智能焊接制造基础 课件 第二章 智能焊接控制基础

智能焊接制造基础第二章智能焊接控制基础目录CONTENTS01自动控制基础焊接自动化的演进历程，反馈控制原理与性能指标详解，PID控制的原理、参数整定与数字化实现。02智能控制基础深入解析智能控制的核心概念与关键特点，剖析典型智能控制器的系统架构与组成结构。03专家系统控制专家系统的核心构成：知识库的构建与推理机的设计逻辑，及其在焊接工艺优化中的实际应用。04模糊控制技术模糊控制的基本原理与数学基础，模糊化与解模糊化的关键方法，以及在焊接质量控制中的应用案例。05神经网络控制人工神经网络的拓扑结构与学习算法，基于神经网络的焊接过程建模、动态控制与质量预测。06深度学习及应用CNN、Transformer等主流深度学习模型，及其在焊接缺陷检测、焊缝跟踪与智能制造中的前沿应用。01自动控制基础控制的基本概念控制在工程领域，控制是指利用控制装置（机械装置、电气装置或计算机系统等），使生产过程或被控对象（机器或电气设备等）的某些物理量（温度、压力、速度、位移等）按照特定的规律运行。控制系统为了实现某种控制要求，将相互关联的部分按一定的结构形式构成的系统，称为控制系统。该系统能够提供预期的系统响应，以满足某些物理量按照特定规律运行的要求。

自动控制人工控制，是指控制过程中有人的直接参与。自动控制是指在没有人直接参与的情况下，通过控制装置（器）使被控对象（如设备、生产过程等）的工作状态或参数，自动地按照预定的规律运行。自动控制系统要求进行自动控制的机器、设备或生产过程称为被控对象；对被控对象起作用的装置称为控制装置，一般包括传感器、控制器、执行器；控制装置与被控对象构成了自动控制系统。控制与控制系统自动控制与自动控制系统焊接自动化的演进手工焊接完全依赖焊工的技术与经验，是焊接工艺的基础形态，对人员技能要求极高。特点：灵活但效率低，焊接质量受人为因素影响大。半自动焊接设备辅助完成送丝或焊枪移动等机械动作，仅自动完成其中某项操作而取代焊工的操作，迈出自动化第一步。特点：操作更简便，效率较手工焊显著提升。自动焊图中为埋弧小车。自动化设备独立完成焊接动作，焊缝成形美观，生产效率大幅跃升。特点：适合简单焊缝，质量稳定，自动化程度高。基本仍是开环控制。专机自动焊针对特定工件定制的自动化设备，如管道直缝焊，实现场景专用化。特点：针对性强，生产节拍快，适用于批量生产。可部分植入闭环控制。机器人焊接高柔性智能系统，支持多任务编程，常集成视觉跟踪以确保精度。特点：柔性化生产，适应多品种、小批量生产需求。可部分植入闭环控制，如焊缝跟踪。人机协作焊接融合决策智能与机器执行精度，协同攻克复杂、非标环境下的焊接任务。特点：安全高效，兼顾灵活性与高精度作业。焊接自动化是指在焊接过程中，通过采用机械装置、电子控制系统、机器人技术等自动化设备和技术，减少人工干预，实现焊接操作的自动化。自主焊接。焊接自动控制系统机器人焊接系统集成机器人本体、数字化弧焊电源与送丝机核心部件，通过控制系统实现机械臂运动轨迹与焊接电参数（电流、电压、送丝速度）的毫秒级协同。可精准复现复杂焊接路径，有效解决人工焊接效率低、一致性差的问题，保障焊缝成型均匀、强度达标。圆管相贯线机器人焊接系统在标准焊接机器人基础上集成高精度双轴变位机，实现“机器人空间运动+工件旋转/翻转”的多轴联动控制。系统可实时动态调整焊枪姿态，确保焊枪始终处于最佳施焊位置，完美适配圆管相贯线、马鞍形焊缝等复杂空间曲线的自动化焊接，大幅提升管件焊接的精度与效率。焊接自动控制：在焊接过程中，运用各种控制技术和装置，对焊接的相关参数和过程进行自动调节和控制，以实现稳定、高质量的焊接。那么相应的系统也就是焊接自动控制系统。案例1案例2反馈控制原理：检测偏差，纠正偏差反馈控制是自动控制的核心基石，其核心逻辑是通过持续检测系统输出与预设期望值的偏差，将偏差信号作为控制依据，驱动系统产生调节动作，最终消除偏差，使系统稳定运行在目标状态。给定环节设定系统的目标期望值（输入信号），为控制提供基准。比较环节计算期望值与实际输出的差值，生成偏差信号作为调节依据。控制环节根据偏差信号的大小与方向，按控制规律计算输出控制量。执行机构将控制信号转化为物理动作，直接作用于被控对象的部件。被控对象被控制的生产设备、工艺过程或工业装置，是控制的目标。反馈环节通过传感器检测系统实际输出，将信号送回比较环节形成闭环。核心法则：负反馈保障稳定闭环系统的主反馈必须为负反馈，即反馈信号与给定信号相反，用以削弱偏差，使系统输出趋于稳定。若为正反馈，偏差将被放大，导致系统震荡甚至失控。反馈控制原理：检测偏差，纠正偏差反馈控制是自动控制的核心基石，其核心逻辑是通过持续检测系统输出与预设期望值的偏差，将偏差信号作为控制依据，驱动系统产生调节动作，最终消除偏差，使系统稳定运行在目标状态。自动控制系统性能指标一个优良的自动控制系统，需同时满足稳定性、准确性与快速性三大核心要求。这些性能特征可通过系统对单位阶跃输入的动态响应过程进行量化评估与分析，是系统设计与调试的重要依据。稳定性·首要条件系统受干扰偏离平衡后，无需人工干预即可自动恢复平衡的能力，是系统正常运行的基础前提，决定了系统是否可用。准确性·稳态精度衡量系统稳态输出与期望值的接近程度，通常以“稳态误差”作为定量评价指标，直接反映系统的控制精度与抗干扰能力。

