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龙图腾网获悉大连交通大学申请的专利一种基于神经网络的搅拌摩擦焊模糊控制算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115903491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211427812.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于神经网络的搅拌摩擦焊模糊控制算法是由孙屹博;龙海威;邹丽;杨鑫华;郑浩添设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的搅拌摩擦焊模糊控制算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的搅拌摩擦焊模糊控制算法，建立搅拌摩擦焊状态监测器，实时监测搅拌摩擦焊状态并提取焊接状态特征，分别建立神经网络模糊控制器和建立模糊控制离线决策模型；神经网络模糊控制器和模糊控制离线决策模型分别将各自的决策结果输入到DS决策融合中，DS决策融合计算后将控制指令发送给搅拌摩擦焊运动控制器执行控制命令，本发明以搅拌摩擦焊焊接缺陷特征作为训练集，对神经网络模糊控制器进行训练，以取代专家知识庞大的数据集，达到更快的响应速度，并应用时域、频域、时频域等算法进行特征提取，达到了更加细致的特征向量，解决了现有的控制算法对搅拌摩擦焊控制能力差和响应速度低的问题。

本发明授权一种基于神经网络的搅拌摩擦焊模糊控制算法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的搅拌摩擦焊模糊控制算法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立搅拌摩擦焊状态监测器； S2：建立神经网络模糊控制器； S3：建立模糊控制离线决策模型； S4：神经网络模糊控制器和模糊控制离线决策模型将决策结果输入到DS决策融合； S5：DS决策融合将控制命令发送到搅拌摩擦焊控制器； S6：搅拌摩擦焊控制器执行控制命令； 所述S1中，建立搅拌摩擦焊状态监测器包括以下步骤： S1-1：建立声发射传感器，对声发射信号进行数据采集； S1-2：建立温度传感器，对温度信号进行数据采集； 所述声发射传感器使用传声器BK4954，采集卡PCIE-1816H，采样率为100kHz采集声发射信号；所述温度传感器使用传声器MIK-AL-10，采集卡PCIE-1816H，采样率为1000Hz采集温度信号； 所述S2中，神经网络模糊控制器训练算法包括专家系统和神经网络控制器，被控信号uk同时输入到专家系统和神经网络模糊控制器中，通过计算专家系统与神经网络模糊控制器输出的差值，反作用于神经网络模糊控制器不断学习，神经网络模糊控制器逐渐逼近专家系统，其中所述被控信号uk包括声发射信号和温度信号； 所述S3中，模糊控制离线决策建模算法包括以下步骤： S3-1：建立搅拌摩擦焊焊接控制规则； S3-2：建立缺陷特征数据； S3-3：建立模糊控制规则； S3-4：建立模糊集数据库； S3-5：建立模糊决策库； 所述S3-2中的缺陷特征数据，通过搅拌摩擦焊试验，采用声发射传感器和温度传感器获取缺陷阶段传感数据，并应用时域、频域、时频域进行特征提取，包括以下步骤： 1使用声发射内部特征提取对滤波后的数据data进行分析，表达式如下： internal＝AE_Eventdata 式中：internal为声发射信号内部特征向量，AE_Event*为声发射信号事件函数； 2使用小波变换对滤波后的数据data进行分析，表达式如下： cwt＝WTdata 式中：cwt为小波变换后的特征向量，小波变换定义的表达式如下： 式中：WTα，τ为小波变换函数；α是尺度因子；τ是时移因子；ψ，α，τt是母小波ψt经移位和伸缩所产生的一族函数，称之为小波基； 3使用梅尔频谱对滤波后的数据data进行分析，表达式如下： mel＝fmeldata 式中：mel为梅尔频谱变换后的特征向量，梅尔频率曲线表达式如下： 式中：f为原频率、fmel为梅尔频率； 4使用短时傅里叶变换对滤波后的数据data进行分析，表达式如下： spec＝Fdata 式中：Spec为短时傅里叶变换后的特征向量，短时傅里叶变换表达式如下： 式中：t代表时域，ω代表频域。

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