基于改进神经网络的激光焊接偏差智能识别研究

作　　者： 王海旭

摘　　要： 针对激光焊接过程中出现的偏差识别问题，提出了一种基于改进神经网络的智能识别方法，通过对传统 BP 神经网络进行改进设计了新型的网络结构和优化算法，建立了激光焊接偏差识别模型，采用多层感知机结构，引入自适应学习率和动量因子，提升了网络的学习能力和收敛速度。利用实际焊接数据进行训练和验证，对焊缝成形、熔深和焊缝宽度等特征参数进行提取和分析，构建了完整的偏差识别系统，实验结果表明，改进后的神经网络模型在识别精度和稳定性方面均优于传统方法，偏差识别准确率提升至 95.8%，处理速度提高 40%，为激光焊接过程的智能化控制提供了有效的技术支持。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-01