江苏激光联盟导读：
焊接系统正在被当今最先进的技术所武装，如物联网、大数据、人工智能、云计算和智能制造等。智能焊接系统（IWS）正在充分发挥以上技术的效用，吸引着工业界和学术界的人们的广泛关注。智能焊接就是计算机来模仿、强化和/或取代人的感知、学习、决策、监控等。这是一个将人的先进性和物理系统整合在一起而形成智能化的信息系统。而智能焊接系统在工业界中得到试点应用，对它的组件、应用和将来的发展方向进行系统的分析，有助于对智能焊接系统作一个准确的定义。本文则主要报道了用于智能焊接系统的基本组件和必须的技术组成，包括探测和信号处理、特征提取和选择、模拟、决策和学习等。新出现的技术同IWS相关的技术及其应用也给予了介绍，如工业4.0、信息物理系统（CPS）、数字孪生（DT）等。IWS的典型的应用也给予了介绍，如任务设计、任务序列、机器人的路径规划、机器人编程、监控和诊断等、最后给出结论以及今后的发展趋势。本综述的目的是为了寻求引入智能焊接的当前研究现状为参考，并有助于将智能焊接系统作为武装传统焊接工作站、系统和工厂的工具。
一种可以在线监测的激光焊接装置
1、引言
焊接工艺及其系统在现代工业中扮演着举足轻重的地位。经过几十年的发展进化，许多采用手动焊接的操作系统已经变为采用机器人进行自动焊接的操作。而焊接过程中采用机器人进行焊接已经有几十年的历史了，这些机器人是在事先编好程序的前提下进行工作的，有时也具有智能的特征。当今的焊接工艺变得更加复杂，伴随着大量的参数和及其有限的对工艺机理的理解。与此同时，对用户和客户来说，需要掌握一定的必要的技能和动力方面的工作环境的要求。因此，焊接正朝着更加个性化的制造方向发展，使得下一代焊接系统可以智能的调整焊接任务而同时保证高质量不变。在大数据时代，采用一种智能的方式来收集和分享焊接信息也是非常重要的，这可以提高操作的内部运营效率和对整个工业供应链的综合生命周期循环的评估。例如，焊接参数的追踪和焊接后的质量评估，可以进一步的提高焊接工艺、部件的性能和随后的服务。
尽管存在很多焊接手段，将传统的手持焊接操作被发展的信息科学与技术所逐渐的来取代是必然的趋势。随着计算机科学、控制理论、机器人、人工智能的发展，使得替换人工操作的焊接技术变得更加智能。这些概念及其相应地技术在制造技术的研究过程中被不断地开发，如工业4.0、智能制造、物联网（IOT）、工业互联网、大数据、人工智能、新一代智能制造和人类信息物理系统等正在组建未来工业的发展模式。这些倡议是革新焊接系统进行更高阶段地智能化水平所需要的先驱者、赋能者和平台。
早期的综述已经介绍了智能焊接系统的 诸多方面。然而，据作者所知，综合系统的探索智能的定义、说明同IWS的相关关系、提出连接的架构、规划出赋能技术、提出未来IWS的发展趋势的综述，目前还没有。为了弥补这一缺憾和更好的促进IWS的发展，本文则综述和分析了在焊接系统中的智能技术的演化和应用。特别是关于同IWS的融合，包括系统的架构及其关键技术。
整个论文的架构见图1所示。第二部分为文献回顾。第三部分总结了智能焊接的定义和演化。第四部分则聚焦于可以赋能智能焊接系统的关键技术。第五部分则介绍了智能焊接系统融合先进技术和概念的现状，如工业4.0、信息物理系统等。第六部分则回顾了主要应用情况，如控制、监测和监控、人机交互协同等。第七部分则讨论了智能焊接系统工业供应商和集成商的情况。第八部分则给出了结论和未来的发展方向。
本综述的范围和结构
2.文献回顾
目前已经有大量的研究是关于智能焊接的。但为了权宜之计，目前的研究局限于焊接技术本身。检索数据库时，使用关键词“Intelligent”和“weld”，使用的数据库为scopus 和WOS。该文献分析主要聚焦于两个问题：（1）谁在这个领域进行工作？（2）这个领域主要关注些什么？
经过文献计量学的分析研究，目前有5个作者和4个研究机构同IWS密切相关。他们分别是上海交通大学的S.B.Chen，University of Kentucky(USA)大学的Y.M.Zhang 和Y.K.Liu、哈工大的L.Wu以及南韩的Mokpo National University的I.S.Kim。以上学者针对IWS的研究主要集中在探测、模拟、控制监控、优化和人工智能等技术手段在弧焊、激光焊接、搅拌摩擦焊上的应用。
3.智能化焊接的回顾
