中文摘要：

针对紧密对接微间隙焊缝,分析基于磁光成像的神经网络补偿卡尔曼滤波（kalman filtering compensated by neural network,NN-KF）跟踪算法,建立焊缝位置测量模型并运用卡尔曼滤波对焊缝位置偏差进行最优预测.卡尔曼滤波进行最优估计需建立准确的系统模型和观测模型,而在焊缝跟踪过程中,系统噪声具有非先验性.对于针对测量模型误差、过程噪声和测量噪声对卡尔曼滤波结果的影响,运用反向传播（back propagation,BP）神经网络对卡尔曼滤波结果进行修正,补偿模型误差及噪声统计不确定性造成的滤波误差.结果表明,BP神经网络补偿卡尔曼滤波算法能有效抑制滤波发散,减小噪声干扰影响,提高焊缝跟踪精度.