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聲學傳感器近年來，基于聲學信號評價激光焊接質量的嘗試很少。這主要是由于在一些工業場所（如汽車生產）無法安裝接觸聲傳感器，而非接觸聲傳感器則受到周圍環境噪聲的干擾。因此，大多數研究都集中在如何通過智能識別算法來提高非接觸式傳感器的識別精度和魯棒性上。有學者采用小波時頻信號分析方法，發現當焊縫缺陷（焊縫寬度變化或錯位）發生時，聲發射信號的低（781Hz）和頻率分量（781和1562Hz）振蕩幅度的強度顯著下降。 此外，當聲信號頻率在10-20kHz范圍內時，導熱焊接的聲信號與鎖孔焊接的聲信號存在較大差異。通過比較發現，在此范圍內，聲學信號的特征與金屬蒸汽和匙孔形狀有關。因此，可以通過神經網絡來實現對焊縫缺陷的準確識別。
有學者研究分析了不銹鋼薄片在激光微焊接時，焊接質量與采集的聲發射(AE)信號特征之間的相關性。利用已開發的監測系統，測試了選定的聲發射特征檢測低關節結合強度的性能。為了獲得用于分析的聲發射信號和開發監測系統，在帶有聲發射傳感器的激光微焊接平臺上進行了搭焊實驗。用夾緊力、一根壓緊棒和一張薄紙模擬了兩層不銹鋼片之間的間隙。從聲發射傳感器采集原始信號后，將信號分割為10個1ms間隔，分析焊接質量與聲發射信號時頻域特征的相關性。
基于散點指數選擇合適的AE信號特征后，采用隱馬爾可夫模型(HMM)分類器對所選特征的性能進行評價。三個信號特征，即信號的均方根(RMS)、信號前1ms的梯度和300kHz頻率特征，與兩層不銹鋼片間隙引起的質量變化密切相關。利用HMM分類器，利用前1ms區間的信號梯度，并將300kHz頻域信號與前1ms區間的信號的均方根值相結合，獲得了100%的分類精度。

聲發射實驗設備

不同焊縫間隙聲音信號對比

Huang使用光譜減法(SS)獲取原始聲信號，通過濾除感興趣信號中的噪聲（包括排氣風扇和壓縮空氣、保護氣），有助于提高噪聲信號的信噪比(SNR)。此外，它還有助于降低背景噪聲信號的聲壓級。已經觀察到完全滲透和部分滲透的聲信號頻率在0-20kHz范圍非常相似，而在900-1200Hz的范圍內，完全滲透的功率譜密度遠遠大于部分滲透。 據此，他們建立了一個神經網絡預測模型來判斷焊縫穿透，并且所提出的模型已被證明在預測焊縫穿透方面是相當有效的聲學監測有利于判斷焊接結果，但由于聲音產生點與探測器之間的距離而延遲，因此認為聲音傳感器對反饋或自適應控制無效。
總的來看在工業現場使用聲發射，聲音傳感器做監測難度較大，工業現場噪聲多且雜，很難達到生產要求，保證監測效果；但是聲音發射在封閉的激光選區熔化、激光熔覆等封閉場所依然有利用價值。