ES2240702T3

ES2240702T3 - Procedimiento para el control y el accionamiento de un proceso tecnico.

Info

Publication number: ES2240702T3
Application number: ES02706841T
Authority: ES
Inventors: Gaetan Monari
Original assignee: USINOR SA
Current assignee: USINOR SA
Priority date: 2001-03-01
Filing date: 2002-02-12
Publication date: 2005-10-16
Anticipated expiration: 2022-02-12
Also published as: PL364460A1; MXPA03007696A; ZA200306520B; EP1364258B1; US20040073319A1; UA74631C2; ATE295557T1; FR2821682A1; CA2438821A1; JP2004529416A; CN1494667A; DE60204122T2; DE60204122D1; RU2003129160A; RU2289837C2; KR20030084955A; FR2821682B1; PT1364258E; BR0207870A; EP1364258A1

Abstract

Procedimiento de control y de accionamiento de un proceso técnico que se ejecuta en el tiempo, bien de forma continua o bien de forma discontinua, aplicándose en cada instante t consignas {C1(t), ...Cn(t, que conducen a un resultado R(t) mensurable pero no observable y que engendra una pluralidad de magnitudes observables, distintas del resultado R(t), dos de las cuales, al menos, son independientes {G1(t), ...Gm(t, caracterizado porque: - se miden, al menos, dos magnitudes observables independientes {G1(t), ...Gp(t, - se calcula, por medio de un modelo de predicción M, o de un grupo de modelos, cuyas variables comprenden, al menos, las dos magnitudes observables independientes, una estimación Res(t)=M(G1(t), ...Gp(t)) del resultado R(t), - se calculan, por medio de una ley de accionamiento L, cuya variable de entrada es el resultado estimado Res(t), nuevas consignas {C1(t+1), ...Cn(t+1 = L(Res(t)) aplicables en el instante t+1, - y se remplazan la consignas {C1(t), ...Cn(t por las consignas {C1(t+1), ...Cn(t+1.

Description

Procedimiento para el control y el accionamiento de un proceso técnico.

La presente invención se refiere a un procedimiento de control y de accionamiento de un proceso técnico que se ejecuta en el tiempo bien de forma continua o bien de forma discontinua, siendo el proceso, en particular, la soldadura por puntos de un conjunto de chapas.

Los procesos técnicos que pueden ser controlados o accionados mediante regulaciones son muy diversos y se encuentran en todas las industrias. De una forma general, un proceso transforma un objeto, caracterizado por magnitudes que son magnitudes de entrada para el proceso, en otro objeto caracterizado por magnitudes que son magnitudes de salida del proceso. La ejecución del proceso puede ser accionada por magnitudes de consigna que corresponden a parámetros de regulación fijados por un operario o por una regulación. De una manera general, igualmente, se desea, que al menos, una magnitud de salida permanezca próxima a un valor establecido, se dice entonces que se controla esta magnitud. Para alcanzar este objetivo, obtener una magnitud de salida que tenga un valor próximo al valor establecido, se ajustan las magnitudes de consigna. El ajuste de los valores de consigna a partir de la medida de las magnitudes características del proceso, así como la utilización de estas medidas para controlar la ejecución del mismo, constituye el procedimiento de control y accionamiento del proceso. Conviene señalar que, si las magnitudes de salida son variables independientes entre sí, no se puede controlar más que una y una sola de estas magnitudes. Se supondrá por lo tanto a continuación que no se controla más que una sola magnitud de salida, aún cuando el proceso pueda ser caracterizado por varias magnitudes de salida independientes entre sí. A continuación, la magnitud de salida a controlar podrá ser denominada también "resultado". Finalmente, la ejecución del proceso puede caracterizarse, en general, por magnitudes relacionadas a los fenómenos aplicados por el proceso; estas magnitudes no son ni magnitudes de entrada, ni magnitudes de salida.

Una magnitud de entrada o de salida, o cualquier otra magnitud asociada al proceso, puede no ser medida y, si puede ser medida, la medida puede ser hecha o no en tiempos reales sin perturbar el proceso. A continuación, se denominarán:

-: "magnitud mensurable" a una magnitud, que puede ser medida, es decir con la que se puede hacer corresponder un valor numérico; una magnitud de este tipo no es mensurable necesariamente en tiempo real.

-: "magnitud observable" a una magnitud mensurable, que puede medida directamente sobre el proceso o sobre el producto directamente procedente del proceso, en tiempo real.

Se conocían, por ejemplo, procedimientos de control y de accionamiento de un proceso que consiste en medir la magnitud de salida a ser controlada, comparar esta medida con el valor establecido y, a continuación, utilizándose una ley de accionamiento, modificar las magnitudes de consigna. Un procedimiento de este tipo supone que se pueda medir en tiempo real la magnitud de salida considerada.

En una variante del procedimiento precedente, la magnitud a ser controlada no es mensurable en tiempo real sino que está correlacionada de forma conocida con otra magnitud de salida que es mensurable en tiempo real, véase por ejemplo la patente US-A-4 861 960. En este caso, se remplaza la magnitud a ser controlada por la magnitud de salida mensurable y se regula esta última magnitud.

Se conocían, igualmente, procedimientos de control y de accionamiento de un proceso que consisten en medir las magnitudes de entrada y calcular las magnitudes de consigna utilizando un modelo, cuyas variables son magnitudes de entrada medidas y el valor de salida establecido. Este modelo constituye entonces la ley de accionamiento; éste no permite calcular el valor presupuesto para la magnitud de salida a ser controlada. Un procedimiento de este tipo supone que se puedan medir las magnitudes de entrada y que se disponga de un modelo adecuado.

Se conocían, también, procedimientos de control y de accionamiento de un proceso, que consisten en medir las magnitudes de entrada, calcular por medio de un modelo de predicción, cuyas variables son las magnitudes de entrada y las magnitudes de consigna, una estimación del valor de la magnitud de salida a ser controlada, comparar esta estimación con el valor establecido y utilizar esta comparación para modificar las magnitudes de consigna utilizándose una ley de accionamiento. Un procedimiento de este tipo supone que se puedan medir en tiempo real las magnitudes de entrada y que se disponga de un modelo de predicción adecuado.

Finalmente, se conocían procedimientos de control y de accionamiento de un proceso que utilizan un modelo que permite calcular, a partir de la magnitud de salida, a ser controlada y de las magnitudes de consigna, el valor de una magnitud de salida, fácil de medir, diferente de la magnitud a ser controlada, pero correlacionada estrechamente con la misma. En este procedimiento, a partir del valor establecido para la magnitud de salida a ser controlada y de las magnitudes de consigna, se calcula un valor establecido para la magnitud de salida fácil de medir, y a continuación se compara el valor medido de esta magnitud y el valor establecido, y a partir de esta comparación se modifican las magnitudes de consigna utilizando una ley de accionamiento. Este procedimiento supone, principalmente, que se conozca, al menos, una magnitud de salida fácil de medir, que pueda ser calcular a partir de un modelo cuyas variables sean la magnitud de salida a ser controlada y magnitudes de consigna.

