The paper presents a summary of methods of monitoring systems’ development for the processes involving heating of filler material and/ or base metal by the electric current and with periodical shortages of the welding circuit. The processes investigated were MAG welding, underwater flux-cored welding and flash-butt welding. Details of experiments, primary data processing procedures based on statistical analysis methods are described, the aim of primary processing being obtaining of informative parameters of the welding processes. Details of neural network structure development, training and control sequences generation, nets training and adequacy check are presented as well. Comparison of determination of process variations (edge shifting, electrode outlet, variation of gap, variation of joint line – for arc welding methods; decreasing of open-circuit voltage and specimen travel speed – for flash-butt welding) is presented. The on-line monitoring systems based on neural networks developed for evaluation of process deviations are also believed to be adequate for determination of process violations resulting in disturbances of welding parameter and can be used for prediction of possible defects in the welded joints.

У статті наведено узагальнені методи розробки систем моніторингу для процесів, при яких нагрівання основного та/або присадкового матеріалу здійснюється за рахунок пропускання електричного струму, а в ході зварювання відбуваються періодичні замикання зварювального кола. Зо­крема, розглянуто зварювання у захисних газах, підводне зварювання порошковим дротом і контактне стикове зварювання безперервним оплавленням. Наведено методи початкової обробки даних, які ґрунтуються на використанні методів статистичного аналізу для виділення інформативних параметрів процесу зварювання. Описано розробку та навчання штучних нейронних мереж. Наведено критерії оцінки ефективності роботи штучних нейронних мереж. Проведено порівняння виявлення відхилень процесу (перевищення крайок деталей, що зварюються, зміна вильоту електрода, зміна зазору між деталями, відхилення від осі стику – для дугових способів зварювання та зміна напруги неробочого ходу, зміна швидкості подавання деталей – для стикового зварювання безперервним оплавленням). Системи на базі штучних нейронних мереж, розроблені для визначення відхилень процесу від норми, можуть бути успішно застосовані до прогнозування можливості утворення типових дефектів у зварних з’єднаннях.

В статье представлены обобщенные методы разработки систем мониторинга для процессов, при которых нагрев основного и/или присадочного материала производится за счет пропускания электрического тока, а в ходе сварки происходят периодические замыкания сварочной цепи. В частности, рассмотрены сварка в защитных газах, подводная сварка порошковой проволокой и контактная стыковая сварка непрерывным оплавлением. Приведены методы первичной обработки данных, которые основаны на использовании методов статистического анализа для выделения информативных параметров процесса сварки. Описаны разработка и обучение искусственных нейронных сетей. Проведено сравнение выявления отклонений процесса (превышение кромок свариваемых деталей, изменение вылета электрода, изменение зазора между деталями, отклонение от оси стыка – для дуговых способов сварки и изменение напряжения холостого хода, изменение скорости подачи деталей – для стыковой сварки непрерывным оплавлением). Системы на базе искусственных нейронных сетей, разработанные для определения отклонений процесса от нормы, могут с успехом применяться для прогнозирования возможности образования типовых дефектов в сварных соединениях.