自动控制系统性能指标一个优良的自动控制系统，需同时满足稳定性、准确性与快速性三大核心要求。这些性能特征可通过系统对单位阶跃输入的动态响应过程进行量化评估与分析，是系统设计与调试的重要依据。稳定性·首要条件系统受干扰偏离平衡后，无需人工干预即可自动恢复平衡的能力，是系统正常运行的基础前提，决定了系统是否可用。准确性·稳态精度衡量系统稳态输出与期望值的接近程度，通常以“稳态误差”作为定量评价指标，直接反映系统的控制精度与抗干扰能力。快速性·响应效率表征系统响应输入信号变化的敏捷程度，常用上升时间、峰值时间及调节时间等动态指标来体现，决定了系统的响应速度。动态性能关键参数•延迟时间（td）：指响应曲线第一次到达理论输出稳定值的一半需要的时间。•上升时间(tr)：响应从零升至稳态值的时间，体现初始响应速度。•峰值时间（tp）：指响应曲线上到达第一个峰值所需要的时间。

•调节时间(ts)：进入误差带并保持的时间，评价总体快速性。允许误差带一般取稳态值的±2%或±5%。•超调量(σ)：最大动态偏差与稳态值之比，反映振荡程度。•振荡次数（N）：在调节时间内，系统输出值在稳态值附近上下波动的次数。一般以完整的一个振荡波形称为振荡一次。

衰减比一般要求衰减比为4:1或10:1衰减率一般要求衰减率为75%和90%

自动控制系统分类按给定量变化规律分类恒值控制系统程序控制系统随动系统按系统的数学模型及特性分类线性系统非线性系统按系统中信号特征分类连续系统离散系统按系统参数是否随时间变化分类定常系统时变系统按系统输入输出数量多少分类单输入单输出系统多输入多输出系统PID控制：经典控制算法PID控制是工业领域应用最广泛的闭环控制算法，通过比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节的线性组合，实现对被控对象的精准调节，兼顾响应速度、稳态精度与系统稳定性，是自动化控制的基石。核心控制律：u(t)=KPe(t)+(KI/Tᵢ)∫e(t)dt+KDTd