Sin embargo, existen procesos en los cuales ninguno de estos procedimientos de control y de accionamiento es aplicable. Esto ocurre particularmente en el caso de la soldadura por puntos de un conjunto de chapas. En efecto, en este proceso, el resultado a ser obtenido no puede ser medido más que mediante un ensayo destructivo y por lo tanto no puede ser utilizado para controlar y accionar el proceso en continuo. Por otra parte, el resultado depende no solamente de las magnitudes de entrada y de consigna, sino también del desgaste del dispositivo utilizado para efectuar la soldadura. Ahora bien, no se conocían medios fiables para medir el desgaste del dispositivo. Por lo tanto no se puede prever, a partir de las magnitudes de entrada y de consigna, ni la calidad de la soldadura, ni cualquier otra magnitud de salida que, por sí sola, sería representativa de la calidad de la soldadura. Finalmente, no se conocía una magnitud de salida correlacionada estrechamente con el resultado a ser controlado.

Así pues, existen procedimientos, y la soldadura por puntos es un ejemplo, cuyas magnitudes de entrada, cuyas magnitudes de salida y cuyas consignas no permiten emplear los procedimientos de regulación conocidos.

El objeto de la presente invención consiste en remediar este inconveniente proponiendo un medio para controlar y accionar en continuo un proceso técnico, tal como la soldadura por puntos, en el que no es posible observar (en el sentido definido anteriormente) el resultado obtenido, y para el cual este resultado no puede ser previsto únicamente a partir de las medidas de las magnitudes de entrada mensurables o de una sola magnitud de salida mensurable.

A este efecto, la invención tiene por objeto un procedimiento de control y de accionamiento de un proceso técnico que se ejecuta en el tiempo, bien de forma continua o bien de forma discontinua, aplicándose en cada instante t consignas {C_{1}(t),...C_{n}(t)}, que conduce a un resultado R(t) mensurable pero no observable, que se desea mantener próximo a un valor establecido R_{v}, y que engendra una pluralidad de magnitudes observables, dos de las cuales, al menos, son independientes {G_{1}(t),...G_{m}(t)}, según el cual:

-: se miden, al menos, dos magnitudes observables independientes {G_{1}(t),...G_{p}(t)},

-: se calcula, por medio de un modelo de predicción M o de un grupo de modelos, cuyas variables de entrada comprenden, al menos, las dos magnitudes observables independientemente y, eventualmente, al menos una consigna C_{1}(t),...C_{q}(t), una estimación R_{es}(t)=M(G_{1}(t),...G_{p}(t), C_{1}(t),...C_{q}(t)) del resultado R(t),

-: por medio de una ley de accionamiento L, cuya variable de entrada es el resultado estimado R_{es}(t), y del resultado establecido R_{v}, se calculan nuevas consignas {C_{1}(t+1),...C_{n}(t+1)} = L(R_{es}(t), R_{v}) aplicables en el instante t+1,

-: y se remplazan la consignas {C_{1}(t),...C_{n}(t)} por las consignas {C_{1}(t+1),...C_{n}(t+1)}.

El modelo de predicción M puede ser un modelo de ajuste estático dependiente de parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}}, que constituyen un vector parámetros \theta, ajustados sobre una base de aprendizaje B_{ap} constituida por el conjunto de consignas, por las medidas de las magnitudes observables y por la medida del resultado para una pluralidad de ejecuciones sucesivas del proceso técnico.

Para determinar el modelo M, se puede proceder, por ejemplo, de la manera siguiente:

-: se elige una estructura de modelo dependiente de un vector parámetro \theta,

-: se elige una función coste J que tenga, por ejemplo, una forma cuadrática,

-: con la base de aprendizaje se calcula una sucesión de modelos ajustados M_{a,k} que corresponda a diferentes vectores parámetro \theta_{k} de dimensión q_{k} que minimizan, de forma global o local, la función coste sobre la base de aprendizaje,

-: para cada modelo M_{a,k}, se calculan los coeficientes h_{ii} de cada uno de los ejemplos de la base de aprendizaje, y se calcula el numerador generalizado del modelo M_{a,k}:

E(\theta_{a,k}) = \sum_{i=1,N}[(M_{a,k}(x^{i} ; \theta_{a,k}) - R_{i})/(1-h_{ii})]^{2}

-: y se calcula una magnitud \mu(\theta_{a,k}) = (N\cdotq_{k})^{-1/2} \sum_{i=1 \ hasta \ N} h_{ii}^{1/2} y se elige el modelo M_{a,k} que tenga el \mu(\theta_{a,k}) máximo entre los modelos que tengan los E(\theta_{a,k}) mínimos; este modelo es el modelo óptimo M_{a,opt}.

Preferentemente:

-: se determina, para la medida del resultado R, un intervalo de dispersión [\sigma_{min}, \sigma_{max}] con una desviación tipo del ruido de medida,

-: y se ajustan los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}} del modelo de predicción M de tal manera que, sobre una base de ensayo B_{test}, exista un numerador S tal que \sigma_{min} < S < \sigma_{max}, estando constituida la base de ensayo por el conjunto de las consignas, por las medidas de las magnitudes observables y por la medida del resultado para una pluralidad de ejecuciones sucesivas del proceso técnico, diferente de la base de aprendizaje.

Para ajustar los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}} del modelo de predicción M, se puede elegir una primera base de aprendizaje B_{ap} y una primera base de ensayo B_{test} y proceder como sigue: por medio de dicha primera base de aprendizaje se determina una primera estimación de los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}}, de tal manera que el numerador del modelo M para la base de aprendizaje esté comprendido en el intervalo de dispersión [\sigma_{min}, \sigma_{max}], a continuación, utilizando en el modelo M esta primera estimación de los parámetros se evalúa, por medio de la primera base de ensayo B_{test}, el numerador S que se compara con el intervalo de dispersión [\sigma_{min}, \sigma_{max}], si S se encuentra en dicho intervalo de dispersión, se considera que la estimación de los parámetros es satisfactoria, en caso contrario, se completa la base de aprendizaje B_{ap} con ejemplos procedentes de la primera base de ensayo para constituir una nueva base de aprendizaje, eventualmente se completa la base de ensayo y se determinan de nuevo los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}}, por medio de la nueva base de aprendizaje y el numerador S sobre la nueva base de ensayo, y se prosiguen las iteraciones hasta que el numerador S esté comprendido en el intervalo de dispersión [\sigma_{min}, \sigma_{max}].

Para completar la base de aprendizaje con ejemplos procedentes de la base de ensayo se puede:

-: fijar un umbral de intervalo de confianza Sk para las predicciones del modelo,

-: calcular el intervalo de confianza lk de la predicción del modelo M, para cada uno de los ejemplos de la base de ensayo,

-: e introducir en la base de aprendizaje todos los ejemplos de la base de ensayo, cuyo intervalo de confianza lk sea mayor que Sk.

