一种基于机器学习的激光送丝工艺参数的控制方法、系统和可读存储介质

本发明提供一种基于机器学习的激光送丝工艺参数的控制方法及系统，属于激光送丝领域。为了解决现有激光送丝工艺需要人工修正工艺参数，效率低，且人工修正误差相对较大的问题。本发明通过测试不同激光功率、扫描速度和送丝速度得到的单轨道沉积物的珠高和珠宽，然后将数据集利用BP神经网络获得拟合模型，利用模型进行工艺加工。利用工艺参数数据样本，可以较好地通过工艺参数预测沉积物地珠高和珠宽，以及通过需要的珠宽和珠高来反向预测所需的工艺参数，因此可以减低工艺人员因实时观察熔池判断有误而出现的层积物形状偏差，也可以实现对设备数据进行挖掘分析,并赋予设备智能化处理工艺过程的能力，降低了工艺过程对工艺人员的专业要求。