·de(t)/dt比例环节(Proportional)对当前偏差e(t)做出即时响应，决定系统的“快慢”。增益Kₚ越大，响应越快，但过大会导致振荡甚至不稳定，是控制系统的基础驱动力。积分环节(Integral)对历史偏差进行累积，消除系统的静态误差。积分时间Tᵢ越小，积分作用越强，能更快消除静差，但过强易引发系统超调和振荡。微分环节(Derivative)据偏差变化趋势进行“超前控制”，预测系统未来状态。微分时间Td越大，阻尼越强，能有效抑制超调，但对高频噪声极为敏感。PID控制：经典控制算法PID控制是工业领域应用最广泛的闭环控制算法，通过比例（P）、积分（I）、微分（D）三个环节的线性组合，实现对被控对象的精准调节，兼顾响应速度、稳态精度与系统稳定性，是自动化控制的基石。核心控制律：u(t)=KPe(t)+(KI/Tᵢ)∫e(t)dt+KDTd·de(t)/dtPID参数整定由于焊接过程精确数学模型难以获得，PID参数整定常采用经验法或试凑法。不同的参数组合会对系统稳定性、响应速度及稳态精度产生截然不同的控制效果，需根据实际工况权衡选择。Kp

比例增益增大可加快系统响应速度，提升动态性能；但过大会引发振荡，降低稳定性，需在响应与稳定间平衡。Ti积分时间增大能减小超调量，增强系统稳定性；但会减慢静态误差的消除速度，影响稳态精度的收敛效率。Td

