在GTAW焊接过程中,焊缝熔透状态的有效检测及控制一直是自动化焊接领域研究的难点和重点,而传感器技术的发展及智能化和自动化的控制理论方法的研究和应用为解决这一难题提供了重要思路,以往针对GTAW焊接过程熔透状态的检测和控制大多只涉及某一种传感器,或虽涉及多传感器融合检测GTAW焊缝熔透状态但是没涉及到形成闭环的控制,也没能够将反映焊缝熔深熔透情况的红外热像信息加入到GTAW多传感信息采集系统中,因此以往的研究都存在着一定的局限性,造成熔透状态检测结果的准确性和控制的可靠性都存在着一定的不足。针对GTAW焊接过程,本文基于视觉传感、红外热像传感、电弧声传感等多种传感器监测焊接过程的焊缝熔透状态信息,研究GTAW焊接过程多传感器信息的特征提取方法,从采集到的原始信息中提取到各传感器关于焊接熔透的特征信息后,进而对于焊接过程中多传感特征信息的融合方法及熔透控制方法进行了研究,最终进行了实际的GTAW焊接试验验证了上述方法的可靠性。本文的具体研究内容概括有:（1）针对GTAW焊接过程,建立GTAW焊接过程熔透状态检测及控制试验系统,试验系统集成了焊接机器人、自动化焊接电源、送丝机、电流电压检测传感器、熔池图像传感器、红外热像传感器、电弧声传感器等模块,本文建立的试验系统除了可在线检测及控制GTAW焊接熔透状态外,还可同时建立数据库实时存储试验数据可供在远程端通过Web监控试验系统的焊接状态。（2）针对GTAW焊接过程熔池图像信息,本文提出了多种熔池图像处理及特征提取方法,分别是可快速检测出熔池长度、宽度以及长宽比的传统图像处理方法;检测速度较慢但相对于传统方法可以获取更高的准确性及鲁棒性的Snake模型方法;最后是针对熔池图像提出了相应的视觉注意机制获得了感兴趣区域,进而引入目标检测领域中应用较广的Part-based模型并进行了适应于焊接熔池图像的参数设置及改进,训练好的Part-based模型对于GTAW熔池图像的特征提取在检测时间及抗弧光干扰鲁棒性方面均取得了良好的效果。（3）针对GTAW焊接过程电弧声信息,研究了电弧声信号特征提取方法,在经过足量的焊接工艺试验后确定电弧声信息的时域及频域的平均幅度、均方根、标准差、能量和、短时过零率和零能比以及电弧声小波包频带标准差及频带能量和,这三维电弧声特征对于GTAW焊接过程的背面熔宽及熔透状态最具敏感性,因此本文针对电弧声信号进行了时频域的信号分析及以上特征的提取,针对提取到的电弧声音特征信息存在维数过多、特征信息冗余的问题,本文提出了基于T-SNE流形学习降维的方法,将34维电弧声音特征信息降到了3维特征信息。（4）GTAW焊接过程是一个典型的热过程,焊接过程的温度信息是反映焊缝熔深及熔透的重要信息,国内外关于GTAW焊接熔透在线检测的现有研究成果少有涉及到结合红外热像信息的多信息融合研究,本文针对GTAW焊接熔透状态的多信息检测方法融合加入了红外热像温度信息,针对GTAW过程热像信息最佳的采集角度进行了试验探索,确定了最佳的红外热像信息采集角度后,通过理论分析及焊接工艺试验确定采集到的熔池热影响区温度的最高温度点及周围点作为反映熔透的特征信息点。（5）GTAW焊接过程的焊缝熔透状态检测试验都是有针对性的设计的工艺试验,虽试验量较大,但不涉及百万级甚至千万级的海量数据,因此目前前沿的深度学习等多信息融合建模方法并不完全适应于焊接过程的背面熔宽及熔透状态预测动态建模。针对焊接有针对性的相对少而精的工艺试验获取到的试验数据,本文提出了改进的粒子群算法参数优化的支持向量机方法对于多种传感器提取到的特征信息进行特征层的信息融合即GTAW焊接过程动态建模预测焊缝背面熔宽及GTAW焊接熔透状态。同时,本文对于GTAW多信息融合方法进行了更深层次的探索,研究了Dempster/Shafer（简称DS）证据理论方法在焊接过程熔透状态判断中的应用,提出了模糊规则优化的DS证据理论方法,对于解决GTAW焊接熔透状态预测中决策层融合冲突问题提出了较好的解决方案。（6）GTAW焊接熔透状态预测的最终目标是实现较好的焊接过程有效控制,以提高GTAW焊接的成型质量。针对GTAW过程难于建立精确的机理模型,并且GTAW焊接热过程存在明显的滞后性的情况;无模型控制不需要精确的系统机理模型,而预测控制具有能直接处理具有滞后的过程的特性,本文提出了结合预测控制和无模型控制各自优势的无模型自适应预测控制方法,并将其应用于GTAW过程实时熔透控制中,所提出的控制方法仿真结果及最终的焊接试验说明MFAPC（无模型自适应预测控制）方法取得了良好的焊接熔透控制效果。