在激光粉末床熔融（LPBF）成形过程中，铺粉异常导致的沉积缺陷会严重影响成形零件的表面及内部质量，但目前缺乏针对性的在线监测与诊断方案。采用光电探测器和高速相机在线监测成形过程中的光强和熔池面积信号，探究不同粉末厚度条件下熔池尺度光信号的变化规律，实现对零件质量的初步诊断。研究结果表明，粉末厚度的异常增加会导致零件熔化状态出现波动，并最终导致严重的球化。表面粗糙度从正常打印状态的5 μm显著增加至100 μm以上，同时在零件内部形成了未熔合孔隙缺陷。阐述了粉末厚度对沉积缺陷的影响机制，深入分析了光强与熔池面积的特征及其相互关系，提出了一种基于阈值百分比诊断沉积缺陷的信号监测方法。

为了研究室内二氧化碳（CO₂）体积分数变化以及其与人类活动之间的关系，设计了一种开放路径式可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）传感系统对室内CO₂体积分数进行监测。采用中心波长为2004 nm的分布式反馈（DFB）激光器作为激励光源测量CO₂的R（16）特征吸收线。使用Levenberg-Marquardt非线性最小二乘法拟合测量光谱，实现体积分数测量免定标。与商用XENSIV^TMPAS二氧化碳传感器进行对比测量，二者的相关度R²达到0.89。结果显示，室内CO₂每日体积分数均值为4.63×10^-4，略高于室外的CO₂体积分数，并且一天内波动范围在3.86×10^-4~5.66×10^-4之间。室内CO₂体积分数受通风情况和室内人员活动的影响，其每日体积分数变化趋势与人员工作时间高度相关。在人员密度为0.005 人/m³的情况下，测量得到CO₂体积分数的增长速率为2.3×10^-5 h^-1。因此，人员拥挤的室内环境应及时通风，以防止体积分数过高的CO₂引起不适。

为满足当下电力通信运维需求, 提出一种基于光功率的智能化光纤在线动态监测系统。在系统主站端架设有监测中心与前置机模块, 链路经自动保护单元光功率监测器(OLP)使各子站端点连接站点的成套终端, 再使用光功率监测器(OPU)经IP网络捕获在线光功率值与预设阈值进行比对, 实现系统智能在线动态监测。实践结果表明: 该系统在40 ms内能完成故障链路的快速保护倒换, 并准确定位。

为提高锂电池温度在线监测能力, 通过双路解调方案构建分布式拉曼光纤温度测试系统, 采用外部触发方式, 实现相互协调的工作状态。温度测试结果表明, 常温状态下系统各通道距离10 m范围的温度精度达到±1 ℃。经过8次测试后温度值误差均在0.17 ℃内, 表明系统常温条件下可以保持良好的稳定性, 满足设计条件。该系统能够满足锂电池的测温要求, 能够对锂电池局部温度异常情况进行准确反馈, 有效预防锂电池各类事故。10 m传感距离内行程误差最大值只有2 m, 符合锂电池测温要求。模拟试验测试结果表明, 该系统能够对故障进行准确辨别与定位, 表明系统具备优异的分布式测试性能。DTS系统可以达到±1 m的分辨能力, 可以快速响应锂电池故障引起的温度变化。

飞机蒙皮激光除漆过程的在线监测, 是实现分层可控除漆、 满足适航维修要求的重要手段, 也是推进激光除漆工程应用、 飞机维修自动化的核心技术。 激光诱导击穿等离子体光谱（LIBS）技术可通过激光材料作用过程中产生的等离子体发射光谱快速分析材料表面元素变化, 实现激光清洗表面状态的在线监测。 基于搭建的高频纳秒红外脉冲激光除漆LIBS在线监测平台, 分别采集了不同激光功率下, 面漆、 底漆、 铝合金基体去除过程中的3类LIBS光谱（各100幅）。 分析了不同激光功率下, 各类光谱示踪元素特征谱线的变化情况, 初步筛选了12条特征谱线作为光谱识别的特征。 进一步对这12个特征进行主成分分析（PCA）, 并将前3个主成分（PC1、 PC2、 PC3）构成的数据集作为支持向量机（SVM）识别模型的输入量, 建立了3类光谱的识别模型。 形成了多漆层结构激光分层可控清除过程的LIBS在线监测判定规则, 并对该规则的有效性进行了实验验证。 结果表明, 与低频脉冲激光单点作用采集的针状LIBS光谱相比, 基于该平台采集的LIBS光谱普遍存在较强的连续背景（大于5 000 a.u.）以及1.5 nm左右的半峰全宽; 针对此类光谱设计了改进均值平滑滤波算法, 在去除背景光谱的同时有效避免了特征谱线强度失真; 示踪元素的特征谱线存在不稳定性; 主成分分析中前3个主成分PC1、 PC2、 PC3对光谱的解释率达95%, 在其构成的三维空间中, 同类光谱呈区域性聚集; PCA-SVM模型对训练集、 测试集的识别准确率分别为99.44%、 100%; 验证实验结果表明3类光谱的识别模型与在线监测判定规则有效。 所建立的识别模型与判定规则, 可为飞机蒙皮激光分层除漆过程监测及自动化解决方案提供核心技术支撑。

人工智能在智能制造领域中起着举足轻重的作用。近年来，激光制造技术以其精度高、可控性强等优势而逐渐成为先进制造的关键技术，在航空航天、****、新能源汽车、生物医疗等重要领域中发挥了重要作用。与此同时，人工智能在激光制造中的模拟预测、参数优化、过程控制、质量分析等方面展现了巨大的应用潜力。主要从激光制造装备和工艺这两个方面出发，总结了激光制造领域中人工智能的研究现状与应用情况，并对人工智能和激光制造技术的发展方向及应用前景进行了展望。

为了解决因碳纤维/环氧树脂复合材料构件中树脂基体与碳纤维间的热膨胀系数存在差异, 热压成型后, 内部未释放的残余应力会使材料构件发生残余应变, 造成构件变形、影响制品质量的问题, 采用光纤布喇格光栅(FBG)传感器在线监测实验研究和有限元仿真分析相结合的研究方法, 进行了理论分析和实验验证, 采集了碳纤维/环氧树脂复合材料环形构件热压罐成型后表面残余应变变化实时数据。结果表明, 该构件下法兰根部应变释放情况复杂, 靠近支承位置处的残余应变释放受阻, 而其余监测点位的残余应变普遍在30με~90με的范围内, 与仿真结果相符; FBG传感器能对构件成型后残余应变释放历程进行多点位实时在线监测, 并实现对构件整体应变分布的分析和预警。该研究具有一定科学研究和工程应用意义。