微分时间增大可有效抑制超调、提升稳定性与响应速度；但会降低系统抗扰动能力，对高频噪声更为敏感。

整定PID参数:先比例、后积分、再微分首先加入比例部分，将Kp由小变大，并观察相应的系统响应，直至性能指标满足要求为止。如果静态误差不能满足要求，需要加入积分环节。首先取较大的Ti值，并略降低Kp（如为原来值的0.8倍）；然后，逐步减小Ti，反复调整Ti和Kp，直至系统得到所需要的动态性能，且静态误差得到消除为止。3）如果经反复调整，系统动态过程仍不满意，可加入微分环节。Td从零开始，随后逐步增大。同时反复改变Kp和Ti，反复调整三个参数，最后得到一组合适的参数。PID控制组合的响应对比不同的PID控制参数组合可以获得相同的动态响应特性，所以所需动态特性的PID控制参数并不是唯一的。PI与PD响应差异PI控制能完全消除静差，但存在明显超调，动态性能一般；PD控制响应极快、超调极小，却无法消除稳态误差，更适合对快速性要求极高的场景。PID综合最优控制PID融合了PI的无静差优势与PD的快速稳定特性，实现了“响应快、超调小、无静差”的最优控制效果，是工业焊接、自动化生产中应用最广泛的控制策略。数字PID控制在计算机控制系统中，PID算法通过软件程序实现，需要将连续的PID算法离散化，主要分为位置式与增量式两种核心实现形式，各有其独特的应用场景与技术特性。01位置式PIDu(k)=Kp·e(k)+(Kp·T/Ti)·Σe(i)+(Kp·Td/T)·[e(k)-e(k-1)]核心特点：输出量直接对应执行机构的绝对位置，计算依赖历史误差的累加，数据存储与计算量较大。若系统故障，输出可能突变，对设备冲击较大，适合需精准绝对定位的场景。数字PID控制在计算机控制系统中，PID算法通过软件程序实现，需要将连续的PID算法离散化，主要分为位置式与增量式两种核心实现形式，各有其独特的应用场景与技术特性。02增量式PIDΔu(k)=Kp[Δe(k)]+Ki·e(k)+Kd[Δe(k)-Δe(k-1)]核心优势：输出控制量的增量，仅需最近几次误差，计算量小。无积分累加效应，抗干扰能力强，误动作影响极小，即使故障也不会导致执行机构大幅跳动，是工业现场的主流选择。数字PID控制01位置式PIDu(k)=Kp·e(k)+(Kp·T/Ti)·Σe(i)+(Kp·Td/T)·[e(k)-e(k-1)]核心特点：输出量直接对应执行机构的绝对位置，计算依赖历史误差的累加，数据存储与计算量较大。若系统故障，输出可能突变，对设备冲击较大，适合需精准绝对定位的场景。02增量式PIDΔu(k)=Kp[Δe(k)]+Ki·e(k)+Kd[Δe(k)-Δe(k-1)]核心优势：输出控制量的增量，仅需最近几次误差，计算量小。无积分累加效应，抗干扰能力强，误动作影响极小，即使故障也不会导致执行机构大幅跳动，是工业现场的主流选择。💡选型建议：若追求执行机构的绝对位置精度，选用位置式PID；若看重系统稳定性、抗干扰能力及容错性，增量式PID为工业控制的最优解。PID控制特点结构简单，成本低廉。原理易懂，无需复杂硬件或软件支持，易于工程实现。动态性能可调。通过比例、积分、微分环节独立调节，改善系统响应速度、稳定性和精度。具有一定的鲁棒性，能够适应多种系统。算法计算量小，响应速度快，适合实时控制场景。参数整定依赖经验，需反复调试，对复杂系统（如时变、非线性）效果有限。对纯滞后系统效果差，积分环节可能加剧超调，微分环节易受噪声干扰。非线性系统适应性不足，对严重非线性、多变量耦合系统，需结合前馈、串级等改进算法02智能控制基础智能控制：从自动化到智能化智能控制模拟人类的推理、学习与自适应能力，突破了传统控制对精确数学模型的刚性依赖。它能够有效应对非线性、高维及不确定性的复杂系统挑战，是实现工业制造从“自动化”迈向“智能化”的核心技术引擎。范式重构：从“精确建模”到“自主适应”传统控制模式依赖精确的数学方程建模，仅适用于线性、低维度的确定性系统。面对参数漂移或外部扰动时，需人工介入重新整定参数，灵活性差。智能控制范式无需建立精确模型，基于数据驱动与算法迭代。具备自主感知、在线学习和动态调整能力，可从容应对非线性、时变及高不确定性的复杂工业场景。智能控制三大核心优势无模型依赖降低建模难度与成本动态自适应实时响应工况波动持续自进化经验沉淀优化性能智能控制概念和特点智能控制无需精确的数学模型，通过模拟人类智能（如推理、学习、适应）实现复杂系统的控制。智能控制是具有智能信息处理、智能信息反馈和智能控制决策的控制方式，是控制理论发展的高级阶段，主要用来解决那些用传统控制理论与技术方法难以解决的复杂系统控制问题。例如，智能机器人焊接中，可以通过传感器，实时传感工件结构与焊接场景，并基于算法自主识别焊缝位置、调整焊接路径与焊接参数。智能控制特点无需精确数学模型自适应性强自学习能力强能够处理非线性与复杂系统多目标协同智能控制概念和特点特点传统控制（如PID）智能控制模型依赖大多需要建立精确数学模型无需精确数学模型处理对象线性、低维、确定性系统非线性、高维、不确定性系统适应性依赖人工调整，适应性有限自动学习与调整，适应动态环境设计复杂度依赖数学推导依赖算法设计与数据驱动表2-1传统控制与智能控制的主要特点比较智能控制器结构典型原理结构传感器产生智能系统的输入。传感器用来监测外部环境和系统本身的状态。传感器向感知信息处理单元提供输入。感知信息处理单元将传感器得到的原始信息加以处理，并与内部环境模型产生的期望值进行比较，检测发生的事件，识别环境的特征、对象和关系。认知单元主要用来接收和储存信息、知识、经验和数据，对它们进行分析、推理，并做出行动的决策，送至规划和控制部分。通信接口除建立人机之间的联系外，还建立系统各模块之间的联系。规划与控制单元是整个系统的核心，它根据给定的任务要求、反馈的信息以及经验知识，进行自动搜索、推理决策、动作规划，最终产生具体的控制动作。执行器是系统的输出，对外界对象发生作用。广义对象包括通常意义下的控制对象和外部环境。智能控制器结构01Saridis分层递阶结构经典的三级控制模型，自上而下控制精度递增，自下而上智能程度递增，实现智能与精度的有机统一。组织级（最高智能）：负责系统的顶层决策、任务规划与目标分解，是智能的核心来源。协调级（任务调度）：统筹各子系统的协同运作，分解并协调子任务，承上启下传递指令。执行级（最高精度）：基于底层控制算法实现毫秒级精确执行，保障系统运行的稳定性与控制精度。对控制而言，自上而下的精度越来越高。对识别而言，自下而上信息反馈越来越粗略，相应的智能程度也越来越高。特点智能控制器结构02焊接智能控制5C(CPS)架构面向工业物联网的现代化信息物理融合架构，通过五层递进结构实现从感知到自主决策的闭环智能。智能连接层