En el transcurso de la explotación del procedimiento, se puede medir, al menos, un resultado y las magnitudes observables correspondientes con el fin de determinar, al menos, un ejemplo suplementario que se añade a la base de aprendizaje y se evalúa, con la nueva base de aprendizaje obtenida de este modo, la eficacia del modelo y, si es necesario, se ajustan los parámetros del modelo.

El modelo M es, por ejemplo, una red de neuronas.

El procedimiento técnico puede ser, en particular, la soldadura por puntos de chapas. En este caso, el resultado R es, por ejemplo, el diámetro \Phi del botón de soldadura y las consignas C_{1},...C_{n}, son la fuerza de soldadura F_{s}, la intensidad de soldadura I_{s}, el tiempo de soldadura \Deltat_{s} y el tiempo de forjado \Deltat_{f}. Las magnitudes observables son, por ejemplo, la energía eléctrica total E_{t}, la dilatación máxima en el transcurso de la soldadura \Deltaz_{s} y la contracción máxima durante la fase de forjado \Deltaz_{f}.

La ley de accionamiento L puede definirse de la manera siguiente:

-: se elige un valor mínimo \Phi_{min} y un valor máximo \Phi_{max} para el diámetro del botón de soldadura,

-: se elige un número qm,

-: se efectúa la media deslizante \Phi_{mg} de las últimas qm predicciones del diámetro del botón de soldadura \Phi,

-: si \Phi_{mg} > \Phi_{max}, se disminuye la consigna Ic de intensidad de soldadura, si \Phi_{min} \leq \Phi_{mg} \leq \Phi_{max} no se modifica la consigna Ic de intensidad de soldadura, si \Phi_{mg} < \Phi_{min} se aumenta la consigna Ic de intensidad de soldadura.

Además se puede fijar un valor R_{0} < R_{min} y, si la última predicción del diámetro del botón de soldadura \Phi es menor que \Phi_{0}, se aumenta la consigna Ic de intensidad de soldadura.

Igualmente puede fijarse un incremento \DeltaIc de intensidad de soldadura y, cuando se disminuya o se aumente la consigna Ic de intensidad de soldadura, se resta o se suma a Ic el incremento \DeltaIc.

Preferentemente, este procedimiento se realiza por medio de un ordenador.

La invención se describirá ahora con mayor detalle tomándose como ejemplo la soldadura por puntos, con respecto a las figuras adjuntas en las que:

- la figura 1 es un esquema de principio de soldadura por puntos de dos chapas,

- la figura 2 es una vista esquemática, en sección, de un botón de soldadura por puntos,

- la figura 3 es una vista esquemática, en sección, de un botón de soldadura tras el arranque,

- la figura 4 es un esquema que muestra la evolución del diámetro del botón de soldadura en función de la intensidad de soldadura para dos estados de desgaste de los electrodos de soldadura,

- la figura 5 es un esquema que muestra la evolución de la consigna de intensidad de soldadura en función del número de soldaduras realizadas,

- la figura 6 representa, de forma esquemática, la evolución de varias magnitudes características de la soldadura en el transcurso de realización de un punto de soldadura.

La soldadura por puntos es un procedimiento para el ensamblaje de dos chapas metálicas, conocido en sí mismo. Dos chapas 1 y 2 (figura 1) están dispuestas una sobre la otra en una zona de recubrimiento marginal y aprisionadas entre dos electrodos 3 y 3' conectados con un módulo de accionamiento 4, que comprende un transformador conectado con una fuente eléctrica 5. Por medio de los electrodos, se hace pasar, durante un tiempo limitado, una corriente eléctrica de intensidad Ic a través de la zona de contacto 6 de las chapas situadas entre los electrodos. El paso de la corriente eléctrica a través de la zona de contacto 6 provoca un calentamiento del metal, que hace que se funda formando un núcleo fundido 7 (figura 2) rodeado por una zona afectada por el calor 8, que comprende muescas 9 y 9' provocadas por la presión de los electrodos. Tras el paso de la corriente eléctrica, el núcleo fundido 7 se solidifica y asegura una unión entre las dos chapas. En general, para ensamblar las dos chapas, se realiza una pluralidad de puntos de soldadura dispuestos a lo largo de la zona de recubrimiento de las chapas.

El conjunto, constituido por la zona fundida y después solidificada 7 y la zona afectada por el calor 8, se denomina botón de soldadura.

La calidad de la soldadura, es decir la resistencia mecánica del botón de soldadura, se evalúa por medio del diámetro medio de éste. Para medir este diámetro medio, se toma una porción de chapas soldadas por puntos, que contengan un botón de soldadura, y se separan los dos trozos de chapa por arranque. Se obtiene entonces (figura 3) una porción de chapa 1a que contiene un orificio 10 casi redondo y una porción 2a que contiene el botón 8. Para medir el diámetro \Phi del botón, se miden el diámetro máximo y el diámetro mínimo del botón y se hace la media aritmética de estas dos medidas. Esta medida se hace en la garganta 16, que se sitúa cerca de la interfase entre las dos chapas. De este modo, la calidad de la soldadura es una magnitud mensurable, siendo la medida de esta calidad el diámetro del botón de soldadura. Debe señalarse que la calidad de la soldadura puede medirse también por otros medios, por ejemplo, con ayuda de la medida del esfuerzo de arranque del botón de soldadura; el técnico en la materia sabe el modo de determinar estos métodos de medida de la calidad del botón de soldadura. Pero, esta magnitud no es observable en el sentido que se ha definido anteriormente, puesto que para la medida es preciso destruir la soldadura, y como consecuencia, no es posible medirla en tiempo real, es decir a medida que se realiza la soldadura.

El procedimiento de soldadura comprende las etapas siguientes:

-: colocación de las chapas entre los electrodos,

-: acercamiento, operación que consiste en aproximar los electrodos a las chapas y apretarlos progresivamente haciendo ascender la fuerza de apriete hasta un valor nominal,

-: fusión del núcleo fundido por paso de la corriente durante un tiempo determinado,

-: forjado por mantenimiento de la fuerza de apriete durante un tiempo determinado,

-: liberación del apriete por separación de los electrodos.

Cada una de estas etapas dura una fracción de segundos o un segundo aproximadamente, durando el ciclo completo algunos segundos.

La calidad de la soldadura, para chapas de espesor y de naturaleza dadas (naturaleza del metal, presencia o no de revestimiento, etc.), depende de los parámetros siguientes:

- la fuerza F de apriete de los electrodos contra las chapas,

- intensidad de la corriente Is de soldadura,

- tiempo durante el cual se hace pasar la corriente \Deltat_{s},

- tiempo durante el cual se aplica la fuerza para forjar \Deltat_{f},

- estado de desgaste de los electrodos.

