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(5)神经网络控制技术
神经网络控制是研究和利用人脑的某些结构、机理以及人的知识和经验对系统进行控制，它是神经网络作为人工智能的一种途径在控制领域的渗透。用神经网络设计的控制系统适应性、鲁棒性均较好，能处理时变、多因素、非线性等复杂焊接过程的控制问题。在机器人焊接质量控制中可采用神经网络建立焊接过程模型从而解决线性控制方法所不能克服的问题，弥补传统专家系统以及模糊控制的不足，现在焊接机器人神经网络控制系统中使用较多的是前馈式多层神经网络。
以上这些研究热点，一般来说研发周期比较长，研发难度比较大，而且研发出来的成果需要接受具体工况的考验，对于企业来说，其应用成本也比较高。因而，短期内很难出现商品化的应用。但是可喜的是，我国已经逐步跟进这些研究热点，如成都电焊机研究所、哈尔滨焊接研究所以及南昌大学在焊缝跟踪和熔池信息提取方面进行了深入的研究。
1.2课题的研究意义
1.2.1课题的提出
通过上述对国内外焊接机器人技术的应用现状及发展趋势的分析可知，焊接
作为机械制造工业的基本生产手段之一，提高焊接质量的稳定性和可靠性至关重
要。限于经济和技术的原因，我国的焊接生产作业基本还是手工操作，手工焊接
操作存在着工人工作量大、焊接生产率低、质量波动大、操作环境恶劣、劳动条
件差、强度大等缺点。因此改善焊接工作环境非常迫切，而采用自动焊接技术，
是改变上述状况的唯一途径，焊接机器人代替工人进行焊接操作的最佳自动化设
备。目前，通用型焊接机器人由于价格昂贵，一次性投资风险大，结构体积大、
重量大、不便灵活使用，加之我国焊接工人的知识结构所限，难以掌握复杂的机
器人语言编程开发控制程序，这在很大程度上制约通用型焊接机器人的应用和推
广。因此，在我国目前条件下，开发价格便宜、体积小、重量轻、结构紧凑、操
作简便的小型弧焊机器人，将具有广泛的市场前景。
1.2.2课题的研究意义
我国是当前世界上最大的焊接钢结构制造国，2005 年我国 3.49 亿吨的钢产量中，焊接结构的用钢量突破 1.3 亿吨，相当于美国一年的钢产量。我国的焊接机构生产仍以手工焊接为主要生产工艺，焊接机械化、自动化率仅为 35％，相当于日本 20 世纪 70 年代末的水平。由于手工电弧焊对操作人员技能要求高、劳动强度大、生产环境差、材料和能源消耗高、生产效率低、质量稳定性差，严重制约了企业产品的质量、规模、效益提升和产品竞争力，因此形成焊接结构生产企业渴望实现焊接自动化的内在需求。据统计，从 2001 年至 2005 年，全国在用焊接机器人台数仅从 1040 台增加到 2700 台左右，与日本 35.6 万台的使用量相距很大。这是因为：自上世纪 80年代起，我国连续投入几亿元的资金，花了近 20 年的时间，都尚未能实现具有自主知识产权焊接机器人的国产化，致使焊接机器人价格昂贵、居高不下。且焊接机器人对企业而言，存在使用人员素质要求高、文修难度大、功能过剩等多方面的问题，致使企业对引入工业焊接机器人工作站实现焊接自动化心存疑虑，从而形成供需矛盾。
因此，利用机电一体化技术与计算机硬件、软件相结合，选择已商品化的运动控制卡研制开发可编程控制系统，配套目前企业普遍使用的 CO2气体保护焊机、埋弧焊机等，可以实现低成本实用弧焊机器人的产品化，以填补本地区在焊接自动化装备研制方面的空白，满足相关企业对高效、优质、低成本实现焊接动化的市场需求。同时，该产品将对相关行业企业提高产品焊接质量、生产规模、经济效益、改善生产环境、降低生产能耗、提高企业的经济效益具有重大意义，为通用焊接机器人的应用与推广，提供有价值的参考。
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