多源传感实时采集，构建物联感知基础数据解释层

数据清洗与融合，提取关键特征信息信息层

过程建模与分析，实时评估焊接状态认知层：结合知识库推理，实现缺陷诊断与决策优化。自主调节层：自适应调整工艺参数，执行闭环精准控制。智能控制分类按控制策略分类专家控制系统模糊控制系统神经网络控制系统学习控制系统按控制对象分类焊接参数控制系统焊缝跟踪控制系统焊接质量控制系统按系统结构分类集中式控制系统分布式控制系统混合式控制系统03专家系统控制将人类专家的领域知识与决策经验转化为机器可执行的规则，构建智能推理引擎，解决复杂的控制决策问题。专家系统控制专家系统控制（ExpertSystemControl）是一种应用专家系统概念和技术，模拟人类专家的知识与经验，通过逻辑推理做出决策，解决领域问题的智能控制方法。核心：利用专家的专业知识和经验来解决复杂、不确定和难以用传统数学模型描述的系统控制问题。专家系统定义：是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。基于知识的系统。专家系统简化结构图理想专家系统结构图知识库（knowledgebase）用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。综合数据库（globaldatabase）用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实。又称为全局数据库。推理机（reasoningmachine/inferenceengine）用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。解释器（explainator）能够向用户解释专家系统的行为。接口/界面（interface）它能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。专家系统控制专家系统主要组成部分专家系统控制原理——知识库构建知识库主要内容事实（Facts）规则（Rules）元知识（Meta-knowledge）知识获取专家经验理论知识历史案例数据挖掘知识表示产生式规则（ProductionRules）法框架表示法（FrameRepresentation）语义网络（SemanticNetwork）法逻辑表示法（LogicalRepresentation）决策树（DecisionTree）法知识组织与存储构建知识结构层次结构网状结构选择存储方式关系型数据库知识图谱数据库分布式存储系统知识库的更新机器学习算法自动优化在线学习新规则或调整现有规则的权重人工修正专家系统控制原理——推理机推理方法正向推理（数据驱动推理）反向推理（目标驱动推理）混合推理（正反向结合推理）模糊推理（不确定性推理）控制策略规则冲突解决策略路径优化解决策略剪枝策略启发式搜索并行推理解释器部分推理机设置解释器，对推理过程和控制决策进行解释，回答“为何采取此动作”“依据什么规则”等问题，增强系统透明度和可信度。专家系统控制系统结构专家系统控制系统结构工业专家控制器的输入输出关系表示于下：

专家控制器的输入集为

E=(R,e,Y,

U)(1）e=R-Y(2)式中，R为参考控制输入，e为误差信号，Y为受控输出，U为控制器的输出集。I、G、U、K和E之间的关系可由下式表示，即U=f(E,K,I,G)(3)其中，E为专家控制器的（误差）输入；K为知识库对推理机的输出；I为推理机输出；G为知识库对控制规则单元的输出；f为智能算子（复合运算）

