图4采集的空载信号：（a）时域；（b）在频域中 。
典型的焊缝形态和相应的等离子电信号如图5（A）所示 。 如图所示 ， 焊缝成形良好 。 等离子的电信号在焊接初始阶段经过短暂的剧烈变化后变得稳定 。 同时 ， 对高速CCD相机的同步图像采集进行了分析 。 可以看出 ， 等离子体和电信号之间存在对应的波动关系 。 当电压的绝对值较大时 ， 等离子体剧烈爆发 ， 其体积大于电压绝对值较小时的等离子体体积 。 八层小波包分解的时频图如图6（a）所示 。
图5焊接速度为8?mm/s时采集的数据：（a）焊缝和相应的等离子电信号；（b）在缺陷位置采集的高速CCD图像 。
图6 WPT结果：（a）图5（a）中电信号的时频图；（b）去噪电信号 。
4.2.基于EEMD的特征提取
对图6（b）中的去噪信号进行了集合经验模式分解 ， 得到了11个IMF ， 如图7所示 。 很明显 ， 图7（a）中前三个IMF分量的振幅非常小 ， 与空载情况下采集的信号的频率振幅大小相同 。 图7（b）中的IMF4和IMF5的振幅增加了10倍 ， 而后六个IMF分量的振幅比前三个分量的振幅大100倍 。
图7 EEMD分解的固有模态函数结果 。
图8中的每条曲线表示对应于IMF分量的瞬时频率（IF） ， 它反映了整个持续时间内信号频率的时变规律 。 总体而言 ， 瞬时频率的最大值依次减小 ， 而每个瞬时频率图在一定范围内波动 。
图8各IMF对应的瞬时频率：（a）IF1、IF2和IF3；（b） IF4和IF5；（c） IF6、IF7和IF8；（d） IF9、IF10和IF11 。
获得的数据由Hilbert Huang光谱表示 ， 如图9（a）所示 。 很明显 ， 从0到200的频谱中信息量很大?而电信号振幅的绝对值很小 。 在EEMD获得的残差项中 ， 可以更直观地看到电信号的波动 ， 如图9（b）所示 。 通过EEMD的处理 ， 不仅获得了等离子体涨落的频率信息 ， 而且获得了电信号涨落的时域特征数据 。
图9 EEMD结果:(a) Hilbert-Huang谱;(b) EEMD的剩余项 。
4.3.缺陷的形成机理
为了获得缺陷信息 ， 在随后的焊接过程中人为地引入了干扰 。 获得了两种类型的缺陷 ， 即凹坑和宽度突变 。 图10（a）显示了当焊接速度为4毫米/秒时 ， 带有凹坑缺陷的焊缝和相应的等离子电信号? 。 可以看出 ， 当发生凹坑缺陷时 ， 电信号的电压值接近于零 。 这意味着探测器探测到的等离子体很少 ， 这可能是由于锁孔的不稳定性造成的 。 当发生弹坑缺陷时 ， 锁孔的深度和体积以及熔合深度都会增加 。 在熔池中的熔体流动和小孔周围金属液体的周期性波动的作用下 ， 锁孔容易坍塌 ， 阻碍等离子体的喷发 ， 导致等离子体形态变小 。 观察到对应于典型弹坑缺陷（图10（a）中红色矩形标记的部分）的等离子体的动态行为 。 选择了一些等离子体形态图像 ， 如图10（b）所示 。 此时的等离子体比正常状态下的等离子体小得多 ， 这与推断一致 。
图10焊接速度为4 mm/s时采集的数据?：（a）焊缝和相应的等离子电信号；（b）在缺陷位置采集的高速CCD图像 。
通过小波包变换得到去噪后的电信号 ， 如图11 (a)所示 。 通过EEMD算法得到去噪后的信号变化趋势 ， 如图11 (b)所示 。 可见 ， 经过小波包分解重构后的电信号对正常焊缝和焊缝缺陷具有较好的区分能力 。 这意味着有效地消除了噪声的影响 。 通过观察EEMD残差项的特征值可以看出 ， 凹坑缺陷产生时的电压值在-2.3 V ~ -3 V之间 。
图11图10（a）中电信号的处理结果：（a）通过WPT去噪的电信号；（b） EEMD的剩余项 。
另一个缺陷是焊缝突然变宽 ， 其形态和焊接过程中获得的相应电信号如图12（a）所示 。 很明显 ， 电信号的绝对值在缺陷发生的位置急剧增加 ， 这表明此时电子数量急剧增加 。 这可能是由于基体金属表面金属蒸发的增加 ， 导致等离子体的增加 。 ?如图12（b）所示 。 很明显 ， 等离子体形态比正常状态相对较大 ， 宽度和高度同时增加 。
图12焊接速度为8 mm/s时采集的数据?：（a）焊缝和相应的等离子电信号；（b）在缺陷位置采集的高速CCD图像 。
用上述方法对相应的电信号进行处理 。 结果分别如图13 (a)和图13 (b)所示 。 可以看出 ， 缺陷发生时 ， 电压值在-4.7 V ~ -5.3 V之间 。 基于以上分析 ， 提出缺陷形成机理 ， 如图14所示 。 图14 (a)为良好焊缝的形成过程 ， 图14 (b)和(c)分别说明了两种典型缺陷的形成机理 。
图13 图12（a）中电信号的处理结果：（a）通过WPT去噪的电信号；（b） EEMD的剩余项 。
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