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基于KLEIBER紅外測(cè)溫儀的金屬3D打印熔池溫度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

摘要

在增材制造（Additive Manufacturing, AM）過程中，熔池狀態(tài)直接影響成型件的最終質(zhì)量。為實(shí)現(xiàn)對(duì)熔池動(dòng)態(tài)行為的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的質(zhì)量控制，本研究采用高精度的 KLEIBER紅外測(cè)溫儀 采集金屬3D打印過程中的高頻溫度時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并評(píng)估了多種機(jī)器學(xué)習(xí)分類方法在該數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。研究表明，KLEIBER測(cè)溫儀提供的微秒級(jí)高分辨率溫度數(shù)據(jù)為判別構(gòu)件差異和層次特征提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，尤其在結(jié)合動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整（DTW）方法后，分類準(zhǔn)確性大幅提升，為實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)過程控制與缺陷預(yù)測(cè)提供了可行路徑。

1. 引言

金屬3D打印，尤其是基于選擇性激光熔化（SLM）的粉末床熔融技術(shù)（PBF），在航空、醫(yī)療、模具等領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。然而，其質(zhì)量穩(wěn)定性受制于熔池的瞬時(shí)溫度變化，傳統(tǒng)手段難以實(shí)現(xiàn)對(duì)微尺度、高速熔池狀態(tài)的準(zhǔn)確捕捉。因此，高頻溫度監(jiān)測(cè)技術(shù)成為增材制造智能化的關(guān)鍵突破口。

本研究聚焦于紅外測(cè)溫儀在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模中的應(yīng)用，基于KLEIBER設(shè)備采集的大規(guī)模溫度序列數(shù)據(jù)，探索其在構(gòu)件識(shí)別與層間狀態(tài)分類中的應(yīng)用價(jià)值。

2. KLEIBER紅外測(cè)溫儀的應(yīng)用與技術(shù)優(yōu)勢(shì)

本研究采用兩臺(tái)由 KLEIBER Infrared GmbH 提供的紅外測(cè)溫儀，部署于Aconity MINI金屬3D打印機(jī)中，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)熔池溫度。主要優(yōu)勢(shì)包括：

• 波段選擇精準(zhǔn)：測(cè)溫儀工作于1500–1700nm紅外波段，專注于高溫熔池區(qū)域的輻射強(qiáng)度，避免環(huán)境干擾；

• 微秒級(jí)時(shí)間分辨率：采樣頻率高達(dá) 100 kHz，即每10微秒采集一次溫度變化，可捕捉熔池內(nèi)極短時(shí)間內(nèi)的動(dòng)態(tài)行為；

• 高空間解析度：配合掃描系統(tǒng)，在400×400mm構(gòu)建區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)81.92 bit/mm的空間分辨率，確保對(duì)每一層掃描軌跡進(jìn)行細(xì)粒度還原；

• 雙通道采集與光纖傳輸：紅外信號(hào)通過分光和光纖耦合傳輸，保障了數(shù)據(jù)穩(wěn)定性與設(shè)備集成性。

通過KLEIBER測(cè)溫儀，研究者得以獲取包含 每層約70萬(wàn)數(shù)據(jù)點(diǎn) 的高維時(shí)間序列數(shù)據(jù)，這一數(shù)據(jù)基礎(chǔ)是后續(xù)分類建模的核心。

3. 研究設(shè)計(jì)與分類任務(wù)

研究對(duì)象為27個(gè)尺寸為5mm的立方體樣本，采用250層逐層打印，過程中同步采集溫度數(shù)據(jù)。設(shè)置兩個(gè)典型分類任務(wù)：

1. 構(gòu)件識(shí)別任務(wù)：利用每一層的溫度序列，判斷其是否來自特定立方體（如Block 0 vs Block 22）；

2. 層間狀態(tài)識(shí)別任務(wù)：識(shí)別打印初期（底部10層）與后期（頂部10層）溫度狀態(tài)的差異，以反映過程穩(wěn)定性。

4. 時(shí)間序列分類方法評(píng)估

結(jié)合k-近鄰分類框架，評(píng)估以下四種方法在KLEIBER數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)：

• DTW（Dynamic Time Warping）：對(duì)時(shí)間軸進(jìn)行動(dòng)態(tài)對(duì)齊，克服微小時(shí)間偏移帶來的分類誤差；

• SAX（Symbolic Aggregate approXimation）：將時(shí)間序列符號(hào)化后進(jìn)行“詞袋”建模；

• SFA（Symbolic Fourier Approximation）：將溫度序列轉(zhuǎn)換為頻域符號(hào)，提取頻率成分；

• 歐氏距離與均值法：作為基線模型。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果（節(jié)選）：

分類任務(wù)

DTW準(zhǔn)確率

SAX準(zhǔn)確率

SFA準(zhǔn)確率

歐氏距離

DTW在所有任務(wù)中均為最佳表現(xiàn)，尤其在未濾波的原始KLEIBER數(shù)據(jù)上，保留了更多關(guān)鍵熔池波動(dòng)特征。

5. 結(jié)論

KLEIBER紅外測(cè)溫儀在金屬3D打印質(zhì)量監(jiān)控中的應(yīng)用展現(xiàn)出大潛力。其微秒級(jí)溫度采集能力，使得機(jī)器學(xué)習(xí)模型能精準(zhǔn)捕捉熔池狀態(tài)特征并進(jìn)行高準(zhǔn)確率的分類判斷。通過與DTW等先進(jìn)時(shí)間序列算法結(jié)合，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)過程監(jiān)測(cè)、缺陷預(yù)警與參數(shù)優(yōu)化的閉環(huán)控制。