电阻点焊熔核形成时间短,温度分布窄,影响因素多.因而,电阻点焊过程及焊点质量的稳定性是电阻焊质量控制研究中长期以来的关键问题.该论文针对这一问题,在对已有的控制方法和控制理论分析研究的基础上,采用人工神经网络和神经网络与模糊控制相结合的方法,来实现电阻点焊的质量控制.论文首先根据电阻点焊质量智能控制的要求,通过对DSP（Digital Signal Processor）性能和应用的比较研究,研制了一套以TMS320VC5402（DSP）为核心的电阻点焊智能控制系统;通过软硬件抗干扰措施的综合设计,良好地解决了诸如信号匹配、高频干扰、虚假信号判别等问题.实验结果表明,整机系统能稳定可靠地工作,所焊接头的拉剪强度稳定性一致.通过对电阻点焊加热过程电流波形变化的研究,经过详细地理论分析,首次采用人工神经网络计算方法对电阻点焊电流有效值进行快速准确地计算.该论文创新性地应用电阻点焊动态过程的U-I图分析判别电阻点焊质量和焊接过程的稳定性.这种评判方法的提出为电阻点焊质量和焊接过程稳定性的无损评判提供了一条新途径.