Para cada uno de estos parámetros, salvo para el estado de desgaste de los electrodos, se definen valores de consigna que son aquellos que se deben realizar por medio de la máquina de soldadura pilotada por sus sistemas automáticos.

Se comprueba que con una fuerza de apriete F, un tiempo de paso de la corriente \Deltat_{s} y con un tiempo de forjado \Deltat_{f} dados, la calidad de la soldadura (medida por el diámetro del botón \Phi) varía con la corriente (figura 4) partiendo de un valor mínimo \Phi_{min} para alcanzar un valor máximo \Phi_{max} cuando la corriente Is pasa desde un valor I_{min} hasta un valor I_{max}, valor más allá del cual se observa un fenómeno denominado de expulsión que corresponde a que la fusión es demasiado importante, aún cuando el metal fundido sea expulsado sin que el diámetro del botón aumente; de hecho, este último disminuye, como indica la curva 11.

Sin embargo, el diámetro del botón de soldadura depende, igualmente, del desgaste de los electrodos (que se traduce, entre otras cosas, en un aumento del diámetro de sus extremidades). Este desgaste tiene por efecto deformar la curva diámetro del botón = f(intensidad) desplazándolo hacia intensidades elevadas y disminuyendo su pendiente, como puede verse en la figura 4, en la que la curva 11 corresponde a un electrodo nuevo y la curva 12 corresponde a un electrodo gastado. Para el electrodo gastado, el diámetro mínimo \Phi_{min} corresponde a una intensidad I'_{max} > I_{min} y el diámetro máximo \Phi_{max} corresponde a una intensidad I'_{max} > I_{max}; siendo la desviación entre I_{max} e I'_{max} sensiblemente mayor que la desviación entre I'_{min} e I_{min}.

Para que la soldadura sea satisfactoria, es preciso que el diámetro del botón de soldadura esté comprendido entre \Phi_{min} y \Phi_{max}, y que intensidad sea menor que la intensidad para la cual aparezca el fenómeno de expulsión. Como los electrodos se desgastan a medida que se realizan soldaduras, para garantizar la calidad de los puntos de soldadura sucesivos, es preciso, al menos, hacer evolucionar la consigna de intensidad a medida que aumenta el número de puntos de soldadura, realizados con los mismos electrodos.

En la figura 5 se han representado, en un diagrama de "número de soldaduras/intensidad", las curvas 13 y 14 que representan, respectivamente, la evolución de I_{max} y de I_{min} en función del número de soldaduras (la escala del eje horizontal, que corresponde al número de soldaduras, es arbitrario y se ha elegido para que las curvas 13 y 14 sean rectas, lo cual es puramente formal).

Las curvas 13 y 14 delimitan un dominio 15 de soldabilidad, en el que se encuentran los puntos de funcionamiento que corresponden a las soldaduras sucesivas referenciadas con s_{1} hasta s_{9}. Estos puntos están dispuestos "en escalera", lo que corresponde a la manera habitual de pilotar una instalación de soldadura por puntos, conocida bajo el nombre de "ley de desfasaje". En realidad, como las curvas 13 y 14 no tienen una forma conocida convenientemente, es conveniente determinar inicialmente el número de soldaduras necesario para modificar la consigna de intensidad y en qué medida. El objeto de la presente invención, aplicado a la soldadura por puntos, consiste en determinar de forma automática cuando es preciso hacer variar la consigna de intensidad, y en qué magnitud.

Con el fin de comprender perfectamente la invención, se describirá ahora, con relación a la figura 6, con mayor detalle, un ciclo elemental de realización de un punto de soldadura.

En la figura 6 se ha representado la evolución en el tiempo de dos magnitudes observables, que consisten:

-: en la fuerza F de apriete de los electrodos contra el conjunto a soldar,

-: en la separación z entre los electrodos; esta separación se mide por la distancia entre dos puntos de referencia arbitrarios A y A' definidos sobre cada uno de los electrodos (figura 1).

Estas dos magnitudes pueden ser medidas en tiempo real con ayuda de captadores de fuerza y de desplazamiento, que equipan de forma conocida la máquina de soldadura.

En la figura 6, se observan 6 fases sucesivas que son:

-: 1: antes de apretar los electrodos, la fuerza es nula y la separación a tiene un valor z_{0} suficiente como para permitir colocar las chapas a ser ensambladas entre los electrodos.

-: 2 y 3: aproximación, los electros se aproximan hasta entrar en contacto con las chapas, la distancia z disminuye, a continuación la fuerza aumenta para alcanzar la fuerza de consigna Fc y la distancia z se establece a un valor z_{1} que corresponde al contacto de las dos chapas entre sí,

-: 4: soldadura, se hace pasar la corriente eléctrica con una intensidad de consigna Ic. Durante esta fase, debido a la dilatación de las chapas que resulta del calentamiento engendrado por la corriente eléctrica, la fuerza F aumenta hasta un valor F_{max,s}, aumentando la separación z entre los electrodos hasta un valor z_{2},

-: 5: forjado, la fuerza se mantiene pero se corta la alimentación de la corriente eléctrica, la fuerza se estabiliza a un valor Fc y los electrodos se aproximan ligeramente formando muescas en las zonas de contacto con las chapas, la distancia z pasa a un mínimo z_{3},

-: 6: fin de la soldadura, se separan los electrodos para desprender o desplazar las chapas.

Igualmente se ve en esta figura que las magnitudes F y z varían con el tiempo. En cada instante, se puede medir F(t) y z(t). Mediante medidas eléctricas conocidas en sí mismas se pueden medir, también, la intensidad instantánea i(t) y la tensión instantánea u(t) durante la fase 4.

Para pilotar el proceso de soldadura, se fijan las magnitudes de consigna que son la fuerza Fc y la intensidad Ic así como las duraciones de la soldadura \Deltat_{s} y de forjado \Deltat_{f}. Mediante un tratamiento informático adecuado, que el técnico en la materia sabe como se realiza, pueden determinarse las medidas F(t), z(t), i(t) y u(t), tras la realización de un punto de soldadura, magnitudes que son observables, en el sentido que se ha definido anteriormente. Estas magnitudes observables son, por ejemplo:

-: la fuerza máxima de soldadura F_{max,s},

-: la dilatación máxima en el transcurso de la soldadura \Deltaz_{max,s} = z_{2} - z_{1},

-: la contracción máxima en el transcurso del forjado \Deltaz_{max,f} = z_{2} - z_{3},

-: la energía eléctrica total consumida E_{élec} = \int u(t).i(t).dt, (la integración se hace durante el tiempo que dura la soldadura).

Debe señalarse que, en este proceso, las magnitudes observables, que acaban de ser definidas, no son ni magnitudes de entrada, ni magnitudes de salida, ni consignas.

