钢轨焊接是高速铁路铺设工程中的关键环节。国内铁路轨道工程中应用的多种合金钢轨,强度高,耐磨性好,但可焊性较差,同时现有焊接接头质量检测和监控手段尚不完善,使线路存在安全隐患。因此,系统开展钢轨闪光焊焊接质量在线诊断技术研究工作十分重要。 目前西南交通大学焊接研究所在钢轨闪光焊接接头质量的在线检测和预测方面展开了一系列的研究,尤其是将神经网络方法引入这一领域,取得了一些比较理想的成果。但是该钢轨焊接质量判断系统存在以下的一些不足之处:（1）软件平台不统一:对焊接过程信息采集采用的是美国NI公司的Labview^?软件,而对采集信息分析的是运用Visual Basic^?开发的应用程序,存在着系统软件相互连接和兼容的问题;（2）采用落锤结果作为钢轨焊接质量判定条件值得商榷:由于钢轨在落锤时的结果与很多外界不确定的因素有关,因此采用焊接接头灰斑面积作为判定条件更加合理。针对原有系统的不足,运用Visual Basic编程软件重新开发和设计具有高速数据采集和质量预测功能的软件。通过大量的现场焊接试验对系统设计进行了修改和完善。 现场应用结果表明:新的系统能够对焊接过程的参数情况做出准确、详细的记录,具有比较友好的人机界面:根据采样数据所提取出的指标能够比较全面的包含焊接过程信息;采用BP神经网络算法对灰斑面积进行预测的方法,基本能够满足钢轨焊接生产的实时性要求,同时也具有较高的准确率。