摘要：作为一种先进的金属增材制造技术，激光定向能量沉积（DED-LB）近年来备受关注，并日益广泛应用于航空航天、汽车制造、船舶工业和生物医疗等领域。然而，随着行业应用标准的不断提高，DED-LB在零件质量、工艺稳定性和成形效率方面面临的挑战日益突出。在线监测与实时质

长三角G60激光联盟导读

作为一种先进的金属增材制造技术，激光定向能量沉积（DED-LB）近年来备受关注，并日益广泛应用于航空航天、汽车制造、船舶工业和生物医疗等领域。然而，随着行业应用标准的不断提高，DED-LB在零件质量、工艺稳定性和成形效率方面面临的挑战日益突出。在线监测与实时质量调控能有效避免加工过程中的质量缺陷，是解决这一问题的有效手段。本文系统综述了DED-LB在线监测方法与闭环质量调控技术的研究现状，重点探讨了以图像信号、温度信号、光谱信号、声发射信号及X射线成像为主的在线监测信号及相关传感装置，以及工艺过程中的闭环控制策略与智能优化方法。最后对DED-LB在线监测-控制系统的发展方向提出了展望。

01

作为国民经济支柱产业，制造业近年来一直在寻求提高生产效率和产品质量、同时降低制造成本的新方法与新技术。激光增材制造（LAM）作为实际制造业中的创新技术，通过逐层熔化金属粉末或丝材形成自下而上的加工过程[1]，正逐步得到广泛应用。随着科技发展，其内涵不断深化、外延持续拓展。根据材料处理方式的不同，激光增材制造可分为选择性激光熔化（SLM）、激光定向能量沉积（DED-LB）等[2]。SLM存在的生产效率偏低问题[3]致使其未能在工业生产中获得广泛应用。

DED-LB是基于激光表面改性最常用的熔覆方法之一[4]，常亦被称为激光熔覆（LC）[5]。该技术利用高能激光束快速熔化涂层材料与基体，形成50微米至2毫米厚的结合层[6,7]，从而在不改变基体表面体积的前提下确保极低的稀释率[8]。根据粉末进入沉积层的不同方式，通常采用预置铺粉和同轴送粉两种方法[9-11]。一般而言，预置铺粉系统操作简便且沉积质量更优，但沉积深度难以控制；同轴送粉系统具有更高的激光利用率[12]，但工艺过程涉及材料、激光、光学、粉末与气流等多物理场耦合[13]，这种多参数特性使其更具可控性[14]。本文所述DED-LB工艺控制方法大多基于同轴送粉系统，DED-LB系统如图1所示[15]。相较于其他工艺，DED-LB具有以下优势：

图1 激光定向能量沉积系统

（1）
与TIG焊接相比，DED-LB能够在金属粉末与基体间形成更均匀致密的高质量沉积层。Sexton等人[16]在涡轮喷气发动机叶片修复中，从稀释率和硬度方面验证了这一优势。

（2）
基于其技术机理，DED-LB可适用于金属合金[7]及复合材料[17]等多种材料。Bartkowski等人[17]通过实验验证了DED-LB制备金属基复合材料涂层的显微硬度和耐腐蚀性能。

（3）
DED-LB作为快速熔化-快速冷却过程，产生的热影响区较小。这不仅促使晶粒细化[18]，还能有效降低热损伤和材料变形的风险[8]。

这些特性使DED-LB在表面工程领域展现出巨大潜力[7,18,19]，广泛应用于航空航天[20]、汽车船舶[21]及生物医疗[22]等领域的表面涂层、部件修复与快速原型制造。该技术集绿色化、自动化与个性化于一体，在减少材料浪费的同时实现高效生产，符合现代制造业的发展需求与趋势。

尽管DED-LB技术取得显著进展，但不可否认仍存在诸多挑战与技术局限。由于DED-LB是多物理场、多参数耦合的复杂物理化学及冶金过程[14]，激光功率、扫描速度、送粉速率、激光束斑尺寸以及保护气体等任一参数的微小变化，都会直接影响熔池、粉末流与基体的瞬态过程特性，进而影响成形件的宏观形貌、微观组织及力学性能。具体而言，主要存在以下局限[23-25]：

（1）
数值模拟虽有助于理解DED-LB过程并获取数据，但理想化数据难以满足日益增长的质量控制与保证需求。

（2）
DED-LB过程中材料状态的实时变化会导致结果不一致。例如过快或过慢的熔化/冷却速率易产生更多缺陷与残余应力。

（3）
工艺参数对DED-LB质量具有重要影响，但工艺复杂性及质量与参数间的非线性关联，使得确定最优工艺参数组合尤为困难。

为解决这些问题，进一步优化沉积工艺并提升DED-LB稳定性，研究人员持续探索开发DED-LB过程的在线监测方法与控制策略。如图2所示，近年来相关论文发表数量表明，DED-LB在线监测与控制课题热度逐年攀升，印证了该类研究的重要性。现阶段DED-LB过程在线监测手段主要基于熔池与粉末流的动态特性，监测信号包括基于形貌尺寸的图像信号、温度信号，以及等离子体光谱信号与声发射信号等[26]。通过在线监测手段，可分析还原激光-粉末-熔池相互作用过程，同时建立工艺参数-监测信息-成形质量的三维映射关系，为质量调控提供依据。此外，通过过程闭环控制，可在发现并识别相关缺陷时立即响应，避免因工艺参数失当导致的质量问题。因此，在线监测与实时质量控制对沉积层质量优化与稳定性提升、生产效率保障及工艺重现性保证具有重要意义。