A partir de estas magnitudes observables, y principalmente a partir de las magnitudes \Deltaz_{max,s}, \Deltaz_{max,f} y E_{élec}, se puede calcular un valor provisional del diámetro \Phi_{p} del botón de soldadura. Para calcular \Phi_{p} se utiliza un modelo M que tiene como variables las magnitudes mensurables \Deltaz_{max,s}, \Deltaz_{max,f} y E_{élec}, y tal que:

\Phi_{p} = M(\Delta z_{max,s}, \Delta z_{max,f}, E_{élec})

En el este ejemplo, y retomándose la terminología definida más arriba, la magnitud \Phi representa el resultado R. El modelo M tiene en consideración las tres magnitudes observables \Deltaz_{max,s}, \Deltaz_{max,f} y E_{élec}, pero podría tomar en consideración otras y podría hacer intervenir uno o varios valores de consigna tales como Ic, Fc, \Deltat_{s} y \Deltat_{f}. Sin embargo es importante señalar que el modelo tiene en consideración al menos dos variables independientes, una de las cuales, al menos, es una magnitud observable, lo que es necesario para evaluar \Phi_{p}. En efecto, la toma en consideración de una sola de estas magnitudes mensurables, eventualmente completada con la toma en consideración de una o varias consignas, o la única toma en consideración de las consignas, no permite evaluar \Phi_{p} con suficiente precisión.

Como se ha indicado precedentemente, el pilotaje del procedimiento de soldadura por puntos consiste en determinar, después de cada realización de una soldadura, las consignas a ser aplicadas para realizar la soldadura siguiente de manera satisfactoria. De una manera más particular, esto consiste en determinar la consigna de intensidad de corriente Ic para la cual el diámetro del botón de soldadura sea satisfactorio, es decir comprendido entre los dos valores \Phi_{min} y \Phi_{max} definidos más arriba, y para que la consigna de corriente Ic se sitúe en el interior del dominio de soldabilidad.

Para ello, para cada operación de soldadura:

-: se registran los parámetros observables necesarios para determinar las magnitudes observables utilizadas por el modelo M; en el caso presente estos son \Deltaz_{max,s}, \Deltaz_{max,f} y E_{élec},

-: se calcula, por medio del modelo M, la estimación del resultado R_{es}, igual, en el caso presente, que el diámetro del botón de soldadura: R_{es} = \Phi_{p} = M(\Deltaz_{max,s}, \Deltaz_{max,f}, E_{élec}),

-: se calcula, por medio de una ley de accionamiento L, que tiene como variable de entrada al menos R_{es}, la consigna de corriente Ic para la operación de soldadura siguiente: Ic = L(R_{es}),

-: y se efectúa la operación de soldadura siguiente utilizando la nueva consigna de intensidad.

Son posibles varias leyes de accionamiento. En particular, se puede utilizar la ley de accionamiento L definida de la manera siguiente:

-: se elige un número qm,

-: se efectúa la media deslizante \Phi_{mg} de las últimas qm predicciones del diámetro \Phi del botón de soldadura,

Además, se puede fijar un valor \Phi_{0} < \Phi_{min} y, si la última predicción del diámetro del botón de soldadura \Phi es menor que \Phi_{0}, se aumenta la consigna Ic de intensidad de soldadura.

Para ajustar la consigna de intensidad, se fija un incremento \DeltaIc de intensidad de soldadura, y cuando se disminuye o se aumenta la consigna Ic de intensidad de soldadura, se resta o se suma a Ic el incremento \DeltaIc.

El modelo M es un modelo estadístico construido a partir de una base de aprendizaje B_{ap} constituida por el conjunto de las consignas, de la magnitudes observables así como por las medidas del resultado, obtenidas para una serie de N puntos de soldadura. Éste puede estar validado sobre una base de ensayo B_{test} constituida de la misma manera que la base de aprendizaje, pero con ejemplos diferentes de aquellos que constituyen la base de aprendizaje.

El modelo M es, por ejemplo, una red de neuronas, pero puede ser cualquier tipo de modelo estadístico.

Se describirá ahora, de manera general, la construcción del modelo y su utilización, y a continuación se describirán las particularidades de aplicación a la soldadura por puntos.

Como se ha indicado anteriormente, la base de aprendizaje está constituida por un conjunto N observaciones, referenciadas con el índice i, elegidas con el fin de cubrir del mejor modo posible el campo de las condiciones posibles de realización del procedimiento a ser medido.

A cada observación i, se hace corresponder:

-: el resultado R_{i} obtenido (medido),

-: n variables x^{i}_{1},...x^{i}_{n}, que corresponden a los valores de las consignas y de las magnitudes observables medidas y que constituyen el vector x^{i}; se puede observar que estas variables pueden corresponder igualmente a magnitudes de entrada que, en el caso de la soldadura por puntos, pueden ser, por ejemplo, el espesor y la naturaleza de las chapas a ser soldadas; sin embargo, en el caso presente, se considera que todas las observaciones están hechas con chapas idénticas.

De la misma manera, la base de ensayo está compuesta por N' observaciones para cada una de las cuales se hacen corresponder los valores medidos de R y n variables x_{1},...x_{n}, que constituyen el vector x.

El modelo M es una función de forma adecuada, que el técnico en la materia sabe como debe elegir en función del tipo de modelo que quiere utilizar; este puede ser un polinomio con n variables x_{1},...x_{n}, o una red de neuronas que comprenda, al menos, una neurona no lineal y dependiente de las mismas variables. Esta función depende de los parámetros \theta_{1},...\theta_{q}, que constituyen un vector \theta. Este permite calcular una estimación del resultado R_{est} = M(x ; \theta) (o de forma desarrollada: R_{est} = M(x_{1},...x_{n}; \theta_{1},...\theta_{q}). este modelo puede estar ajustado sobre la base de aprendizaje buscándose el vector \theta_{a}, que minimice el numerador S, que se puede escribir también como S(M ; B_{ap}) cuando sea calculada por el modelo M sobre la base de aprendizaje B_{ap}, igual a la suma, para todos los puntos de la base de aprendizaje, de los valores de una función coste J que es, por ejemplo, la desviación cuadrática entre la estimación hecha por el modelo y el resultado realmente medido:

J(x) = (R_{est} - R)^{2} = (M(x ; \theta) - R)^{2}

Esta función coste J es una función de la variable x que depende del vector parámetros \theta, aún cuando pueda escribirse la forma J(x_{1},...x_{n}; \theta_{1},......\theta_{q}).

Entonces se tiene:

S(M ; B_{ap}) = \sum_{i=1,N}J(x^{i}) = \sum_{i=1,N}(R_{est,i} - R_{i})^{2}

Los vectores x^{1},...x^{N} son los vectores que corresponden a los diferentes puntos de la base de aprendizaje B_{ap}. La busca de los vectores \theta_{a} puede hacerse mediante cualquier método de minimización del coste conocido por el técnico en la materia tal como, por ejemplo, el algoritmo cuasi-newtoniano (descrito por ejemplo en la publicación de W.H. PRESS & al, "Numerical Recipies in C : The art of Scientific Computing" second Edition, Cambridge University Press, 1992) o el de Levenberg-Marquardt (descrito por ejemplo en la publicación de K. LEVENBERG, "A Method for the Solution of Certain Non-linear Problems in Least Squares", Quaterly Journal of Applied Mathematics II (2), páginas 164-168 y en D.W. MARQUARDT "An Algorithm for Least-squares Estimation of Non-linear Parameters", Journal of the Society of Industrial and Applied Mathematics 11 (2), páginas 431-441, 1963).

