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电弧焊接熔池的熔透状态是决定焊缝质量的最重要因素之一。研究表明，焊接电弧声音特征与熔池的熔透状态密切相关。有经验的焊接工人仅凭焊接声音信号就可以判断焊缝质量，其主要依据是焊接声音信号的响度和音调。目前，在基于焊接声音信号时域特征和语音处理技术的熔透状态识别方面已取得一定的成果，但是，由于焊接过程受多方面因素影响，加之声音信号频域分析的复杂性，基于声音信号频率特征的熔透识别一直是熔透状态控制研究的重点和难点。 本文以铝合金脉冲GTAW熔透状态识别为研究背景，基于焊接自动化系统采集焊接声音信号，结合焊接电流信号分析了焊接声音的产生过程，发现声音的幅度与电信号的变化率有关，电信号的上升沿和下降沿产生的声音信号在幅值大小和频率分布方面都相当，都是焊接声音信号的重要组成部分。另外，对焊接声音信号的成分和比例的分析结果表明，本文的实验环境下获得的声音信号主要来自熔池震荡和电弧振动，在分析焊接声音信号和熔透状态的关系时可以忽略噪声的影响。除此，声道模型分析表明，电弧与熔池之间形成的封闭声道加强声音的低频部分，而电弧与狭窄焊缝之间形成的开放声道加强声音的高频部分。 本文设计了一种提取脉冲 GTAW熔透试验声音信号频率特征的方法。首先，基于对不同熔透状态下声音信号的频谱分析，以短时能量和为衡量标准，结合FFT确定了铝合金脉冲GTAW焊接声音信号的敏感频段为0-7000Hz；然后，采用三层小波包分解和重建将关于熔透状态敏感的声音信号频率范围缩减到2500-5000Hz；并在假设关于熔透状态敏感的声音信号关于中心频率对称分布的情况下，采用频率范围两端同时缩减1024点的FFT最小频率间隔的方法，获得对熔透状态敏感的声音信号最小频率范围，为3164-4335Hz；最后提取3164-4335Hz内声音信号的短时幅值平均值、幅值标准差、能量和及对数能量平均值作为铝合金脉冲GTAW熔透状态的特征值。 本文以3164-4335Hz内声音信号的短时幅值平均值、幅值标准差、能量和及对数能量平均值组成特征向量，建立SVM模型，识别铝合金脉冲 GTAW熔透状态，平均识别率达到99.46%；并用粒子群优化算法对SVM模型的参数进行优化，使得模型识别率稳定在100%；最后建立了基于声音信号频率特征的PSO-SVM熔透状态识别软件系统，能够实现声音信号的预处理，频率特征提取和基于PSO-SVM熔透状态识别。