图2 Web of Science中定向能量沉积在线监测与反馈控制论文数量统计（检索主题："Laser Directed Energy Deposition" OR "Laser Cladding" AND "On-line monitoring" 及 "Laser Directed Energy Deposition" OR "Laser Cladding" AND "Feedback control"）

本文系统综述了DED-LB工艺在线监测方法与控制策略的研究进展，探讨了各类方法的原理、应用效果及存在的主要问题，并在现有方法基础上对DED-LB在线监测系统与控制系统未来发展方向提出了见解。

2 DED-LB在线监测方法
DED-LB涉及激光功率、扫描速度、粉末质量流量及激光束斑直径等超过19项工艺参数[27]。必须充分理解不同工艺参数与成形质量间的关联关系，才能进一步优化沉积层质量（表1）。传统离线检测方法包括金相显微镜、扫描电子显微镜（SEM）分析及无损超声检测[28-31]，这些方法可对成形件质量性能进行评估，但会导致工艺中断与延迟。由于无法对沉积过程提供实时反馈，难以实现更优的成形质量与效率。相比之下，在线监测能够实现实时的无损性能评估。因此，研究人员持续探索开发不同的在线监测技术，以实现沉积过程的实时控制与优化。

2.1 基于形貌与尺寸的图像监测方法
随着计算机视觉、机器视觉及图像处理技术的发展，可视化图像信号日益成为DED-LB在线监测的重要信号源[70]。相较于其他监测信号，图像信号能够以高分辨率实现形貌、结构及表面特征的非接触式监测[37]。常用监测设备包括电荷耦合器件（CCD）相机与互补金属氧化物半导体（CMOS）相机[70]。CCD相机通过光敏元件将可见光转换为电信号，再经AD转换器转为数字图像信号；CMOS相机则利用图像传感器上的各像素单元及内部集成电路进行信号转换，其集成度高于CCD相机，功耗与成本更低，但灵敏度通常不及CCD相机。相机与激光光束的布置通常采用同轴与离轴两种形式（如图3所示[71]），借此可获得不同角度的多样化形貌与尺寸特征。

图3 成像系统示意图：(a)同轴相机布置；(b)离轴相机布置；(c)使用离轴成像系统观测的熔池形貌；(d)加工区域激光束与粉末流示意图；(e)通过送粉喷嘴的视场区域尺寸[71]。

同轴相机的光轴与激光束重合，通常用于捕捉熔池及其周边信息。Moralejo等人[72]采用同轴CMOS相机监测熔池尺寸，并将校准处理后的尺寸特征作为前馈控制器参数以优化激光功率。由于热累积效应，恒定激光功率会导致DED-LB过程中出现过稀释现象。Hofman等人[40,73]探索了熔池宽度与稀释率之间的关联关系，通过CMOS相机采集的熔池图像被拟合为椭圆，最终以熔池宽度为协变量实现了反馈控制回路。然而熔池并非标准椭圆形状，Lei等人[74]采用基于区域的局部主动轮廓方法识别熔池头尾部位，进一步提升了熔池尺寸提取精度。Colodrón等人[37]在图像采样精度与处理时间之间取得平衡，基于现场可编程门阵列（FPGA）实现了熔池宽度测量，所开发的图像采集处理系统较PC端处理速度提升近10倍且未显著影响性能。Sampson等人[42]通过自适应调整同轴CMOS相机采集的熔池图像曝光时间，显露出熔池真实边缘特征，据此开发了不依赖于材料发射率的新型边缘检测算法以提升检测精度。

离轴相机可从侧面或其他角度观测熔池，提供更全面的动态信息。然而离轴单目相机存在视野盲区，易被已成形轨迹遮挡[47]。Hsu等人[38]采用三目CCD相机从俯仰角拍摄标定杆与沉积边界，基于激光头距基板的已知距离计算熔池高度，最终误差仅2.3%。此外，利用标定杆技术补偿视场（FOV）效应与透视现象，显著降低了系统成本。值得注意的是，多目相机虽能提供多视角与三维重构结果，但难以确保各相机保持完全相同的安装角度、距离与焦距。Donadello等人[75]基于三角测量法在原始同轴装置上实现熔池高度测量，该系统虽灵敏度不及多相机方案，但被证实在亚毫米级别可用于闭环反馈控制器。Sun等人[71]采用与文献[75]类似的同轴装置，基于实测熔池宽度运用抛物线与圆弧两种曲线拟合方法实时预测熔池高度，达到92%的预测精度。除高度测量外，Smurov等人[39]通过CCD相机记录单颗粉末颗粒飞行轨迹，发现粒子流与基板法线呈约18°锥角，据此分析了载气流量对颗粒飞行速度的影响，这对优化送粉条件具有重要意义。