De este modo se obtiene un modelo ajustado M_{a}(x ; \theta_{a}). Puede ensayarse un moldeo de este tipo sobre la base de ensayo B_{test} calculándose el numerador S que es igual a la función coste, calculada para los puntos de la base de ensayo:

S(M_{a} ; B_{test}) = \sum_{i=1,N'}F(x^{i}) ; x^{1},...x^{N'} \ que \ pertenece \ a \ B_{test}

Este numerador puede calcularse también, y de la misma manera, sobre la base de aprendizaje.

Sin embargo, para un mismo tipo de modelo, se pueden considerar modelos que comprendan más o menos parámetros. Por ejemplo, si el modelo es del tipo polinomio, se puede elegir un polinomio de grado 1 o de grado superior. Igualmente, si el modelo es de tipo red de neuronas, se puede elegir un modelo que comprenda una o varias neuronas. El numerador de un modelo depende principalmente del número de parámetros y, en particular, cuando este número aumente, el numerador disminuye, lo que es deseable puesto que un modelo es tanto mejor cuanto menor sea su numerador, por lo tanto cuando no exista un sobreajustamiento. En efecto, los resultados de medida que constituyen las bases de aprendizaje o de ensayo adolecen de errores que introducen un ruido aleatorio. Cuando se aumenta demasiado el número de parámetros, se puede obtener un modelo, cuyo numerador sobre la base de aprendizaje sea nulo, lo que podría parecer ideal pero, en realidad, es un defecto. En efecto, un modelo de este tipo predice perfectamente no el fenómeno a ser modelado, sino este fenómeno al que se añade el ruido que ha afectado a la base de aprendizaje. De aquí resulta que la aplicación de un modelo de este tipo con un punto no contenido en la base de aprendizaje dará un resultado que adolecerá, a priori, de un error importante.

Por otra parte, para un mismo tipo de modelo, es decir para una forma algebraica y un número de parámetros dados, la función de coste admite, en el caso general, varios mínimos, es decir varios vectores parámetros \theta_{a}. A cada uno de estos vectores parámetros corresponde un modelo.

Con el fin de buscar el mejor modelo, es decir el que tenga el numerador más bajo al mismo tiempo que no esté afectado por un sobreajustamiento, se pueden utilizar modelos conocidos en sí mismos, tales como los métodos denominados de "validación cruzada" o de "regularización".

Sin embargo, estos métodos son, a la vez, pesados y no son siempre suficientemente eficaces. De este modo, el inventor ha imaginado un método nuevo con más eficacia que los métodos conocidos.

Para aplicar este método, se procede la manera siguiente:

-: se elige una estructura de modelo, cuyo número de parámetros puede elegirse arbitrariamente,

-: se determina, como se ha indicado anteriormente, un primer modelo ajustado que comprenda q_{1} parámetros: M_{a,1}(x ; \theta_{a,1}), en el que \theta_{a,1} sea un vector de dimensión q_{1},

-: se calcula el jacobiano Z del modelo M_{a,1}(x ; \theta_{a,1}). Para ello, se consideran las funciones M_{a,1}(x^{i} ; \theta), en las cuales se considera que el vector parámetros \theta del modelo, es la variable. La matriz Z es entonces la matriz que tiene q_{1} líneas y N columnas, cuyos términos z_{ij} son iguales a:

z_{ij} = \partial \ M_{a,1} (x^{i} ; \theta)/ \partial \ \theta_{j} \ en \ el \ punto \ \theta = \theta_{a,1}

-: a continuación se calcula, para cada observación i de B_{ap} el escalar siguiente, que se denomina h_{ii}:

h_{ii} = (z_{i,1},... z_{i,q1})(^{t}Z \ Z)^{-1} \ ^{t}(z_{i,1},...z_{i,q1})

-: se calcula entonces, sobre la base de aprendizaje, un numerador generalizado del modelo que tiene por vector parámetros \theta_{a,1}:

E(\theta_{a,1}) = \sum_{i=1,N}[(M_{a,1}(x^{i} ; \theta_{a,1}) - R_{i})/(1-h_{ii})]^{2}

: y se calcula una magnitud \mu(\theta_{a,1}) = (N.q_{1})^{-1/2} \sum_{i=1 \ hasta \ N} h_{ii}^{1/2}

-: a continuación se determinan, de la misma manera, modelos que tengan, a elección, estructuras o números de parámetros diferentes, o que correspondan a diferentes mínimos de una misma función de coste. Se obtiene entonces una serie de modelos M_{a,k}, con los que están asociadas las magnitudes E(\theta_{a,k}) y \mu(\theta_{a,k}),

-: se comparan los valores de E(\theta_{a,k}) y \mu(\theta_{a,k}), se determina entonces el modelo M_{a,k}, en el que E(\theta_{a,k}) sea el menor de los valores obtenidos y \mu(\theta_{a,k}) sea máximo. Este modelo corresponde al modelo óptimo que se denomina M_{a,opt}. Este es el modelo que se utiliza entonces para efectuar la regulación del proceso.

Para determinar el modelo óptimo se puede proceder, por ejemplo, de la manera siguiente:

-: se considera una pluralidad de modelos M_{a,k} para los cuales se calculan los valores correspondientes de E(\theta_{a,k}) y \mu(\theta_{a,k}),

-: se considera el conjunto constituido por los valores de los E(\theta_{a,k}), este conjunto comprende un valor mínimo min[E(\theta_{a,k})], y se retienen al menos dos modelos cuyos valores E(\theta_{a,k}) son los más próximos al valor min[E(\theta_{a,k})], para esto se puede utilizar cualquier criterio, cuya determinación es conocida por el técnico en la materia,

\newpage

-: se consideran los modelos que han sido seleccionados como se ha indicado y entre estos modelos, se retiene aquel cuyo valor \mu(\theta_{a,k}) sea máximo; este modelo es el modelo considerado como óptimo.

De este modo, se elige el modelo que tenga el \mu(\theta_{a,k}) máximo entre los modelos que tengan los E(\theta_{a,k}) mínimos.

De este modo se puede elegir, según un método conocido en sí mismo, un "grupo de modelos" constituido por una pluralidad de módulos aceptables a priori y, cada vez que se quiera hacer una previsión, se utiliza el grupo de módulos para determinar la previsión más pertinente (véase por ejemplo la publicación de CLEMEN, R.T. "Combining forecasts: A review an annotated bibliography", International Journal of Forecasting, Vol. 5, páginas 559-584, 1989).

