金 伟，赵红霞，郭于明

（井冈山大学机电工程学院，江西吉安343009）

制造业发展中，焊接是一种不可缺少的加工手段，广泛应用于航空、核工业、造船、建筑及机械制造等工业部门，且其应用领域还在不断扩展。近几年兴起的近似零排放的、运行平稳无噪声的新能源汽车所使用的充电桩桩体，就是由钣金焊接而成。

在焊接生产过程中，保证焊接质量尤为重要，熔透是评价焊接质量最重要的指标之一。许多专家学者都是通过监控焊接过程中的熔透状态进而保证焊接质量，熔透状态分为未熔透、适度熔透和过熔透。其中，均匀适度熔透是最佳的熔透状态，一般不允许出现未熔透和过熔透，如何进行熔透状态的识别与预测，有效控制焊缝的熔透状态，保证焊材完全均匀熔透，从而保证焊缝的焊接质量，对自动化焊接来说一直是研究的重点与难点［1-2］。

解决熔透问题的基本前提是对焊接动态过程信息实时、快速、精确地获取与质量实时控制，获取动态过程特征信息即对焊缝的熔宽、熔透、焊缝正面熔宽、余高、焊缝熔深、背面熔宽、背面余高等尺寸参数的表征与测量，获取焊缝特征信息是实时判断焊接质量的前提条件［3-6］。

1 熔透状态识别预测

1.1 基于机器学习模型与数学建模的熔透识别预测

模型能否准确预测熔透状态，这对于焊接过程中焊缝质量控制具有重要意义［7］。受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）作为一种机器学习模型，设置合适的各项学习参数，经训练样本训练后具有高精度的预测能力。……