所有基于图像信号的在线监测手段均需经历类似处理流程，如图像滤波、阈值分割、边缘检测及熔池图像特征提取等[36,47,74]，这增加了图像处理中的人为干扰。模糊阈值法、多尺度形态学算子及自适应算法已被应用于DED-LB过程，以提升熔池轮廓提取精度与系统稳定性[42,76,77]。然而面对复杂场景时，其自适应能力仍显不足。此外，由于DED-LB工艺的复杂性，仅通过观察单一熔池特征无法准确判定沉积质量。相比之下，机器学习以特征自动学习与强泛化能力见长。Kao等人[78]发现低质量与正常工艺的熔池图像无明显差异，采用机器学习方法对沉积质量进行在线预测。实验发现卷积神经网络（CNN）在特征提取与分类方面优于自编码器，这主要得益于其分层特征学习与深度结构优势：将采集的同轴图像作为输入，经多重卷积、池化与全连接层处理后，输出宽度、高度及热影响区高度与沉积层高度的比值。图4展示了CNN在不同工艺参数下的判定结果，红色表示加工不良，蓝色表示加工正常，两者准确率均高于95%。但深度学习模型的实现需要大量训练数据集，这往往需耗费大量精力获取[79]。

图4 沉积过程判定结果。a 750 W和300 mm/min；b 750 W和450 mm/min；c 750 W和600 mm/min；d 1000 W和300 mm/min；e 1000 W和450 mm/min；f 1000 W和600 mm/min；g 1000 W和750 mm/min；h 1250 W和450 mm/min；i 1250 W和600 mm/min；j 1250 W和750 mm/min；k 1250 W和900 mm/min；l 1500 W和600 mm/min；m 1500 W和750 mm/min；n 1500 W和900 mm/min[78]。

2.2 基于温度信号的监测方法
当高能激光束照射基体材料表面时，其能量被吸收并转化为热能。基体表面和粉末在热源作用下受热，在以激光束照射点为中心的局部区域形成熔池[67]。随着激光束移动，熔池迅速冷却凝固[56]。此过程中的温度变化伴随着微观组织结构的演变[52,80]。Bi等人[57]验证了温度信号与激光功率、送粉速率和扫描速度等主要工艺参数的关联性，结果表明稀释率和尺寸与温度信号具有良好相关性。可见，工艺区域的温度分布及其瞬态行为直接反映了粉末-基体结合状态，并显著影响零件性能[81]。采用温度传感设备监测温度场显得尤为重要。

温度监测设备根据工作原理分为接触式与非接触式两大类。受测温范围和响应速度的限制[82]，热电偶等接触式温度传感器不适用于具有高温、大温度梯度和快速冷却特性的熔池温度监测。然而，使用多个热电偶测量基体温度仍是理想选择[83,84]。非接触式高温计[39,81]均基于红外辐射原理进行测温，包括可测量熔池单点温度的单点式高温计、能够消除表面反射和散射影响的多波长高温计，以及可直接获取熔池表面温度分布的红外热成像仪[54]。表1展示了不同型号温度计的性能参数对比（仅供参考），实际应根据监测对象和具体需求选择合适的传感设备。

Thawari等人[84]采用K型热电偶和激光位移传感器监测了不同固定方式下基体的温度与变形变化，开展了仿真与实验相结合的研究。结果表明，简支和固定支撑产生的变形比悬臂支撑减少40-50%。在所有试样中，多层沉积产生的变形均小于单层沉积，这正源于温度梯度变化导致材料以不同速率热胀冷缩。温度不仅引起变形，还会导致微观组织变化。在后续研究中，通过布置多个热电偶监测热历史[83]，发现与直接沉积Stellite 6相比，添加Inconel 625可使温度降低20-22%，并形成细小微观组织且无裂纹轨迹，但缺乏对沉积层力学性能的验证。在Stellite 6与Inconel 718的多层沉积实验中，Thawari等人[32]测得如图5所示的熔池温度曲线，可见不同沉积材料的熔池热历史趋势相似。此外，观察到第二沉积层的熔池温度高于首层，这种温升归因于层间短时热量累积。因此，若在沉积开始前对基体进行预热，可有效降低热梯度并改善沉积性能。Srisungsitthisunti等人[85]采用Inconel 625粉末进行多层沉积实验时也得出了类似结论。

02

部分图文

图5 S6与S15样品熔池温度曲线：(a) Stellite 6（首层），(b) Inconel 718（首层），(c) Stellite 6（第二层），(d) Inconel 718（第二层）