f

=g•h•p

(4)其中，g，h，p也是智能算子，而且有：

04模糊控制模糊控制概念“模糊”是人类感知万物，获取知识，思维推理，决策实施的重要特征。“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大，内涵更丰富，更符合客观世界。模糊控制（FuzzyControl）是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的，将精确的输入输出转化为“模糊语言变量”，通过模糊规则和模糊推理实现控制的一种智能控制方法。核心思想：模仿人类专家在处理不确定性、模糊性信息时的思维方式，用“近似推理”替代精确数学建模，适用于难以建立精确数学模型的复杂非线性系统（如焊接过程控制、机器人等）。模糊控制原理模糊控制是利用人的知识对控制对象进行控制的一种方法，通常用“IF条件，THEN结果”形式来表现。一般用于无法以严密的数学表示的控制对象模型，而可以利用人（熟练专家）的经验和知识来控制的情况。1.输入模糊化将系统的精确输入量（如焊接电流、焊接速度、温度等），转化为模糊量的过程。首先要确定输入变量的论域，即变量的取值范围。然后，将论域划分为若干个模糊子集，如“负大”“负中”“负小”“零”“正小”“正中”“正大”等。为每个模糊子集定义相应的隶属度函数，它描述了精确值属于该模糊子集的程度。模糊控制原理2.模糊推理模糊推理是模糊控制的核心环节，依据事先制定的模糊控制规则进行。这些规则是基于专家经验或对系统的认识总结而来。规则的一般形式为“如果x是A且y是B，那么z是C”。模糊推理是建立在模糊逻辑基础上的推理方法，是以模糊判断为前提，运用模糊语言规则，推导出一个近似的模糊判断结论。模糊推理方法有Mamdani法、Zadeh法、Baldwin法、Tsukamoto法、Yager法等。常用的Mamdani法是通过计算输入变量规则前件的隶属度，然后根据极小-极大运算确定规则后件的隶属度，最后将所有规则的后件进行合成，得到输出变量的模糊集合；Zadeh推理法则采用最大隶属度法或最小运算法来确定最终输出。模糊控制原理3.解模糊将模糊推理得到的模糊输出量转化为精确量，以便驱动执行机构。常见的解模糊方法有重心法、最大隶属度法、加权平均法等。重心法是计算模糊输出集合的重心位置作为精确输出值，它综合考虑了所有隶属度的信息，精度较高；最大隶属度法是选取隶属度最大的元素作为精确输出值，简单直观，但可能丢失一些信息；加权平均法是根据各元素的隶属度和权重计算加权平均值作为精确输出值，权重的选择会影响解模糊的结果。模糊控制案例——焊接电流恒值模糊控制TIG焊，其弧焊电源的外特性要求是恒流电源，也就是焊接过程中的电流恒值控制。应用模糊控制，实时调节数字化弧焊电源输出的电流，以消除电流设定值与实际值的偏差。保证弧焊电源的恒流特性。在数字化弧焊电源恒流控制中，模糊控制系统的输入变量为电流偏差e=Iset−Iact和电流变化率ec=d(ΔI)/dt。其中，Iset为设定的焊接电流值，Iact是实际焊接电流值；电流变化率ec反映了电流动态变化趋势。控制系统的输出电流，就是调节数字化弧焊电源的给定电压信号Ug。也就是说，当弧焊系统受到干扰，使实际输出焊接电流与设定的焊接电流产生偏差时，通过调节数字化弧焊电源的给定电压Ug的大小，可以保证电流恢复到设定的焊接电流，从而保证电流恒值不变，而调节的给定电压值大小是ΔU。模糊控制案例——焊接电流恒值模糊控制1.输入模糊化确定系统输入变量模糊子集以及模糊子域。假设，根据电流偏差e的论域为±20A，划分5个模糊子集{NB,NS,ZO,PS,PB}（负大、负小、零、正小、正大）；电流偏差变化率ec的论域为±10A/s，划分为3个模糊子集{N、ZO、P}（负、零、正）。表2-2e、ec的模糊子集论域及其隶属函数参数模糊控制案例——焊接电流恒值模糊控制隶属函数描述了变量精确值属于该模糊子集的程度，将变量精确值映射到一个[0，1]之间的隶属度值。通过定义的隶属函数，任何一个在论域范围内的变量精确值，都能确定其分别属于各个子模糊集的程度，从而实现将精确量转化为模糊量。在模糊数学中，常把以实数域R为论域的模糊集隶属函数，称为模糊分布。隶属度函数可以分为连续型与离散型两种，常用隶属函数有三角分布隶属函数、梯形分布隶属函数、正态分布隶属函数等。模糊控制案例——焊接电流恒值模糊控制2.模糊推理在模糊推理之前，必须构建模糊规则库。需要基于焊接控制经验，建立规则。在模糊控制中，模糊规则通常采用“IF-THEN”的自然语言形式来描述输入变量（IF部分）与输出变量（THEN部分）之间的逻辑关系。例如：如果e是负大（NB）且ec是负（N），那么ΔU是正大（PB）。表2-3

