对于焊接参数的监测分析，国内外各层学者都有不同的研究。 国外如伊朗三位学者对于汽车车身制造中所用镀锌钢板电阻点焊进行建模及过

程分析[3]。他们提出了一种人工神经网络（ANN），一个反向传播神经网络模型，以 分析电阻点焊过程及参数，即焊接电流（WC），焊接时间（WT），电极压力（EF）和 保温时间（HT）的交互影响。提出的人工神经网络是一个建立电阻点焊工艺参数和质 量指标（拉伸剪切强度）之间复杂关系模型的有效工具。并且提出的 ANN/GA 组合 优化程序为 RSW 过程优化提供合理的结果。GA 得出的优化结果成功地与实际试验 数据验证。日本多位学者研究了利用视觉传感器的全位置自动氩弧焊 [4]。还有 3 位国 外学者研究了用声音在线监测气体金属弧焊过程[5]。

在国内，吴开源等学者用单片机及新式半导体器件完成了对弧焊电源的数字化控 制[6]。北京工业大学的蒋磊等五位学者适应现代焊接的信息化转换，针对焊接过程信 息的采集和记录，开发了一套系统，采集分析了铝合金 TIG 焊接过程电信号和图象 信号[7]。上海交大的徐艳玲（音译）基于被动视觉传感系统进行了焊接机器人钨极氩 弧焊过程中的实时焊缝跟踪控制[8]。华南理工大学的解生冕博士建立了基于焊接机器 人的双丝脉冲 MAG 焊的动态过程数学模型，对双丝脉冲 MAG 焊的动态过程进行了 模拟、分析[9]。基于焊接机器人，建立了双丝共熔池脉冲 MAG 高速焊试验平台，完 成了双送丝机和双弧焊电源间的数字通信，在该试验平台上进行了多种协同控制模式 下的焊接试验。山东大学胡家琨等学者基于电弧传感，创建了机器人 CO2 焊接电参 数实时检测和处理系统, 完成了对焊接电流和电压的采样和统计处理。基于模糊 Kohonen 系统，以焊接电流瞬时值的均方差、峰度和变异系数组成三维特征矢量,识 别一般 T 形接头与缺口 T 形接头焊接情况。识别正确率在 90%以上[10]。华南理工 大学的陈小峰等学者利用焊接电弧动态小波分析仪，选用四因素三水平的正交试验， 优化了脉冲参数 [11]，并按照试验结果分析了 MIG 焊工艺参数和焊缝成形质量之间的 关系。赵大伟（音译）等学者进行了钛合金小规模电阻焊的实时监控研究[12]。68485

随着科技进步，传统测试方法的指针式仪表与示波器已经不能满足焊接过程分析 要求。LabVIEW 是虚拟仪器的基础软件，它的出现，避开了高级语言编写的难度，

为焊接研究人员开发自己的仪器提供了方便 [13]。

LabVIEW 软件产生的程序是框图的形式，不同于其他计算机语言的文本形式。 基于 LabVIEW，对焊接过程参数进行采集和分析处理变得简单。

利用 LabVIEW，已有不少学者完成了自己的研究，如重庆大学硕士朱成华基于 LabVIEW，开发了一套电弧电参数虚拟仪器分析检测系统论文网，并应用该系统检测分析了 熔滴短路过渡 CO2 气体保护焊的电流电压信号 [14]。北京化工大学的吴金锋等学者基 于 LabVIEW，建立了新型高速摆动电弧传感的自动焊缝偏差识别系统[15]。兰州理工 大学的王国伟等学者为了测控铝合金脉冲 MIG 焊过程, 基于 LabVIEW，研发了铝合 金脉冲 MIG 焊过程多数据的同步实时采集及控制系统[16]，省时简便,开发效率高，同 时 COM 技术被选用来将基于 Matlab 的复杂的焊接视觉处理算法很好地移植到功能强 大的 LabVIEW 采集和控制系统中,以满足需求。图 1 为测控系统框图。

图 1 测控系统框图 中北大学郭勇等学者利用焊接多信息同步采集系统，基于 LabVIEW 语言，构建