为研究热循环随工艺参数的变化及其对沉积层力学性能的影响，Muvvala等人[86]采用单点单色高温计记录了DED-LB过程的热循环数据，并估算了加热与冷却速率。研究发现扫描速度对冷却速率的影响大于激光功率。该结论被应用于Inconel 718与TiC复合材料的DED-LB实验中，通过单点单色红外温度计分别在400 mm/min和1200 mm/min扫描速度下监测熔池热循环。图6[41]显示：当冷却速度较慢时，TiC在凝固过程中分解形成树枝晶结构，此时熔池存在时间过长会导致材料呈现脆性及较差的耐磨性能。产生良好轨迹质量的熔池存在时间范围为0.25 s

除监测熔池热历史外，红外相机比高温计能提供更详尽的时空信号，但其校准过程需确定在高温下会发生变化材料发射率[53]。Doubenskaia等人[87]采用红外热成像技术测量熔池亮温，通过灰体假设在不同工艺参数下获得了沉积层区域的真实温度分布（图7），并根据材料液-固相变点进一步确定了相变过程中的发射率和轨迹尺寸。从图中可见，随着激光功率增加，轨迹宽度和热影响区尺寸明显增大。

图6 凝固平台斜率与微观结构关系

图7 通过黑体校准红外相机获得的熔覆区亮温分布（扫描速度S=1 mm/s，激光光斑直径d=2.5 mm，送粉速率F=10.5 g/min）：(a) P=500 W, f=6 L/min；(b) P=750 W, f=9 L/min

尽管高温计能以比相机更快的响应速率提供温度分布和热历史信息，但无法直观表征内部缺陷，不能作为沉积性能的单因素表征依据。研究表明，仅以温度为输出变量的单输入单输出（SISO）控制系统在控制多层沉积时无法保证轨迹形貌的均匀一致性[88,89]。这是因为不同熔池形貌可能具有相同温度，这取决于热量输入与损失之间的动态平衡。针对该问题，Tang等人[90]与Song等人[34,35]分别开发了层间控制系统和基于相机-温度的多源混合控制系统，能有效提高零件尺寸精度。虽然相机可提供可视化过程信息，但图像采集受环境光照条件、反射、等离子体弧、粉末闪光等噪声影响[38,55]。综上所述，在实际工程应用中，温度信号常作为辅助信号，与干涉可见光信号形成强力互补。例如，Xu等人[36]构建了基于红外热成像与高速相机结合的多源图像监测系统，分别从红外热像仪和高速相机提取了熔池与飞溅的六项互补特征，实现了99.5%的精细特征分类精度。

2.3 基于等离子体光谱信号的监测方法
本质上，上述在线监测方法均与光学信号密切相关。通常相机采集的图像基于可见光信号，而高温计和热像仪等测温设备则基于红外热辐射获取温度信息[91]。一种特殊的光谱强度信号——等离子体光谱，也可用于DED-LB过程的在线监测与诊断[92]。图8展示了激光诱导等离子体检测示意图[92]。借助等离子体光谱信息，可在特定波长范围的频域内观察DED-LB过程中脉冲激光烧蚀样品产生的原子或离子特征。光谱信号相比图像和温度信号具有更强的抗背景噪声能力[93]，且能在原子水平提供更丰富的物理信息[46]。光谱分析涉及复杂的数据处理技术，设备使用和维护成本较高。常用光谱传感分析设备包括光电二极管和光谱仪。光电二极管响应速度较快，但仅能检测光信号强度，无法提供光谱分布详细信息；光谱仪可同时测量多个波长的光信号，通过光谱表征提供材料的详细元素组成。此外，许多研究者通过DED-LB过程中产生的等离子体羽流获取等离子体温度/电子温度、光谱强度及谱线强度比等信息[94,95]，用以表征微观组织和力学性能变化、气孔与裂纹等缺陷的产生[93,96]，同时阐明了工艺参数与等离子体光谱信息之间的关联性[94]。

激光诱导等离子体检测示意图

图8 激光诱导击穿光谱（LIBS）探测的示意图Schematic diagram of the detection of laser-induced plasma

光电二极管通常用于监测光谱的整体强度，但无法区分光谱中不同波长的光成分。Miyagi等人[97]在激光头中集成三个光电二极管，分别监测熔池的热辐射、羽流辐射和激光反射信号强度。通过不同波长的选择性滤光片接收特定光谱信号，通过设置不同工艺参数组合，获得了不同信号强度随工艺参数的变化规律以及沉积层尺寸与信号强度的关系。实验结果表明，热辐射信号强度与熔池宽度、激光功率之间具有良好的相关性，据此建立了熔池热辐射反馈控制系统。除表征熔池尺寸外，Lin等人[58]与Bi等人[12,57]分别利用光电二极管监测热辐射能量并将其与温度建立关联。因安装简便、响应快速，光电二极管在无需获取元素成分的控制系统中备受青睐。