IF-THEN模糊规则表模糊控制案例——焊接电流恒值模糊控制2.模糊推理表2-4

矩阵式模糊规则表模糊控制案例——焊接电流恒值模糊控制

模糊控制系统模糊控制系统结构模糊化接口引入输入变量（设定输入）与被控对象的输出变量，并将其进行模糊化。知识库涉及应用领域和控制目标的相关知识，由数据库与模糊规则库组成。模糊推理机是模糊控制系统的核心。根据模糊输入和模糊控制规则进行模糊推理，得出结果。解模糊将模糊控制结果变为精确控制量，对被控对象的输出变量进行控制。传感器用于检测被控变量的实际值，并将其反馈到系统输入端。是闭环控制反馈通道的重要组成部分。模糊控制系统——模糊控制技术关键点模糊规则的制定规则应尽可能全面地涵盖各种可能的输入输出情况，且规则之间要保持一致性和完整性。制定规则时，需要深入了解被控对象的特性和控制要求，充分利用专家经验和实验数据。使用过程中通过大量实验和经验积累，不断优化规则库，使其能准确反映控制对象的特性和控制要求。隶属函数的选择隶属函数的形状、宽度和位置等参数会影响模糊控制的精度和稳定性。一般来说，隶属函数的形状应根据变量的实际分布情况和控制要求来选择，如三角形、梯形等。函数的宽度决定了模糊子集的覆盖范围，过宽可能导致控制精度下降，过窄则可能使系统过于敏感。隶属函数的形状、宽度和位置等参数会影响模糊控制的精度和稳定性。一般来说，隶属函数的形状应根据变量的实际分布情况和控制要求来选择，如三角形、梯形等。函数的宽度决定了模糊子集的覆盖范围，过宽可能导致控制精度下降，过窄则可能使系统过于敏感。模糊控制器的参数调整模糊控制器的参数包括量化因子、比例因子等。量化因子用于将实际输入输出量映射到模糊论域，比例因子则用于调整控制量的大小。通过调整这些参数，可以优化模糊控制系统的性能，使系统达到更好的控制效果。通常采用试凑法、遗传算法、粒子群算法等方法来调整参数。在实际应用中，模糊控制系统需要具备实时性和适应性实时性要求系统能够在规定的时间内完成模糊化、推理和解模糊化等操作，以保证控制的及时性；适应性则要求系统能够根据环境变化和系统状态的改变，自动调整控制策略，提高系统的鲁棒性和稳定性。模糊控制系统——模糊控制技术关键点05神经网络控制从生物神经元到工程应用，探索具备自主学习与自适应能力的智能控制新范式神经网络概念神经网络控制是基于人工神经网络（ANN）的智能控制方法，通过模拟生物神经元的信息处理机制，实现对复杂非线性系统的有效控制。其核心优势在于无需精确数学模型，利用神经网络的非线性映射能力和自适应学习特性，处理强非线性、时变及不确定性系统。在传统控制方法难以发挥作用的场景中，神经网络控制展现出独特的优势，成为解决复杂控制问题的有力工具。例：在智能焊接制造领域，在焊接过程中面临复杂多变的环境，具有很强的不确定性和非线性，神经网络控制能够根据实时的焊接数据，自动调整控制策略，确保焊接过程的稳定。神经网络控制是智能控制领域中一种基于人工神经网络原理的控制方法。它以生物神经系统中神经元的结构和信息处理机制为灵感来源，通过构建人工神经元及其互联网络，实现对复杂系统的有效控制。从本质上讲，神经网络控制利用人工神经网络强大的非线性映射能力、自学习和自适应特性，无需依赖被控对象精确的数学模型，就能处理高度复杂、具有强非线性、时变特性以及存在不确定性的系统控制问题。神经网络：模拟人脑的强大能力生物神经元与人工神经元生物神经元人工神经元神经网络：模拟人脑的强大能力生物神经元与人工神经元生物脑神经人工神经元网络神经网络：模拟人脑的强大能力人工神经元模型人工神经元

激活函数f代表激活函数。当输入激励达到一定强度，神经元就会被激活，产出输出信号y。模拟这一细胞激活过程的函数，叫激活函数，不同的激活函数有着不同的输出结果。激活函数也被称为传递函数，是一个非线性函数，它的作用是对神经元的输入进行非线性变换，引入非线性特性，使人工神经网络能够处理非线性问题。常见的激活函数有阶跃函数、Sigmoid函数等阶跃函数Sigmoid函数神经网络：模拟人脑的强大能力神经元网络模型前馈神经网络反馈神经网络神经网络学习初始状态的神经网络在给定输入的情况下，并不能给出与实际系统期望输出相符的预测输出，即不能“拟合”非线性系统的输入输出关系。只有通过“学习”，即不断调整神经网络内各神经元输入的权值，使实际系统期望输出与预测输出之间的差值逐步减小，才能使神经网络的“拟合”曲线或曲面逐步逼近非线性系统的输入输出关系。神经网络的学习过程就是调整网络中神经元之间连接权重与偏置的过程，目的是使神经网络的输出能够尽可能地接近期望输出。神经网络的学习也称为训练，是指神经网络通过对大量数据的处理和分析，自动调整神经元之间的连接权重与偏置（阈值），以最小化预测结果与真实结果之间的误差，从而逐渐优化自身的模型结构和参数，以适应不同的任务和数据特征，实现对数据内在规律的捕捉和对未知数据的准确预测或分类等功能。概念神经网络学习监督学习无监督学习强化学习学习方法监督学习无监督学习神经网络学习

