基于多源传感融合的智能焊接过程质量监控与优化策略

一、引言

在现代制造业中，焊接技术作为关键连接工艺对产品质量至关重要，而智能焊接作为工业4.0 的重要趋势，虽能提升效率与自动化水平，却面临焊接参数（电流、电压、速度等）微小波动易导致气孔、裂纹等缺陷的挑战。为此，本研究提出采用多源传感融合技术，通过集成多种传感器克服单一传感局限，实时获取全面的焊接过程信息，构建质量监控模型并制定优化策略，

二、多源传感融合技术原理与优势

（一）多源传感融合的基本概念

多源传感融合是指将来自多个不同类型传感器的信息进行综合处理，以获得比单一传感器更准确、更全面的信息的过程。在智能焊接过程中，常用的传感器包括视觉传感器、红外传感器、电弧传感器、声音传感器等。这些传感器从不同的角度获取焊接过程的信息，如视觉传感器可以获取焊缝的几何形状和表面质量信息，红外传感器可以测量焊接区域的温度分布，电弧传感器可以检测电弧的稳定性和焊接参数的变化等。

（二）多源传感融合的层次结构

多源传感融合通常可以分为数据层融合、特征层融合和决策层融合三个层次。数据层融合是直接对传感器采集的原始数据进行融合处理，其优点是保留了最多的原始信息，但对传感器的要求较高，数据处理的计算量较大。特征层融合是对传感器采集的数据进行特征提取后，再对特征信息进行融合。这种融合方式既减少了数据量，又保留了重要的特征信息。决策层融合是在各个传感器独立完成决策的基础上，对决策结果进行融合，得到最终的决策。决策层融合对传感器的依赖性较小，具有较好的容错性，但可能会丢失一些原始信息。

（三）多源传感融合在智能焊接中的优势

在智能焊接过程中，多源传感融合技术具有以下优势：首先，提高信息准确性。不同类型的传感器具有不同的测量原理和特点，通过融合多种传感器的信息，可以相互补充、相互验证，减少测量误差，提高信息的准确性。其次，增强信息完整性。单一传感器只能获取焊接过程的局部信息，而多源传感融合可以综合多个传感器的信息，获取更全面的焊接过程信息，为质量监控和优化提供更丰富的依据。最后，提高系统的可靠性和容错性。当某个传感器出现故障或测量不准确时，其他传感器的信息仍然可以保证系统的正常运行，提高了系统的可靠性和容错性。

三、多源传感数据采集与预处理

（一）多源传感数据采集系统设计

为了实现多源传感数据的准确采集，需要设计合理的数据采集系统。该系统应包括传感器选型、信号调理电路设计、数据采集卡选择等部分。在传感器选型方面，应根据焊接过程的特点和监控要求，选择合适的视觉传感器、红外传感器、电弧传感器等。信号调理电路的作用是对传感器采集的微弱信号进行放大、滤波等处理，以提高信号的质量。数据采集卡则负责将调理后的信号转换为数字信号，并传输到计算机中进行处理。

（二）数据预处理方法研究

采集到的多源传感数据往往包含噪声、干扰等不良信息，需要进行预处理以提高数据的质量。常用的数据预处理方法包括滤波、归一化、特征提取等。滤波方法可以去除数据中的噪声和干扰，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波、卡尔曼滤波等。归一化处理可以将不同量纲的数据转换为统一的标准范围，便于后续的数据融合和分析。特征提取是从原始数据中提取出能够反映焊接过程状态的关键特征信息，如焊缝的宽度、高度、温度梯度等。

（三）数据同步与校准

由于不同传感器的采样频率和时间基准可能不同，因此在进行多源传感融合之前，需要对采集到的数据进行同步和校准处理。数据同步的目的是使不同传感器的数据在时间上保持一致，常用的同步方法有硬件同步和软件同步。数据校准则是消除传感器之间的系统误差，提高数据的准确性和一致性。可以通过标准样本进行校准实验，建立传感器输出与实际值之间的校准模型，对采集到的数据进行校准处理。

四、基于多源传感融合的质量监控模型与优化策略

（一）质量监控模型构建

基于多源传感融合的质量监控模型是实现对焊接质量实时评估和预测的关键。可以采用机器学习、深度学习等方法构建质量监控模型。例如，利用支持向量机（SVM）、神经网络等算法对采集到的多源传感数据进行训练和学习，建立焊接质量与传感器特征之间的映射关系。通过实时输入传感器数据到质量监控模型中，可以实现对焊接质量的在线评估和预测。

（二）质量异常检测与诊断

在焊接过程中，需要及时检测出质量异常情况，并诊断出异常产生的原因。可以通过设定质量阈值的方法，当质量监控模型的输出超过阈值时，判定为质量异常。同时，结合多源传感数据和专家知识，对质量异常的原因进行诊断。例如，如果红外传感器检测到焊接区域温度异常升高，同时电弧传感器检测到电弧不稳定，可以初步判断可能是由于焊接电流过大或焊接速度过快导致的质量异常。

（三）优化策略制定

根据质量监控和异常诊断的结果，制定相应的优化策略。优化策略可以包括调整焊接参数、更换焊接材料、修复焊接设备等。例如，如果发现焊接电流过小导致未熔合缺陷，可以通过自动调整焊接电流的大小来改善焊接质量。同时，还可以建立优化策略库，将不同质量异常情况对应的优化策略存储起来，以便在实际应用中快速调用。

五、实验验证与结果分析

（一）实验平台搭建

为了验证所提基于多源传感融合的智能焊接过程质量监控与优化策略的有效性，搭建了实验平台。实验平台包括焊接设备、多源传感器、数据采集系统、计算机等部分。选择合适的焊接材料和焊接工艺进行实验，模拟不同的焊接质量情况。

（二）实验结果分析

通过实验采集了大量的多源传感数据，并应用所构建的质量监控模型和优化策略进行处理。实验结果表明，基于多源传感融合的质量监控模型能够准确、实时地评估焊接质量，质量异常检测的准确率达到了较高水平。同时，制定的优化策略能够有效地改善焊接质量，提高焊接合格率。与传统的单一传感器质量监控方法相比，多源传感融合技术具有明显的优势。

六、结论与展望

本研究围绕基于多源传感融合的智能焊接过程质量监控与优化策略展开，通过理论分析和实验验证，得出以下结论：多源传感融合技术能够显著提高智能焊接过程质量监控的准确性和实时性，为焊接质量的优化提供更丰富的信息支持；构建的质量监控模型能够实现对焊接质量的在线评估和预测，质量异常检测和诊断的准确性较高；制定的优化策略能够根据质量监控结果及时调整焊接过程参数，有效改善焊接质量。尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处，需要在未来的研究中进一步改进和完善。例如，可以进一步优化多源传感融合算法，提高数据融合的效率和准确性；拓展多源传感融合技术在智能焊接其他方面的应用，如焊接工艺规划、焊接设备故障诊断等；加强与实际生产的结合，开展大规模的工业应用试验，验证所提技术的实用性和可靠性。

参考文献

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[2] 朱传辉 , 王子豪 , 朱志明 , 等 . 基于多源传感的管道空间全位置焊枪位姿检测与控制 [J]. 清华大学学报 ( 自然科学版 ), 2025, 65 (05):882- 890.

作者简介：曹忠民，男，1967 年 8 月出生，湖南新化人，汉，工学硕士，高级工程师，主要从事焊接技术的研究与应用。