激光诱导击穿光谱（LIBS）是目前获取等离子体羽流并对目标物进行元素定量分析最常用的技术，具有在线分析、非接触工作的特点[59,60,98]，可适应DED-LB过程的极端工况。Lednev等人[96]开发了LIBS探头[99]，对熔池进行原位监测与定量分析。如图9所示，缺陷沉积中铁原子线（Fe I 278.81 nm）和铁离子线（Fe II 274.67 nm）的LIBS信号平均强度均优于正常沉积，且该差异具有95%的显著性水平。但获得信噪比良好的LIBS光谱对传感器与光谱仪的采样分析速率要求较高。Ni等人[94]在铝基体上沉积高熵合金粉末时，获取了不同扫描速度下400-850 nm波长范围的等离子体发射光谱。图10展示了不同扫描速度下Al-II谱线强度随沉积层深度的变化规律，可见Al-II谱线强度随扫描速度增加而降低，其变化趋势与沉积层深度具有可比性，表明Al-II谱线强度可在一定程度上表征沉积层深度变化。相较于熔池LIBS采样，Sdvizhenskii等人[98]将监测对象改为金属粉末流，避免了熔池黑体辐射和激光反射的干扰，显著提升了系统鲁棒性。但由于颗粒密度分布不均，LIBS采样点需通过二维映射持续优化。光学发射光谱（OES）是LIBS的替代性等离子体光谱分析技术，其光谱分辨率更高，可分析更大深度处材料成分的细微变化[95,100]，但OES通常带来更大数据量，这无疑增加了有效信息提取与分类的难度[62]。

图9最优与缺陷激光焊接状态下熔池原位烧蚀的LIBS信号对比：（a）铁原子线Fe I 278.81 nm积分强度；（b）铁离子线Fe II 264.67 nm积分强度；（c）铁离子线与原子线积分强度比（Fe II 264.67 / Fe I 278.81）

图10扫描速度对沉积层深度与谱线强度的影响

DED-LB过程经历固-液-气相变[101]。由于饱和蒸气压影响，光谱仪在熔池上方捕获的等离子体特征与熔池内元素特征存在差异。为补偿金属气体分压导致的成分偏差，Wang等人[102]采用能量色散谱（EDS）测量沉积层元素重量百分比，据此建立谱线强度比的校准曲线，构建了适用于DED-LB过程的监测系统。当熔池上方合金蒸气浓度大于3%时，组分相对偏差小于8%；而低于3%的组分浓度会显著影响光谱误差率，这表明监测系统需进一步改进。Song等人[92]分别利用谱线强度比、谱线强度比与光谱积分双特征训练支持向量回归（SVR）模型预测元素浓度。为验证有效性，在不同标称元素浓度下与校准曲线法进行预测对比实验。图11结果表明，SVR方法能有效解决低浓度区域校准曲线的非线性问题，且以谱线强度比和积分强度为输入的SVR2比仅用谱线强度比的SVR1具有更高特征维度，获得了更优预测结果，证明高维特征能更好捕捉与元素成分的关联。除校准问题外，Wang等人[102]使用的低激光能量密度在沉积镍基高温合金粉末时未能观测到W、Mo等难熔元素发射的谱线。De Baere等人[61]在测量400-850 nm辐射光谱范围时未发现等离子体信息特征，实验证实较低激光能量密度无法产生等离子体羽流，这限制了等离子体光谱在DED-LB在线监测技术中的应用。

图11采用校准曲线、PLSR、ANNs和SVR方法预测的Al浓度与标称Al浓度对比[92]

2.4 基于声发射信号的监测方法
声发射（AE）技术通过检测材料在应力、温度、压力等作用下释放的微小声波信号来获取材料内部信息[63,103,104]。DED-LB过程中高能激光与材料相互作用产生的复杂物理化学过程会诱发一系列声振动，形成包含裂纹、气孔等缺陷丰富信息的声发射信号[50,51,105]。但AE信号微弱，需借助高灵敏度仪器采集分析。AE信号采集装置按传感器安装位置分为接触式[106]与非接触式[66]。接触式传感器成本较低，可直接接触被测物获得最直观测量结果，但鲜有接触式传感器能适应DED-LB过程的高温环境，通常需要采用波导杆或水循环的冷却方式，其中波导杆还可作为特定波模的传播介质[105,107]。非接触式传感器可实现无损检测，但对成本和环境条件要求较高。