学习规则神经网络学习

泛化能力神经网络学习BP算法及缺陷神经网络学习BP算法及缺陷神经网络学习BP算法及缺陷神经网络学习BP算法及缺陷神经网络学习BP算法及缺陷神经网络学习BP算法及缺陷神经网络学习BP算法及缺陷神经网络学习神经网络控制器基于神经网络的监督式控制神经网络学习神经网络控制器神经网络直接逆控制神经网络学习神经网络控制器神经网络内模控制神经网络学习神经网络控制器NN间接自校正控制神经网络自适应控制NN直接自校正控制该控制系统由一个常规控制器和一个具有离线辨识能力的识别器组成，后者具有很高的建模精度。NN直接自校正控制的结构基本上与直接逆模控制相同。NN间接自校正控制神经网络学习神经网络应用神经网络在控制中的作用在基于精确模型的各种控制结构中充当对象的模型，发挥其非线性映射能力；在反馈控制系统中直接充当控制器的作用；在传统控制系统中起优化计算作用；在与其它智能控制方法和优化算法相融合中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、推理模型及故障诊断等。神经网络学习神经网络应用山东大学将专家自适应神经网络PID控制策略用于全数字脉冲弧焊电源的控制，在线调节PID的参数，使整个焊接过程性能最优。该自适应神经网络PID控制系统中，以给定电流、实时反馈电流和前两者差值作为神经网络输入，以PID控制器中三个待整定参数为神经网络输出，建立输入与输出间的非线性映射，以调整PID控制器中的结构参数，并通过PWM控制器控制电流负载占比，从而调节焊接电流大小，使其接近给定值。自适应神经网络PID控制系统框图06深度学习及其应用深度学习：自动提取特征的强大模型深度学习的概念深度学习是人工智能研究中一条技术途径，也是2012年以后被认为是解决强人工智能的最有潜力的途径。深度学习（DeepLearning）特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。含多个隐层的深度学习模型它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展而来。神经网络模型的层数逐渐变多，并通过反向传播算法用于机器学习任务便诞生了现在令世人瞩目的深度学习技术。深度学习是机器学习的一个重要分支。与其它机器学习方法相比，深度学习最核心的技术特征是具有自动提取特征的能力。深度学习所提取的特征也称为深度特征或深度特征表示，相比于人工设计的特征，深度特征的表示能力更强、更稳健。因此，深度学习的本质是特征表征学习。深层神经网络是深度学习能够自动提取特征的模型基础，深层神经网络本质上是一系列非线性变换的嵌套。深度学习所用人工神经网络是含多个隐藏层的多层感知器，是一种深度学习结构。深度学习：自动提取特征的强大模型深度学习的特点区别于传统的浅层学习的特点强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；明确了特征学习的重要性。也就是说，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据丰富的内在信息。相对于传统机器学习方法的不足需要大量数据特别是大量标注数据的支持，而在许多应用中这一点难以满足；深度学习的可解释性较差，对其所提取到的深度特征没有物理层面的解释。深度学习：自动提取特征的强大模型深度学习的神经网络模型卷积神经网络模型（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）其是一种专为处理具有网格结构数据（如图像）设计的深度学习模型。CNN在图像识别、物体检测、视频分析和计算机视觉等领域取得了显著的成功。主要包含卷积层、激活函数、池化层、全连接函数等。循环神经网络模型（RecurrentNeuralNetwork，RNN）其是一种处理序列数据的神经网络。与传统的神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），能够处理输入信息的序列。非常适合处理自然语言、时间序列分析、语音识别等任务。图神经网络模型（GraphNeuralNetworks，GNNs）其是一种专门处理图结构数据的深度学习模型。与传统的深度学习模型（如CNN处理图像数据，RNN处理序列数据）不同，GNN可以直接在图上进行学习和推理。主要包含节点表示初始化、邻域信息聚合、更新节点表示、读出层（可选）。Transformer网络模型其是一种基于