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焊接动态过程是一个多因素影响的复杂过程，尤其是在弧焊动态过程中对焊接熔池尺寸(即熔宽、熔深、熔透及成形等焊接质量)的实时控制问题，由于被控对象的强非线性、多变量耦合、材料的物理化学变化的复杂性，以及大量随机干扰和不确定因素的存在，使得有效地实时控制焊接质量成为焊接界多年来瞩目的摊题。也是实现焊接机器人智能化系统不可逾越的关键问题。
由于经典及现代控制理论所能提供的控制器设计方法是基于被控对象的精确数学模型建模的，而焊接动态过程不可能给出这种可控的数学模型，因此对焊接过程也难于应用这些理论方法设计有效的控制器。
近年来随着模拟人类智能行为的模糊逻辑、人工神经网络、好系统等智能控制理论方法的出现，使得我们有可能采用新思路来设计模拟焊工操作行为的智能控制器，以期解决焊接质量实时控制的难题。目前已有一些学者将模糊逻辑、人工神经网络、好推理等人工智能技术综合运用于机器人系统焊接动态过程控制问题。
针对实际的焊接动态过程控制对象，智能控制器的设计需要许多技巧性的工作，尤其在控制器的实时白适应与自学习算法研究及其系统实现尚有许多问题，而且对不同的焊接工艺、不同的检测手段都将导致不同的智能控制器设计方法。焊接动态过程智能控制器与焊接机器人系统设计结合起来，将使机器人焊接智能化技术有实质性的提高。
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