Das Verfahren des Lichtbogenschweißens ist ein wichtiges Fügeverfahren zur Herstellung hochfester Bauteile, unterliegt jedoch Einflussgrößen, die unter realen Fertigungsbedingungen schwanken. Insbesondere die zwei Einflussgrößen der Spaltbreite bei Überlappnähten und der Versatz zwischen Schweißbrenner und Fügelinie haben einen großen Einfluss auf die Schweißnahtqualität.



In dieser Arbeit wird durch eine Versuchsreihe an Schweißexperimenten gezeigt, dass mittels künstlicher neuronaler Netze die Kenngrößen Spalt und Versatz während des Schweißprozesses geschätzt werden können. Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist die Erweiterung der klassischen Schweißprozessregelung durch eine Störgrößenkompensation von Spalt und Versatz. Die Auswirkungen auf den geschlossenen Regelkreis dieser Störgrößenkompensation unter Verwendung von künstlichen neuronalen Netzen zur Schätzung der Störgrößen während des Schweißprozesses werden mittels einer Simulation untersucht.