Описана система регулирования контактной точечной сварки на основе регрессионной модели. При изменении режима сварки или марки свариваемого металла коэффициенты в модели корректируются с помощью одношагового алгоритма адаптации. Расчет регулирующего воздействия уточняется от точки к точке по значению погрешности воспроизведения диаметра ядра сварной точки. Испытания системы регулирования в случае сварки низкоуглеродистых сталей подтвердили высокую стабильность качества сварных соединений при воздействии большинства возможных возмущений.

Рассмотрены вопросы оценки качества точечной контактной сварки в реальном времени с использованием регрессионных моделей и искусственных нейронных сетей. Проведены исследования структуры нейронной сети, разработана оптимальная для точечной контактной сварки трехслойная нейросетевая модель 9-3-1, на входы которой подаются сигналы о сварочном токе, напряжении на электродах и продолжительности периода сварки, а на выходе предсказывается диаметр ядра сварной точки. Экспериментальная проверка обученной нейросетевой модели при сварке автомобильного листа из низкоуглеродистой стали толщиной от 0,8 до 2 мм показала, что при изменении параметров режима сварки в широком диапазоне (от слипания металла до выплеска) обеспечивается надежное предсказание диаметра ядра сварной точки. Благодаря этому обученная нейронная сеть, программа которой занимает около 3 кбайт, может успешно использоваться в регуляторах контактных машин для точечной сварки деталей автомобилей.

Предложен адаптивный алгоритм контроля качества контактной точечной сварки низкоуглеродистой оцинкованной стали с учетом изменения толщины свариваемых деталей. Алгоритм экспериметально проверен для пакетов (0,8+0,8), (1,2+1,2) и (2,0+2,0) мм. Адаптация алгоритма контроля по результатам точечной сварки ограниченного количества образцов обеспечивает погрешность предсказания диаметра ядра нейросетью не более 10 %.

Проанализованы входные параметры нейронных сетей для контроля качества точечной сварки. Сформулированы основные требования к нейронным сетям. Показано, что предложенная нейросеть обеспечивает требуемую точность предсказания диаметра ядра сварной точки и может быть встроена в микроконтроллер для управления процессом точечной сварки.

Рассмотрены особенности применения алгоритма адаптации нейронных сетей в системах управления контактной точечной сварки на основе микроконтроллера. Для упрощения требуемых расчетов при заданной точности контроля предложено использовать нейронную сеть с входными параметрами процесса в относительных единицах.

Рассмотрены различные алгоритмы компенсации износа электродов при контактной точечной сварке, проанализирована их эффективность. Предложенные алгоритмы позволяют обеспечить требуемое качество сварки при износе электродов в условиях производства.

Описана виртуальная технология процесса контактной точечной сварки, позволяющая автоматизировать процесс подбора сварочного оборудования, электродов, режимов сварки с учетом марки и толщины свариваемого сплава и особенностей свариваемых конструкций.