利用激光去除材料表面的保护漆是激光清洗技术的重要应用,但在实际生产中,缺乏对除漆过程的在线监测严重制约了激光除漆的大规模应用。在激光清洗过程中,由于光声效应会产生声信号,这种声信号会随着清洗过程中材料特性和激光能量的变化而变化,能够应用于清洗过程的在线监测。为了实现对激光除漆过程中的声学在线监测,本文搭建实验平台,通过实验研究和数据分析,发现清洗声信号的一些时域和频域信息能够反映除漆过程的变化,提取出清洗特征参数。基于判别分析理论,将特征参数作为分类变量根据贝叶斯判别法建立判别模型,提供了一种行之有效的在线监测方法,能够实现对清洗过程进行定量判别。主要研究内容如下:(1)论述了固体光声效应的机制,在热弹性机制和等离子体机制下光声信号均受到材料光学、热学性质和激光能量的影响。基于激光除漆过程中光声信号变化,搭建了激光除漆的声学在线监测实验平台并开发了基于Lab VIEW的声音信号采集系统,能够实时、直观、精准地采集到激光除漆过程中的声信号。(2)通过实验方式研究了除漆声信号的采集、分析、特征参数提取和除漆过程的判别。在清洗频率较低时,除漆声信号受噪声影响,难以实现对激光清洗过程的定量诊断。改进实验参数后,结合表面形貌制定清洗质量判断标准,研究了清洗过程中声信号的特征变化,通过时频分析了激光清洗次数、能量密度、脉冲重复频率对清洗声信号的影响,并从中提取筛选能够表征清洗效果的特征参数,根据贝叶斯判别法建立判别模型,能够实现对清洗过程进行定量判别。(3)针对实际应用的需求,研究了激光连续除漆过程的声学在线监测方法。在清洗频率10k Hz、脉宽200ns、光斑搭接率90%的条件下,通过损伤阈值制定了清洗质量的判断标准,结合表面形貌和光声效应,将清洗过程分为三个阶段:正在除漆、除漆完成且基底没有损伤、基底受到损伤。基于该标准,通过数据分析从频谱中提取出最大频率分量、信号能量、谱质心对应的频率和幅值四个清洗特征参数,将激光功率密度、清洗频率和这四个特征参数作为分类变量建立贝叶斯判别函数,训练样本验证发现准确率达到99%,测试样本准确率达到98.7%,能有效实现对除漆过程的定量判别。