手工电弧焊具有方便灵活、成本低、适应性强等优点,在制造和建造领域中具有不可替代的地位,但存在焊接质量依赖焊工水平,且焊工技术培训周期长等问题。焊工培训过程的智能化监测和评估是提高焊工培训效率的有效辅助手段。本文基于虚拟仪器的设计原理,结合硬件及软件,开发了一套兼具焊接数据监测和数据分析功能的焊工培训监测分析系统,并在此基础上拓展出基于车间数据库的焊接车间管理系统,以实现焊工培训的智能化辅助和焊接车间的数字化管理。对于手工电弧焊来说,焊接速度是由焊工人为控制、最不稳定的工艺参数。本文借助自主设计的夹具将激光位移传感器集成到焊枪上,并联合外置参照隔板实现了焊接速度的实时监测。针对焊件温度监测,采用红外测温传感器,并通过控制红外探头角度及外加瓷嘴屏蔽的方式,减少测温过程中的弧光干扰,实现了对母材预热温度的实时测量。结合焊接培训车间的实际情况,将电流电压霍尔传感器、激光测距仪、红外测温仪等监测传感仪器集成起来,开发了焊接过程信息监测系统,实现了多源信息的同步监测。在焊接多源信息同步监测的基础上,开发了焊接数据的查询分析系统,实现了对焊接数据的数据查询、截取、滤波、时域分析、频域分析、统计分析等操作。通过统计分析得到U-I分布图,评估焊接过程稳定性;通过热输入计算得到热输入分布图,表征不同焊缝位置的热输入量;通过统计分析得到的短路过渡周期统计分布直方图,评定熔滴过渡的稳定性;通过时域分析得到的电参数相关性分析图,评估电参数变化的稳定性。为了提高焊工培训车间的数字化水平,使用Access软件设计了焊工培训车间数据库,由用于存储车间班组、材料、设备、焊接标准、焊接规程、排班信息、焊接试验数据的十余个子数据库构成,实现了车间信息的数字化存储;通过设计开发的数据库管理系统,实现了对车间的数字化管理。通过开展手工TIG焊及手工MAG焊实验,验证了监测系统、分析系统、数据库及数据库管理系统的可靠性。并基于实验所获得的电流、电压、温度、位移及焊缝形貌缺陷数据,进行了神经网络建模,然后设计开发了焊缝形貌缺陷预测系统,实现对焊缝形貌缺陷预测,也可根据预测的焊缝形貌数据预估焊材消耗量并提出焊接参数优化方案。本文开发的兼具焊接数据监测、数据分析、车间数字化管理、焊缝形貌及缺陷识别预测功能的焊工培训车间管理系统,有助于提高手工电弧焊的自动化、数字化、智能化水平,提升焊工培训效率,减小焊工培训成本。