人工智能-深度学习-热熔对接焊控制系统的研制.pdf

【摘要】中的关键词主要涉及到“热熔对接焊控制系统”、“检测技术和自动化设备”以及“人工智能-深度学习”。本文的研究者Kefeng LIU在导师Huamin WANG和Zhaoxia LENG的指导下，针对塑料压力管道的连接技术——热熔对接焊（Butt Fusion Welding）进行研究，旨在提高焊接质量和效率，确保管道结构的完整性和持久强度。由于塑料管道常用于输送天然气、煤气等危险介质，焊接质量直接关系到工程安全，因此，自动化焊接设备的研究显得尤为重要。 热熔对接焊是一种高质量、高效率的塑料管道连接技术，但目前国内市场上的设备自动化程度不高，普遍采用手动焊接，难以保证焊接质量且责任追溯困难。论文对整个热熔对接焊过程进行了分析，建立了温度控制模型和液压模型，最终实现了焊接自动化设备的设计与功能实现。主要研究内容包括： (1) 分析热熔对接焊工艺，设计控制设备的硬件电路和软件系统。这一部分可能涵盖了焊接工艺的步骤、硬件选型、嵌入式系统设计和相应的软件编程，以实现设备的智能控制。 (2) 建立液压模型和温度控制模型，并计算PID参数。液压模型用于精确控制焊接过程中的压力变化，而温度控制模型则确保焊接温度的准确和稳定，PID参数的计算是自动控制中常用的方法，以优化控制响应。 (3) 设计并实现热熔对接焊的自动化过程，包括闭环控制系统。这一部分可能涉及传感器技术，用于实时监测焊接过程中的温度、压力等关键参数，通过反馈控制策略调整焊接条件，确保焊接效果的一致性和可靠性。 (4) 深度学习在该领域的应用可能体现在数据处理和模式识别上，通过学习历史的焊接数据，预测和优化焊接过程，提高整体系统的智能化水平和焊接质量。 这篇论文的研究旨在通过人工智能和深度学习技术提升热熔对接焊的自动化水平，从而提高焊接质量和安全性，减少人工操作的不确定性，推动塑料管道行业的技术进步。这不仅对于管道工程的施工质量有着显著的影响，也对于提升我国在这一领域的技术水平具有重要意义。