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第一章 绪论1

1.1 焊接自动化技术发展1

1.2 智能控制在焊接过程中的应用途径4

1.3 人工智能技术及其在焊接过程中的应用8

第二章 焊接过程检测与建模的智能化技术11

2.1 焊接过程传感技术11

2.1.1 红外辐射传感12

2.1.2 焊接区直接视觉传感14

2.2 脉冲GTAW熔池视觉传感21

2.2.1 脉冲GTAW熔池视觉传感器硬件系统21

2.2.2 熔池正反面视觉图像同时同幅传感光路系统22

2.3 脉冲GTAW熔池视觉传感实验设计26

2.3.1 熔池正反面视觉传感系统初步实验26

2.3.2 熔池正反面视觉图像成像机理分析30

2.4 熔池图像实时处理算法33

2.4.1 熔池图像的预处理33

2.4.2 熔池几何特征尺寸参数的提取37

2.5 脉冲GTAW平板堆焊熔池尺寸神经网络动态模型的建立43

2.5.1 熔池尺寸神经网络动态模型激励信号的选择44

2.5.2 熔池尺寸神经网络动态模型训练样本的获取44

第三章 焊接过程的模糊控制方法54

3.1 模糊控制系统设计54

3.1.1 模糊系统结构54

3.1.2 基本模糊控制器设计56

3.1.3 适应性模糊控制器设计63

3.2 模糊推理与控制在焊接过程中的应用71

3.2.1 脉冲GTAW对接过程模糊控制规则的提取71

3.2.2 脉冲GTAW平板堆焊模糊逻辑控制75

3.3 脉冲GTAW动态过程模糊神经网络控制方法83

3.3.1 脉冲GTAW熔宽自学习模糊神经网络控制系统方案83

3.3.2 模糊神经网络控制器的自学习算法85

3.3.3 控制方案的仿真实验结果87

第四章 焊接过程的人工神经网络控制方法91

4.1 人工神经网络控制方案91

4.2 脉冲GTAW平板堆焊神经元自学习PSD控制94

4.2.1 脉冲GTAW单神经元自学习PSD控制系统94

4.2.2 脉冲GTAW平板堆焊神经元自学习PSD控制器设计95

4.2.3 脉冲GTAW平板堆焊神经元自学习PSD控制器仿真97

4.2.4 脉冲GTAW平板堆焊神经元自学习PSD控制实验100

4.3 脉冲GTAW对接过程单变量自学习模糊神经网络控制101

4.3.1 脉冲GTAW对接过程模糊神经网络控制器设计101

4.3.2 脉冲GTAW对接过程模糊神经网络控制仿真109

4.3.3 脉冲GTAW对接过程模糊神经网络控制实验110

4.4 脉冲GTAW直接神经网络自学习控制方法119

4.4.1 不确定性对象神经网络自学习控制方案119

4.4.2 神经网络控制器的自学习算法120

4.4.3 控制方案的试验结果121

4.5 三种控制器控制性能比较123

第五章 焊接工艺设计专家系统125

5.1 专家系统及其在焊接中的应用状况125

5.1.1 专家系统原理125

5.1.2 焊接专家系统的发展状况129

5.2 焊接工艺设计专家系统的设计132

5.2.1 操作平台及语言的选择132

5.2.2 知识获取及知识库维护134

5.2.3 推理机制及工艺设计过程139

5.2.4 设计结果维护143

5.3 专家系统开发工具设计143

5.3.1 总体结构设计144

5.3.2 事实库维护145

5.3.3 知识库维护146

5.3.4 目标库维护147

5.3.5 推理机设计147

5.3.6 输出结果界面设计147

第六章 焊接质量监测与检测智能化方法149

6.1 点焊质量监测与控制技术的研究进展149

6.2 点焊质量动态监测模型的建立151

6.2.1 点焊过程中监测信息的选取151

6.2.2 获取样本数据的焊接规范的设计153

6.2.3 回归模型的建立157

6.2.4 动态电阻多个特征量与点焊质量之间的神经元网络模型162

6.3 点焊质量监测模型性能的评价及对比164

6.3.1 误差分布的正态性检验168

6.3.2 误差分布的均值一致性检验169

6.3.3 误差分布标准偏差的显？检验169

6.3.4 模型测量误差的统计表示170

6.4 基于模糊规则的点焊质量综合评判171

6.4.1 点焊质量的模糊综合评判171

6.4.2 软件编程175

6.5 人工智能的点焊质量多参量综合监测系统176

6.5.1 监测系统的构成及原理176

6.5.2 监测系统的性能178

6.6 基于神经元网络的智能化超声缺陷模式识别与诊断182

6.6.1 实验系统与方法183

6.6.2 特征评价与最佳特征子集184

6.6.3 基于神经元网络理论的缺陷模式分类器186

6.6.4 识别与诊断结果分析188

6.6.5 超声检测信息的融合处理188

第七章 机器人焊接智能化系统191

7.1 智能化系统的结构191

7.2 机器人焊接智能化系统技术组成194

7.2.1 机器人焊接任务规划软件系统设计195

7.2.2 机器人焊接传感技术198

7.2.3 机器人运动轨迹控制实现技术200

7.2.4 焊接动态过程实时智能控制器设计203

7.3 机器人焊接智能化复杂系统控制与优化技术205

第八章 弧焊机器人接头跟踪技术207

8.1 视觉传感方法208

8.2 电弧传感方法211

8.3 激光扫描视觉传感器原理215

8.3.1 光学三角测量原理及分析215

8.3.2 激光扫描式视觉传感器的结构216

8.3.3 低层信息处理218

8.4 接头类型识别和特征参数提取218

8.4.1 V型接头219

8.4.2 搭接接头222

8.4.3 对接接头222

8.4.4 角接接头225

8.5 视觉控制的弧焊机器人接头跟踪的实现226

8.5.1 视觉控制的弧焊机器人系统结构与构成226

8.5.2 修正方式下接头跟踪控制方法及实现227

第九章 机器人遥控焊接技术234

9.1 遥控焊接的基本概念234

9.2 弧焊过程中焊枪运动控制特点分析236

9.2.1 手工焊接的特点236

9.2.2 机器人弧焊的特点237

9.2.3 遥控焊接的特点238

9.3 遥控焊接的传感信息241

9.3.1 视觉信息的传感241

9.3.2 视觉信息的利用243

9.3.3 焊接参数的视觉化245

9.3.4 力觉信息的利用246

9.4 遥控焊接的运动控制方法247

9.4.1 自动控制与遥控示教247

9.4.2 人工控制248

9.4.3 自主控制249

9.4.4 人机交互控制249

9.4.5 人机共享控制250

9.4.6 分布式控制250

9.5 机器人遥控焊接系统的结构252

9.5.1 主从系统252

9.5.2 柔性遥控焊接系统253

9.5.3 基于新控制方法的遥控焊接系统254

9.5.4 遥控焊接系统的选择256

第十章 焊接产品柔性加工单元WFMC及系统FMS258

10.1 柔性制造系统(FMS)和加工单元(FMC)的一般特性258

10.2 焊接机器人FMC261

10.3 焊接柔性生产系统(WFMS)264

10.3.1 焊接柔性生产系统的基本组成264

10.3.2 焊接柔性生产系统的生产特点及其基本要求266

参考文献268