附件C：譯文

計算機模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)用于CO2焊接工藝

摘要：在本文中已經(jīng)建立了用于減少飛濺的CO2焊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。廣義逆學習架構(gòu)（GILA），專門逆學習架構(gòu)（SILA）-1＆2和誤差反向傳播模型（ EBPM ）分別決定了通過模擬靜態(tài)和動態(tài)焊接控制流程。仿真結(jié)果表明，該SILA-1和EBPM有很好的性能。同時對影響模擬結(jié)果的因素及動態(tài)響應(yīng)品質(zhì)進行了分析。

1引言
二氧化碳氣體保護焊是高效率，低成本，并廣泛應(yīng)用于先進制造的工業(yè)生產(chǎn)中的焊接方法。但是，它存在一個嚴重的缺陷-大量的焊接飛濺，從而導致增加了工時以及焊接過程的不穩(wěn)定性。在焊接領(lǐng)域它是一個重要的研究課題。減少在焊接過程[ 1 ， 2 ]中的飛濺的一個有效的方法是，控制焊接電流波形進而準確地獲取熔滴 ，但如何特性話的描述飛濺量是一個關(guān)鍵問題。馬躍州[ 3 ]和樊丁 [ 4 ， 5 ]指出電弧聲音和焊接飛濺有很好的相關(guān)性。因此CO2焊接過程控制，可實現(xiàn)通過檢測焊接電弧聲音，并建立焊接電弧聲和焊接參數(shù)之間的關(guān)系模型，如焊接電流，焊接電壓等[ 6 ， 7 ] 。但是焊接過程是一個非線性的復雜系統(tǒng)，并且傳統(tǒng)的建模與控制方法很難獲得較好的控制效果。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多維度的非線性動態(tài)系統(tǒng)，并且在控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是一個具有自學功能的自動適應(yīng)控制器。在這篇文章中，創(chuàng)建和模擬了二氧化碳焊接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)控制模型。從而，一種智能化CO2焊接控制系統(tǒng)就被研發(fā)了。