本文基于弧焊过程质量评价技术的研究现状,将现代多元统计分析技术(主成分分析及偏最小二乘回归)引入过程动态品质评价,探讨多元统计分析技术在弧焊过程特征分析及建模中的可行性.根据短路过程CO<,2>焊飞溅形成机理,对短路过渡CO<,2>焊电弧电压,焊接电流信号与焊接飞溅进行了相关性分析.为了实时精确地采集一次焊接过程的焊接电流及电弧电压信号,建立了计算机数据采集平台,开发了基于LabVIEW系统的短路过渡CO<,2>焊电信号的采集及分析程序,对波形信号进行处理.结合短路过渡CO<,2>焊的传统评价参数,以过渡周期为基本单元,采用统计分析方法从电压,电流波形中提取了影响焊接飞溅的16个特征参数.对短路过渡CO2气保护焊飞溅影响因素的分析表明,主成分分析能够有效提取原始特征参数中的信息,通过对原有参数的归纳整理,将众多影响飞溅的特征参数整合成几个含义清晰的主要因子,简化了系统分析,并为减少飞溅提供了理论指导依据.分别对短路过渡CO<,2>焊飞溅问题及大电流MAG焊焊缝成形问题进行了偏最小二乘回归分析,结合其辅助分析技术对结果进行了分析及讨论.建立了相关回归模型并对模型进行了验证.与神经网络建模相比,偏最小二乘回归模型精度与基本BP神经网络模型精度差不多,同样低于基于主成分分析的BP神经网络的模型精度,但应用偏最小二乘回归建模简单稳健,计算量小,其计算时间远远小于神经网络建模所花费的时间,而且无需剔除任何解释变量或样本点、所构造的潜变量较确定,可以得出意义明确的回归方程,易于定性解释.