目前激光焊接技术逐渐应用于工业自动化生产中,其中激光焊接在线监测技术已成为国内外学者和工程技术人员研究的热点。研究表明,激光焊接过程中等离子体、红外热辐射、可见光等光信号能够反映焊接质量,可通过光电传感器实时采集光信号信息,并进行质量诊断,最终实现智能化生产。但目前在线监测技术的应用性较差,仍需要进一步研究。本文则以激光钎焊工艺为对象,对其进行在线监测技术的研究,通过激光钎焊在线监测系统平台,进行实验数据采集,研究光信号与激光钎焊工艺参数之间的变化规律,分析光信号的特征参数与焊接质量的关系,同时基于分类模型算法实现激光钎焊焊接质量的智能诊断,为其技术应用提供一种可能。采用小波变换,经验模态分解方法对信号进行滤波降噪处理,并分析滤波后的信号与工艺参数之间的变化规律。研究发现:经验模态分解对瞬时、非平稳信号具有更好的滤波效果,具有自适应性。处理后的信号波形简洁清晰,滤去了粗糙的波动和尖细的波峰。信号均方根值随着激光功率增加而逐渐增大,同时,信号的频带范围逐渐增大,频率能量值也逐渐增加。焊接速度增加,信号均方根值逐渐减小,信号频带和其能量值逐渐减小。送丝速度从2.0m/min增加3.5m/min,信号均方根值逐渐增大,信号频带和其能量值相应增加。光斑直径从1.7mm增加到4.3mm时,信号均方根值和频率变化不大。信号波动与熔融钎料面积波动曲线具有相同的变化趋势,其线性相关系数是0.5541,具有线性相关性。且熔融钎料中心温度与信号波动保持平稳的波动状态。对信号进行特征提取,并分别对信号特征、焊接质量以及两者之间的相关性进行了分析。通过时域特征参数与频域特征参数,从两个维度具体描述不同缺陷的变化特征,由此以区别不同激光钎焊焊缝缺陷。激光钎焊焊缝的宏观形貌差异明显且容易观察,同时各自的截面形貌有其鲜明的特点,不同类缺陷焊缝的抗拉性能表现各异,其中良好焊缝的抗拉性能最好,孔洞缺陷和未填满缺陷的抗拉性能最差。信号特征与焊缝质量之间存在相关性,四种焊缝形貌对应的信号特征参数区别度高,可分辨性强。通过特征参数值便可以诊断出相应的激光钎焊焊缝缺陷类别。应用主成分分析的方法来优化特征参数,使其获得更简化的综合参数,提高识别准确率。基于主成分分析和支持向量机模型,对激光钎焊焊缝质量缺陷实现智能识别,准确率达96.6%。基于规则专家系统的思路,对激光钎焊焊接质量进行判定。并应用于labview数据采集模块中,在激光钎焊实时监测的过程中能够进行同步的诊断,实现实时诊断的功能,在焊接过程中监测焊接质量的优劣。