很难从众多的文献中给出智能焊接一个准确的定义，这是因为在文献回顾中发现，智能焊接有着太多的不同的表述。相应地，在本节中，我们需要简要的回顾一下焊接系统的发展史，并检查发现在制造中又是如何逐渐地增加智能的相关元素的。在过去的几十即年里，基本的技术又是如何将智能化引入到焊接系统的，从而形成智能焊接系统的。
3.1焊接系统的演化
第一代焊接系统是在19世纪得以应用并且需要采用手持操作来完成控制。在这一传统的焊接操作系统中，人来完成几乎所有的信息处理任务。包括传感、分析、决策、操作、控制、识别和学习等。这一过程是劳动强度相当高的一个过程，需要人高度集中来控制工艺的效率、一致性、质量等。此时人们要完成如此复杂的工作任务还是非常受限的。于是，在过去，为了减轻人力的负担，半自动和全自动的焊接机器人开始广泛的应用于制造部门以代替人力的不足。
焊接技术的发展，总的来说经历了四个阶段。在第一个阶段，焊接效率非常低，焊接的 一致性也非常差。在第二个阶段，自动规划开始进入应用，如机器人的引入，但该工艺过程难以进行模拟和控制。在第三个阶段，焊接自动化变得比较容易，焊接机器人具备教学和反馈的功能，但是通过离线的方式来实现的，且对环境的干扰和变化的应变处理能力较弱。在第四个阶段，智能化开始应用于焊接系统，从而可以精确的监控和控制焊接过程和保证焊接质量。焊接系统从人力操作演变到智能化焊接的过程见图2。可见已经从消耗人力转变到人力-信息-物理的系统中。
焊接系统的演化
3.2智能焊接的基础
智能焊接的重要意义在于使用智能技术和/或机器人智能来模仿、强化和/或代替人的智能。通过整合人的先进性和物理系统的先进性而形成智能化的信息系统，从而使得焊接系统得到极大的改善与提高，尤其是在计算机分析、精确控制、传感等方面，从而显著地提高了人类知识管理的效率、转化和应用。于是，焊接系统的工作效率、质量和稳定性等从依靠人的经验转变成依靠信息物理系统的知识，即通过软件和数据库。
工作站层面的智能焊接的框架：a工艺监测和控制的工艺流程；b典型的系统配置
3.2.1智能的基本特征
现代计算机能力的强大使得许多机器智能技术的发展在20世纪后半期得到了迅猛地发展。机器智能技术包括先进搜索、整合优化、形状的合理性以及先进人工智能技术来模拟认知功能，诸如学习功能。然而，通用的机器智能化（如完成人的认知能力的全过程的能力）还需要很长的一段路要走。因此，目前的人工智能只能是在智能焊接系统中代替一部分人的工作。如下的人工智能主要指将人的智能复制和转移给机器，这对IWS是非常有意义的。
3.2.1.1动力感知
制造资源的状态（设备、计算机以及智能资源等）在整个制造周期和产品的生命周期中是连续不断的变化的。区分哪些是重要的和需要注意自动系统如何强有力的支撑服务平台来实现制造资源和工艺过程的管理。探测装置包括二维的条形码、射频识别读卡器、传感器、视觉捕捉器、GPS等。这些系统信号装置或知识的代表有可能不兼容，有可能需要物理或者软件界面来适应转换，以适应通讯、信息存储或者翻译。
智能焊接系统（IWS）的应用层次结构
3.2.1.2识别
智能是需要区分不同的状态、状况、部件、组件等，是自动制造过程中非常重要的一个活动。在普通人眼中，这一术语比较简单，就是拿、抛弃、对待或者识别同一物件或者相同的态或者不能的制造环境。然而，在这一领域的机器智能还是比较先进的。
离线机器人编程的关键步骤
3.2.1.3分类
一旦目标或者标识获得认知，经常就需要基于相应地特征对其进行分类。智能地分类是非常有用地，尤其是在当系统有新地输入或变化发生时。分类在学习、预测、干涉、决策、语言和产品环境地很多方面都有用。
3.2.1.4目标设置和优化
当一个目标需要自动完成时，组织或产品地目标可能会并不清洗或者可能会发生冲突。于是，智能就显得非常重要，它提供了自动系统中常规决策地方向。在这一能力范围内，活动或任务需要决定每一步骤的优先级以完成目标任务。
3.2.1.5决策
当一个自动化系统面临着多个可能的选择时，如需要分类或者选择动作以满足目标，此时需要作出决定。最好的决策同组织目标一致，同时需要平衡为了获得目标所需要面对的正反两个方面的结果。这是并不仅仅依靠理性的分析，还需要依靠信仰、经验和价值等方面的考虑。此时面对的是不完整的信息。
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