A continuación se hablará únicamente de "modelo", pero lo que se va a exponer podrá ser extrapolado, mutatis mutandis, por el técnico en la materia, a un "grupo de modelos".

El modelo, obtenido de este modo, no es necesariamente satisfactorio, esto ocurre en particular cuando la base de aprendizaje no contenga un número suficiente de puntos o cuando estos puntos no estén distribuidos de manera satisfactoria en el espacio de las entradas. Con el fin de evaluar la calidad del modelo y, eventualmente, para mejorarlo, se puede utilizar la base de ensayo. Para ello, se procede la manera siguiente:

-: se determina, a priori, mediante ensayos preliminares, un intervalo de estimación de la desviación tipo del ruido de medida [\sigma_{min}, \sigma_{max}], para la medida del resultado R,

-: se calcula entonces el numerador del modelo M_{a,opt} sobre la base de ensayo: S(M_{a,opt} ; B_{test}) y se compara este numerador con el intervalo [\sigma_{min}, \sigma_{max}]; si \sigma_{min} < S(M_{a,opt} ; B_{test}) < \sigma_{max}, se considera que el modelo es satisfactorio; en caso contrario, se enriquece la base de aprendizaje con uno o varios puntos tomados de la base de ensayo y se reinicia el cálculo de un modelo óptimo.

Los ejemplos procedentes de la base de ensayo e introducidos en la base de aprendizaje pueden elegirse de diversas maneras. Sin embargo es preferible elegir los puntos para los cuales sea máximo el intervalo de confianza de la estimación del resultado R hecha para el modelo, es decir aquellos en los que esta estimación sea la más incierta. Este intervalo de confianza del punto i, que pertenece a la base de aprendizaje o a la base de ensayo, se determina por el coeficiente h_{ii} definido precedentemente. De una manera más precisa, este es proporcional a h_{ii}^{1/2}. Este ajuste, o rectificación del modelo, puede hacerse en el transcurso de la ejecución del proceso, llevándose a cabo de vez en cuando medidas del resultado con el fin de constituir una base de ensayo por medio de la cual se evalúan la eficacia del modelo y, si es necesario, se enriquece la base de aprendizaje con el fin de volver a calcular un modelo de mayores eficacia.

En el caso particular de la soldadura por puntos, según la invención:

-: se construye, por medio de ensayos preliminares, una primera base de aprendizaje y se evalúa, por medio de ensayos de reproductibilidad de la medida, el intervalo de dispersión de la desviación tipo del ruido de medida [\sigma_{min}, \sigma_{max}], para la medida del diámetro del botón de soldadura (el resultado R). Esta base de aprendizaje se construye mediante la realización de series de puntos de soldadura con intensidades de soldadura que varían de manera alternativa entre el límite inferior de soldabilidad y el límite superior de soldabilidad, sin hacer variar las otras consignas, que son el tiempo de soldadura, el tiempo de forjado y la fuerza de soldadura. Esto permite construir un modelo que servirá para pilotar la soldadura sin hacer variar la duración de un ciclo, es decir conservándose una productividad constante,

-: se considera un modelo estadístico y, preferentemente, un modelo neuronal, que tenga como variable de entrada las magnitudes observables definidas más arriba, y como salida, la estimación del diámetro del botón de soldadura. Por medio de la base de aprendizaje, y aplicándose, por ejemplo, el método que acaba de definirse, se optimiza el modelo. Los inventores han comprobado que un buen modelo es, principalmente, un modelo cuyas variables de entrada sean \Deltaz_{max,s}, \Deltaz_{max,f} y E_{élec}, como se ha indicado anteriormente,

-: para regular el proceso, se utiliza el modelo como se ha indicado más arriba, con el fin de reactualizar, si es necesario, la consigna de soldadura Ic después de cada realización de un punto de soldadura.

Además, y con el fin de mejorar el modelo, se puede tomar muestras de chapas soldadas a lo largo de la explotación del proceso, y medir el diámetro del botón de soldadura con el fin de constituir una base de ensayo. Con ayuda de esta base de ensayo, se calcula el numerador del modelo; si esta numerador es satisfactoria, no se modifica el modelo; si esta numerador no es satisfactoria, se extraen de la base de ensayo los puntos en los que la predicción sea lo más incierta, es decir cuyo intervalo de confianza sea mayor que un valor Sk fijado de antemano, y se introducen estos puntos en la base de aprendizaje para su enriquecimiento. Con esta base de aprendizaje enriquecida, se calcula un modelo optimizado y se prosigue la regulación del proceso con este nuevo modelo. Como se comprenderá fácilmente, la aplicación del procedimiento que acaba de describirse no está limitada al caso de la soldadura por puntos, sino que se aplica a cualquier proceso que pueda constituir el objeto de una modelización.

Independientemente de que se trate del caso general o del caso de soldadura r puntos, el procedimiento se aplica por medio de un ordenador conectado a captadores y a un módulo de accionamiento del proceso. Este ordenador comprende programas destinados a calcular el modelo óptimo a partir de ficheros en los cuales está integrados los datos relativos a las bases de aprendizaje y de ensayo, programas destinados a utilizar el modelo óptimo a partir de datos medidos sobre el proceso, para calcular las consignas a partir de la ley de accionamiento, y para transmitir estas consignas al equipamiento destinado a realizar el proceso. El técnico en la materia sabe como realizar un sistema automático de este tipo.

En el caso particular de la soldadura por puntos, el equipamiento destinado a realizar el proceso es una máquina de soldadura por puntos conocida en sí misma y que comprende, de forma igualmente conocida, medios para la medida de la posición de los electrodos, de la fuerza, de la intensidad y de la tensión instantáneas, así como medios de accionamiento. Estos medios están conectados de manera conocida con el ordenador, bien directamente o bien por intermedio de dispositivos automáticos particulares conocidos en sí mismos.

Claims

1. Procedimiento de control y de accionamiento de un proceso técnico que se ejecuta en el tiempo, bien de forma continua o bien de forma discontinua, aplicándose en cada instante t consignas {C_{1}(t),...C_{n}(t)}, que conducen a un resultado R(t) mensurable pero no observable y que engendra una pluralidad de magnitudes observables, distintas del resultado R(t), dos de las cuales, al menos, son independientes {G_{1}(t),...G_{m}(t)}, caracterizado porque:

-: se calcula, por medio de un modelo de predicción M, o de un grupo de modelos, cuyas variables comprenden, al menos, las dos magnitudes observables independientes, una estimación R_{es}(t)=M(G_{1}(t),...G_{p}(t)) del resultado R(t),

-: se calculan, por medio de una ley de accionamiento L, cuya variable de entrada es el resultado estimado R_{es}(t), nuevas consignas {C_{1}(t+1),...C_{n}(t+1)} = L(R_{es}(t)) aplicables en el instante t+1,

2. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque el modelo de predicción M es un modelo de ajuste estadístico que depende de parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}}, que constituyen un vector parámetros \theta, ajustados sobre una base de aprendizaje B_{ap} constituida por el conjunto de las consignas, por las medidas de las magnitudes observables y por la medida del resultado para una pluralidad de ejecuciones sucesivas del proceso técnico.