Garcia De La Yedra等人[66]分别采用激光测振仪与光学麦克风监测热应力引起的层裂和热影响区裂纹声波，通过图12所示不同试样下的归一化声能图像相互验证灵敏度，提供了更可靠的裂纹分析。基于沉积过程产生裂纹或缺陷时会发射能量冲击的现象，Li等人[105]利用AE传感器实时采集沉积过程的AE信号与信号能量（图13），发现正常沉积过程的AE信号相对平稳，而裂纹处的信号能量幅值远大于正常状态。Wang等人[108]结合AE技术与有限元分析研究了DED-LB过程中裂纹产生位置与裂纹扩展温度范围，结果表明裂纹数量与涂层面积、厚度及冷却速率呈正相关。Strantza等人[109]利用AE监测DED-LB过程中的裂纹扩展过程，建立了AE参数与裂纹产生位置的联系。Gaja等人[50,51]采集混合金属粉末沉积过程的AE信号，分别采用K-Means聚类、逻辑回归（LR）模型和神经网络（ANN）模型成功区分了气孔与裂纹特征：气孔产生的AE信号具有短衰减时间与小振幅，而裂纹触发的AE信号呈现短持续时间与高振幅特性。Taheri等人[106]通过监测基体AE信号，采用与文献[51]相似的聚类算法定义了DED-LB过程的五种状态。这些分析表明AE监测技术在DED-LB过程在线监测与缺陷诊断方面潜力巨大，信号幅值、持续时间、上升时间等参数是识别缺陷源机制及严重程度的关键特征。

图12光学麦克风（绿色）与激光测振仪（黑色）监测的归一化单事件声发射能量对比[66]

图13 沉积过程AE信号与实时信号能量（右侧实景图为沉积层着色显影检测效果，裂纹会显现红色轨迹）

除研究AE信号与工艺缺陷类型的关联外，越来越多学者探索了不同加工条件对AE信号表征的影响。Li等人[105]通过改变特定工艺参数获取正常沉积与疑似裂纹信号的特征参数数据集，构建了名为SRCD的沉积层状态识别与裂纹缺陷检测网络模型（图14）。该深度学习模型能有效识别某工艺参数异常引起的11种裂纹生成情形，模型准确率达99.76%。基于t-SNE算法进行特征优化，Li等人[110]提取了三组不同工艺参数下AE信号的时域特征（均方根值、峰度、稀疏因子、样本熵等）与频域特征（能量熵），分别获得了92.8%、89.0%和91.8%的准确率。Whiting等人[107]在送粉管路集成非接触式AE传感器，开发了基于AE信号的粉末质量流量监测系统。测试表明AE系统产生与质量流量成正比的信号，两个信号样本间的相关系数达0.985。综上所述，DED-LB中的AE特性可有效分析基体加工状态，不同工艺参数下熔池振动、粉末喷射及材料变形产生的AE信号能有效表征加工状态与质量，利用该方法进行沉积层或更复杂零件的故障诊断是未来研究热点。

除研究声发射信号与工艺缺陷类型关联外，越来越多学者探索了不同加工条件对声发射信号表征的影响。Li等人[105]通过改变特定工艺参数，获取了正常沉积与疑似裂纹信号的特征参数数据集，并构建了名为SRCD的沉积层状态识别与裂纹缺陷检测网络模型（图14）。该深度学习模型能有效识别某工艺参数异常引起的11种裂纹生成情形，模型准确率达99.76%。基于t-SNE算法进行特征优化，Li等人[110]提取了三组不同工艺参数下AE信号的时域特征（均方根值、峰度、稀疏因子、样本熵等）与频域特征（能量熵），分别获得92.8%、89.0%和91.8%的准确率。Whiting等人[107]在送粉管路集成非接触式AE传感器，开发了基于AE信号的粉末质量流量监测系统。测试表明AE系统产生与质量流量成正比的信号，两个信号样本间的相关系数达0.985。综上所述，DED-LB中的AE特性可有效分析基体加工状态，不同工艺参数下熔池振动、粉末喷射及材料变形产生的AE信号能有效表征加工状态与质量，利用该方法进行沉积层或更复杂零件的故障诊断是未来研究热点。

图14 本文提出的SRCD框架模型[105]

2.5 基于X射线信号的监测方法
前述四种在线监测信号是当前DED-LB工艺最常用的传感信号，但对工艺信息的表征能力有限，需采用更先进的监测设备。原位X射线成像已被证明是一种非常有效的技术，当多色X射线束照射并穿透样品时，闪烁体将X射线束转换为可见光，通过高速相机实现成像显示，可进一步获取材料内部结构及缺陷生成信息[48]。X射线成像技术已在粉末床熔融（PBF）在线监测中逐步成熟[64,68,69]。借鉴于此，近期若干研究者在DED-LB中开展类似研究，以更深入揭示激光-粉末-熔池之间的动力学相互作用。

为揭示粉末流对熔池波动及气孔形成的影响，Wolff等人[48,65]搭建了两套不同粉末流速数量级的DED系统，分别通过X射线成像进行监测。低粉末流速的小型系统显示出类似PBF实验的锁孔现象，而工业规模的大型系统则表现出更多集中于熔池表面的波动。图15展示了X射线成像下的序列图像，首行红色虚线圆标示熔池表面捕获的含气孔粉末，末行黄色虚线圆显示气孔逸出路径。在后续工作中，采用高速X射线成像对气孔生成过程进行捕获、可视化与分类[111]，以此阐明形成机理，更好指导实际生产应用。基于边缘图像模板结合贝叶斯推理方法，Lindenmeyer等人[49]首次使用X射线成像自动提取熔池形状与尺寸，该方法缓解了人工分析繁琐数据的瓶颈，但检测精度仍受噪声较大影响。Chen等人[44]采用同步辐射X射线成像研究Ti-6242沉积过程中激光功率、送粉速率和扫描速度等工艺条件对熔池形貌的影响，同时观察到粉末烧结与气孔形成过程。Chen等人[45]通过X射线成像量化关键特征并引导衍射过程，分离出熔池温度梯度，获得了沉积过程的相变序列与应力状态。

