电弧熔丝增材制造（Wire Arc Additive Manufacturing,WAAM）采用焊丝作为原材料,利用电弧作为热源,将材料同步熔化沉积的新型3D打印技术,以生产成本低、沉积效率高等优点受到关注,适合制造大中型构件并应用于航空航天、船舶工程等领域。在WAAM制造构件过程中,磁弧震荡是一种改善质量的工艺,为了监测磁弧震荡并提供稳定质量控制过程,需探究此过程的电弧行为和熔池稳定性。本文建立了基于钨极惰性气体保护焊（GTAW）的WAAM系统,利用不同的磁弧震荡,开展了十层单道沉积试验,基于不同磁弧震荡的电弧和熔池数据,对电弧行为和熔池稳定性进行了研究,并利用深度学习模型对不同磁弧震荡的电弧形态进行识别。本论文研究主要内容如下:1.基于不同磁弧震荡的电弧行为进行研究。分析了相同沉积层不同磁弧震荡、不同沉积层相同形态的电弧行为,对稳定形态、摇摆震荡形态、旋转震荡形态的电弧长度和宽度进行测量对比并结合理论分析。研究表明,相同沉积层,由于磁摇摆和磁旋转的作用,磁弧震荡的电弧长度大于稳定形态的电弧长度,其电弧宽度小于稳定形态的电弧宽度。电弧摇摆震荡的偏转角度大于电弧旋转震荡的偏转角度,其电弧长度最大,电弧宽度最小;不同沉积层,由于热积累的影响,电弧长度随着沉积层数的增加而增大,电弧宽度先稳定后增大。最后利用HOG算法对不同磁弧震荡的电弧图像进行了处理,可区分不同形态电弧。2.基于不同磁弧震荡的熔池稳定性进行研究。描述了相同沉积层不同磁弧震荡、不同沉积层相同电弧形态的熔池形貌,并结合理论对其分析。研究表明,电弧稳定形态的熔滴过渡形式由第一层的大滴过渡转变为短路过渡,其它熔滴过渡形式均为短路过渡。相同沉积层,由于热积累增加,磁弧震荡形态的熔宽大于稳定形态的熔宽,其熔深小于稳定形态的熔深;不同沉积层,随着沉积层数的增加,散热方式发生转变,由低沉积层的基板热传导转变为高沉积层结构内部和外界环境的热辐射、热对流,导致了热积累的变化,熔宽熔深先增大后趋于稳定。最后利用HOG算法对不同磁弧震荡的熔滴、熔池图像进行了处理,可区分不同电弧形态的熔池。3.基于传统卷积神经网络模型（CNN）,构建了适用于电弧监测的金字塔池化卷积神经网络模型（PPCNN）,研究不同参数对电弧形态识别准确率的影响,通过优化池化模块,提升了识别准确率。相比其它机器学习方法,所提方法的准确率显著提高,利用LabVIEW设计了基于PPCNN模型的可视化界面。本文基于不同磁弧震荡的电弧和熔池数据,系统的研究了磁弧震荡的电弧行为和熔池稳定性。基于CNN模型,构建了 PPCNN,取得了良好的电弧形态识别结果,其为加工过程中反馈控制和提高沉积质量提供了理论支撑。