3. Procedimiento según la reivindicación 2, caracterizado porque, para determinar el modelo M:

-: se elige una estructura de modelo que depende de un vector parámetro \theta,

-: se elige una función coste J, que tenga, por ejemplo, una forma cuadrática,

-: se calcula, con la base de aprendizaje, una sucesión de modelos ajustados M_{a,k} correspondiente a diferentes vectores parámetro \theta_{k} de dimensión q_{k} que minimiza, de manera global o local, la función coste sobre la base de aprendizaje,

-: se calculan, para cada modelo M_{a,k}, los coeficientes h_{ii} de cada uno de los ejemplos de la base de aprendizaje, y se calcula el numerador generalizado del modelo M_{a,k}:

-: y se calcula una magnitud \mu(\theta_{a,k}) = (N\cdotq_{k})^{-1/2} \sum_{i=1 \ hasta \ N} h_{ii}^{1/2} y se elige el modelo M_{a,k} que tenga el \mu(\theta_{a,k}) máximo entre los modelos que tengan el E(\theta_{a,k}) mínimo; siendo este modelo es el modelo óptimo M_{a,opt}.

4. Procedimiento según la reivindicación 2 o 3, caracterizado porque:

-: se determina, para la medida del resultado R, un intervalo de dispersión de la desviación tipo del ruido de medida [\sigma_{min}, \sigma_{max}],

-: y se ajustan los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}} del modelo de predicción M de tal manera que, sobre una base de ensayo B_{test}, exista un numerador S = S(M ; B_{test}) tal que \sigma_{min} < S < \sigma_{max}, estando constituida la base de ensayo por el conjunto de las consignas, de las medidas de las magnitudes observables y por la medida del resultado para una pluralidad de ejecuciones sucesivas del proceso técnico.

5. Procedimiento según la reivindicación 3, caracterizado porque para ajustar los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}} del modelo de predicción M, se elige una primera base de aprendizaje B_{ap} y una primera base de ensayo B_{test}, se determina, por medio de dicha primera base de aprendizaje, una primera estimación de los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}}, de tal manera que el numerador del modelo M para la base de aprendizaje esté comprendido en el intervalo [\sigma_{min}, \sigma_{max}], y a continuación, utilizándose en el modelo M esta primera estimación de los parámetros se evalúa, con ayuda de la primera base de ensayo B_{test}, el numerador S = S(M ; B_{test}) que se compara con el intervalo de dispersión [\sigma_{min}, \sigma_{max}], si S se encuentra en el interior de dicho intervalo, se considera que la estimación de los parámetros es satisfactoria, en el caso contrario, se completa la base de aprendizaje B_{ap} con ejemplos procedentes de la primera base de ensayo para constituir una nueva base de aprendizaje, eventualmente se completa la base de ensayo y se determinan de nuevo los parámetros {\theta_{1},...\theta_{p}} con ayuda de la nueva base de aprendizaje y el numerador S de la nueva base de ensayo y se prosiguen las iteraciones hasta que el numerador S esté comprendido en el intervalo de dispersión [\sigma_{min}, \sigma_{max}].

6. Procedimiento según la reivindicación 5, caracterizado porque, para completar la base de aprendizaje con ejemplos procedentes de la base de ensayo:

-: se fija un umbral de intervalo de confianza Sk, para las predicciones del modelo,

-: se calcula el intervalo de confianza lk de la predicción del modelo M para cada uno de los ejemplos de la base de ensayo,

-: y se introduce en la base de aprendizaje al menos uno de los ejemplos de la base de ensayo, cuyo intervalo de confianza lk sea mayor que Sk, es decir cuya estimación del resultado sea la más incierta.

7. Procedimiento según la reivindicación 5, caracterizado porque el intervalo de confianza lk de la predicción del modelo M para cada ejemplo de la base de ensayo es proporcional a la raíz cuadrada del coeficiente h_{ii} de este ejemplo.

8. Procedimiento según una cualquier de las reivindicaciones 4 a 7, caracterizado porque en el transcurso de la explotación del proceso técnico, se mide, al menos, un resultado y se miden las magnitudes observables correspondientes, con el fin de determinar, al menos, un ejemplo suplementario, que se añade a la base de aprendizaje y se ajustan los parámetros del modelo con la nueva base de aprendizaje, obtenida de este modo, y se evalúan la eficacia del modelo.

9. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 8, caracterizado porque el modelo M es una red de neuronas.

10. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 9, caracterizado porque el proceso técnico es la soldadura de chapas, por puntos.

11. Procedimiento según la reivindicación 10, caracterizado porque el resultado R es el diámetro \Phi de un botón de soldadura, o cualquier otra magnitud comparable, tal como por ejemplo, la fuerza de arranque del botón de soldadura, y las consignas C_{1},...C_{n} son la fuerza de soldadura F_{s}, la intensidad de soldadura I_{s}, el tiempo de soldadura \Deltat_{s} y el tiempo de forjado \Deltat_{f}.

12. Procedimiento según la reivindicación 11, caracterizada porque las magnitudes observables son la energía eléctrica total E_{élec}, la dilatación máxima en el transcurso de la soldadura \Deltaz_{max,s} y la contracción máxima durante la fase de forjado \Deltaz_{max,f}.

13. Procedimiento según la reivindicación 11 o la reivindicación 12, caracterizado porque la ley L se define de la manera siguiente:

-: se elige un número qm,

-: si \Phi_{mg} > \Phi_{max}, se disminuye la consigna Ic de intensidad de soldadura, si \Phi_{min} \leq \Phi_{mg} \leq \Phi_{max}, no se modifica la consigna Ic de intensidad de soldadura, si \Phi_{mg} < \Phi_{min}, se aumenta la consigna Ic de intensidad de soldadura.

14. Procedimiento según la reivindicación 13, caracterizado porque se fija, además, un valor \Phi_{0} < \Phi_{min} y, si la última predicción del diámetro del botón de soldadura \Phi es menor que \Phi_{0}, se aumenta la consigna Ic de intensidad de soldadura.

15. Procedimiento según la reivindicación 13 o la reivindicación 14, caracterizado porque se fija un incremento \DeltaIc de intensidad de soldadura y, cuando se disminuye o se aumenta la consigna Ic de intensidad de soldadura, se resta o se suma a Ic el incremento \DeltaIc.

16. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 10 a 15, caracterizado porque, para constituir la base de aprendizaje, se realiza una sucesión de de puntos de soldadura, haciéndose variar alternativamente la consigna de intensidad de soldadura Ic entre el límite inferior y el límite superior del intervalo de soldabilidad y, de este modo, se desgastan los electrodos de soldadura, habiéndose mantenido constantes las otras consignas.

17. Procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 16, caracterizado porque se lleva a cabo por medio de un ordenador.