图15大型DED系统X射线图像序列（激光功率200 W，扫描速度100 mm/s，粉末流速535 mg/s）[48]

X射线成像是捕捉熔池动力学与缺陷演化的重要可视化工具。此外，X射线衍射与小角X射线散射（SAXS）也是X射线信号相关的分析技术，分别用于监测凝固动力学与析出相演变[112]。当前X射线信号已逐步应用于DED-LB在线监测，但由于相关设备复杂性及X射线强辐射性，需要设计特定DED-LB系统。基于X射线信号的DED-LB在线监测技术目前仍存在局限，但具有良好的发展潜力。因此，X射线成像技术的研究与优化将有助于深入理解DED-LB过程，推动DED-LB的进一步应用与发展。

3 DED-LB控制策略
DED-LB作为复杂工艺过程，当前生产中仍多采用开环控制，工艺参数组合通常需经过多次实验分析调整优化。然而DED-LB涉及多物理场耦合，各工艺参数的最优水平还取决于材料、工况及多参数实时相互作用[105]。离线工艺参数优化无法充分捕捉复杂时变特征对工艺稳定性的严重影响，亦难以克服因持续热累积导致的零件几何偏差与变形。为实现DED-LB过程实时控制，众多学者开展相关研究，采用不同传感装置捕获图像、温度、光谱、声发射及X射线等监测信号来表征DED-LB过程信息，据此建立闭环控制系统，通过及时调整工艺参数有效提高涂层质量、降低缺陷率[24,113,114]，实现DED-LB过程的自动化与智能化。

本节将重点讨论DED-LB质量控制系统的不同控制策略，包括具体控制方法、优化算法及沉积性能评价指标。所述输入控制信号均基于第2章在线监测信号，旨在探索工艺参数-在线监测信号-沉积质量的三维映射关系。

3.1 常规控制方法
常规控制方法包括经典PID控制、模糊控制、反馈控制、前馈控制及模型预测控制（MPC）。基于质量平衡、能量平衡、动量平衡、热传导方程与热对流方程等物理原理[115,116]或模型传递方法[117]构建的DED-LB瞬态过程称为数学解析模型，可精确表征控制系统行为。但考虑到DED-LB过程复杂性，控制器输入与输出控制变量间存在非线性关系[118]，最常采用的是基于实验数据拟合的经验模型。常规控制方法基于简单控制逻辑，通过反馈机制实现DED-LB质量控制，这些方法的稳定性和有效性已在大量研究与实践应用中得到充分验证。

熔池几何特征是最有效的控制参数。Hofman等人[40,73]开发了基于CMOS相机的DED-LB控制系统，可实时调节激光功率。该闭环系统能在1秒内补偿沉积过程的热累积，获得定制化的熔池宽度与稳定的稀释率。类似地，Akbari等人[119]分别选择激光功率和熔池宽度作为控制输入与输出变量，在文献[40]基础上以更多样化指标验证了控制器性能。Moralejo等人[72]和Ding等人[120]分别结合常规PID控制器与前馈控制器特性，设计了前馈-反馈控制器。这种组合控制方法可提高系统响应速度与控制精度：前馈控制器根据期望DED-LB宽度提前调整功率，从而降低系统响应时间；同时PI控制器根据实际熔池宽度进行反馈调节，使沉积层宽度维持在期望值附近。Fathi等人[121]也提出了类似的前馈PID控制器，选择扫描速度作为输入控制变量，熔池高度作为输出，该控制器性能在曲面零件制造中得到良好验证。面对相同表面制造挑战时，Shi等人[122]开发了高度记忆策略，采用多个PI控制器对不等高轨迹进行分段控制，通过实时测量当前层高度可预先规划下一层控制器参数以消除不平整。图16展示了“弯管状”零件受控沉积过程中四个典型区域的微观结构，晶粒尺寸从5-15 μm细化至3-10 μm，证明了该控制策略的有效性。

图16 Fe313合金在4个典型区域的微观结构[122]

