有一定的应用成果[12]，但是其自身固有的限制了在焊接领域的广泛应用。 1 模糊神经网络在焊接过程控制方面的应用 焊接过程是一个复杂的变化过程，具有非线性和时变的特点，采用经典控制理论，通过对焊接过程建立精确数学模型进行控制，很难取得最佳的控制效果。模糊控制吸收人的经验思维的特点，神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点。两者的优缺点具有明显的互补性，将模糊神经网络控制器克服各自的缺点，而且在实际生产控制过程中受到了。 模糊神经网络控制技术在气体保护电弧焊中的应用 1.1.1 模糊神经网络控制技术在GTAW中的应用 GTAW（钨极气体保护电弧焊）是一种能够很好控制线能量，进行高质量薄板焊接的方法。GTAW过程是一个复杂的、多参数藕合的高度非线性系统，在实际焊接过程中利用传统控制方法难以实现实时、有效的在线控制。 文献[3]应用神经网络－模糊控制技术对GTAW过程熔深建模和控制进行了研究。通过视觉传感器CCD获取电弧区图像和熔池表面形状，利用神经网络自适应共振理论模型算法从CCD图像中提取出熔宽和焊缝间隙信息，连同焊接电流一起输入三层BP神经网络，推算得到熔深量，然后将实际熔深与期望熔深的差值（）及差值变化率（）作为控制量输入给模糊控制器，用以调整焊接电流，从而达到调整熔深的目的。熔深控制系统见图1G：焊缝间隙，W：熔宽，D：熔深。 遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化有哪些信誉好的足球投注网站算法，适用于处理传统有哪些信誉好的足球投注网站方法难以解决的、复杂的和非线性的问题，是智能计算中的关键技术之一。 文献[]在模糊神经网络控制器的基础上，协调利用模糊控制、神经网络和遗传算法三者的优势设计了一种新型的模糊控制器。预先取得量手工焊工艺数据，通过对GTAW焊缝进行控制，建立了基于遗传算法的模糊神经网络控制器，通过自学习、训练，及时地反馈焊接的质量，实现了在线监控焊接质量的目的，取得了较好的控制效果并证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性。 1.1.2 模糊神经网络控制技术在钨极氩弧焊中的应用 钨极氩弧焊（TIG）方法几乎可对任意金属材料进行全位置焊接，也是实现单面焊双面成型的理想方法，在重要产品结构的制造过程中得到了广泛应用。 文献[]对脉冲TIG焊熔宽动态过程控制设计了模糊神经网络控制系统。该文研究的模糊神经网络以电流误差为输入参数，以电流调节的模糊量为输出参数，使用3层BP神经网络记忆调节电流的模糊规则。脉冲TIG焊熔宽模糊神经网络控制系统见图2。Fuzzier的作用是将误差e限幅并模糊化为模糊神经网的输入变量，ANN是用于记忆模糊规则的3层BP网络，输出经Defuzzier清晰化得到焊接电流调节量的实际值。为焊接熔宽过程，MS为检测及图象处理环节。 文献[]采用改进的模糊神经网络控制器对TIG背面熔池控制进行了研究。利用CCD摄像机摄取熔池的正面图像，提取出熔池的正面几何参数，利用熔池正面几何参数与背面熔宽的关系模型，计算出背面实际熔宽，然后将背面理想熔宽与背面实际熔宽之差作为调节量输入模糊控制器，经过模糊规则推理后，输出焊接电流的调节量。熔池正面几何参数与背面熔宽的关系模型用单层神经网络来表达，这个神经网络的输入为熔池的正面几何尺寸、调节后的焊接电流（即原焊接电流加上焊接电流调节量），输出为熔池背面熔宽。文中对采用上述结构的模糊神经网络控制器与采用常规PID控制器时背面熔宽的变化做了比较，见图34所示。从图中可以明显地看出：模糊神经网络控制器对熔池背面熔宽的控制效果优于常规PID控制器。仿真及试验结果表明，该控制器具有良好的控制性能和控制效果。 1.1.3 模糊神经网络控制技术CO2短路过渡焊被广泛应用于中、薄板钢结构焊接中，是一种高效节能的焊接方法，但同时也存在飞溅较大和成形欠佳的缺点。文献[]设计了一种能稳定CO2短路过渡焊焊接电流的自适应模糊神经网络控制系统。控制系统把模糊控制的抽象经验规则转化为神经网络的一组输入、输出样本，利用BP神经网络训练算法对学习样本对进行训练。之后，对于控制过程的输入，便可以输出相应的控制量，达到控制电流、电压的目的。通过软件仿真和工艺试验证明：在实验电流范围内，平均电流的最大偏差不超过7A，平均电流相对误差小于5%，