Le soudage laser intelligent grâce à l'apprentissage de la représentation, de la prédiction et du contrôle : Une architecture avec réseaux de neurones profonds et apprentissage par renforcement

Le soudage au laser est un processus industriel largement utilisé mais complexe. Dans ce travail, nous proposons l'utilisation d'une architecture d'intelligence artificielle intégrée pour aider à résoudre les difficultés de contrôle importantes qui empêchent le soudage laser de voir son plein potentiel dans l'ingénierie des processus et la production. Cette architecture combine trois techniques contemporaines d'apprentissage automatique pour permettre à un contrôleur de soudage laser d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome. La première contribution de ce travail est de montrer comment un réseau neuronal profond à encodage automatique est capable d'extraire des caractéristiques saillantes de faible dimension à partir de données réelles de soudage laser de haute dimension. Comme deuxième contribution et nouvelle étape d'intégration, ces caractéristiques sont ensuite utilisées comme entrée d'un algorithme d'apprentissage par différence temporelle (dans ce cas, un apprenant à fonction de valeur générale) pour acquérir des informations importantes en temps réel sur le processus de soudage au laser ; les prédictions étendues dans le temps sont utilisées en combinaison avec l'apprentissage profond pour mettre directement en correspondance les données du capteur avec la qualité finale d'un cordon de soudure. Comme troisième contribution et dernière partie de l'architecture que nous proposons, nous suggérons que les caractéristiques de l'apprentissage profond et les prédictions de la fonction de valeur générale peuvent être combinées de manière avantageuse avec l'apprentissage par renforcement de l'acteur-critique pour apprendre des politiques de contrôle appropriées au contexte afin de gouverner la puissance de soudage en temps réel. Les résultats préliminaires du contrôle sont démontrés à l'aide de plusieurs exécutions avec un simulateur de soudage au laser. L'architecture de soudage laser intelligente proposée combine la représentation, la prédiction et l'apprentissage du contrôle : trois des principales caractéristiques d'un système intelligent. En tant que telle, nous suggérons qu'une approche d'intégration comme celle décrite dans ce travail a la capacité d'améliorer la performance du soudage laser sans assistance humaine permanente et intensive. Notre architecture promet donc de répondre à plusieurs exigences clés de l'industrie moderne. À notre connaissance, cette architecture est la première combinaison démontrée d'apprentissage profond et de fonctions de valeur générale. Elle représente également la première utilisation de l'apprentissage profond pour le soudage laser en particulier et l'ingénierie de production en général. Nous pensons qu'il serait facile d'adapter notre architecture pour l'utiliser dans d'autres contextes industriels et d'ingénierie de production.