Miyagi等人[97]通过捕获熔池热辐射信号强度，揭示其与沉积层宽度和激光功率的关联性，据此开发了自适应控制系统。图17展示了该系统控制流程图，通过调节激光功率确保热辐射信号强度恒定，避免过热输入。热辐射信号目标值可在沉积过程中灵活改变，自适应控制周期高达1 kHz。控制系统效果如图18所示，可清晰观察到在系统控制下沉积层具有更精确的形貌和更稳定的截面。测量显示相较于无自适应形貌控制，宽度变异系数从63.6%降至12.5%。Bi等人[57,123]构建并测试了基于红外温度信号的DED-LB控制系统，相较于恒定激光功率的多层沉积，过程受控试样具有更均匀的微观组织、硬度及更高的尺寸精度。Farshidianfar等人[124,125]设计的PID控制器旨在通过调节扫描速度使冷却速率维持在期望值附近，从而确保DED-LB全过程获得一致可控的微观组织。

图17基于热辐射信号强度的自适应形貌控制流程图[97]

图18沉积墙结构表观形貌与横截面（激光功率=1200 W，扫描速度=10 mm/s，离焦量=36 mm，单位长度送粉量=0.01 g/mm）：(a) 无自适应形貌控制，(b) 采用自适应形貌控制[97]

除前述激光功率、扫描速度和送粉速率外，光束形貌同样是重要工艺参数。光束整形通常包括调整光束尺寸与能量分布。DED-LB过程中，激光束聚焦改变光束尺寸，可调控热输入进而影响熔池瞬态特性、粉末捕获效率及试样微观组织[126,127]。Zhao等人[128]通过改变离焦量实现光束整形，论证了焦移量控制对试样组织性能的影响。此外，Wang等人[129]分别将层高和离焦量作为反馈控制的输入与输出参数，实现了光束尺寸的实时变化。结果表明设计的控制回路能有效补偿多层沉积过程中的高度不一致问题。

除控制光束尺寸外，光束整形还涉及调整激光波前分布以改变能量分布与传播特性。此类整形通过基于光学理论的一系列光学元件实现。Chen等人[130]对比研究了平顶激光束（FTLB）与高斯分布激光束（GDLB）沉积IN718时的元素偏聚和Laves相形成，结果表明GDLB-IN718中Laves相形成较FTLB-IN718显著改善。Shang等人[131]采用可变光束轮廓调制器改变能量分布，实现了单道沉积层耐磨性与抗热裂性能的优化。然而，因昂贵的光学元件成本及复杂结构激光头中光学系统集成难度[132]，具有非均匀能量分布的光束在加工过程中难以动态调整。尽管受硬件与软件限制该领域研究报道有限，基于动态激光束能量分布调整的反馈控制有望成为未来热点。

除选择合适控制参数外，众多研究还强调系统输入输出映射建模的重要性。该建模过程可作为控制系统设计基础。Song等人[34]通过建立激光功率与熔池温度间的状态空间模型，开发了图19所示的闭环控制系统。通过将该控制器与熔池高度控制器串联并设置相应控制动作，Song等人[35]开发了双输入单输出控制器，有效缓解了多层沉积过程中的欠堆积与过堆积问题。基于实时测量的熔池温度，此类广义预测控制器（GPC）可预测未来温度变化。GPC温度控制系统的建立对未来扩展更复杂的多输入多输出（MIMO）DED-LB控制系统具有重要意义。基于名为Hammerstein的半经验模型，Fathi等人[133]建立了扫描速度与高度间的动态响应关系，随后在此基础上开发了由滑模控制器（SMC）和PID控制器组成的联合控制系统。斜面零件制造实验表明，所设计控制系统能有效减弱阶梯效应，但仍存在15%的最大高度偏差。基于等温迁移方法，Devesse等人[117]开发了熔池动态热物理模型，建立了熔池表面温度与宽度间的关联关系，该模型随后指导了DED-LB控制系统设计[134]。该控制结构包含静态线性状态反馈控制器和PI控制器，可在40 ms内通过调整激光功率跟踪目标熔池宽度变化且稳态误差为零。如前所述，常规控制方法以结构简单与控制性能有效为特点，但在处理非线性、多变量及时变DED-LB过程时仍存在较大不确定性。

图19 配备闭环温度控制器的DMD工艺实验装置[34]

3.2 控制系统智能优化方法
部分研究者将优化算法与机器学习集成至DED-LB控制系统，以进一步提升控制精度。我们将这些智能优化方法分为两类：构建控制模型的优化方法与整定控制器参数的优化方法，这两种方法分别在加工前与加工过程中发挥重要作用。

神经网络、支持向量回归（SVM）等机器学习算法及遗传算法、粒子群算法等优化方法，可从大量监测数据中学习DED-LB系统的非线性行为，从而建立连接工艺参数与沉积质量的更精确高阶映射模型。Ma等人[135]通过实验研究不同工艺参数对稀释率和残余应力的影响，随后在二阶多项式响应面模型约束下，应用多目标量子粒子群优化（MOQPSO）获得模型响应最优解。Yu等人[136]开发了送粉速率、扫描速度与裂纹密度间遗传算法优化的神经网络模型，实验结果表明遗传算法优化提升了模型预测精度，并在最小裂纹密度下获得最佳工艺参数组合。类似地，Yang等人[137]采用遗传算法优化激光功率、扫描速度与熔池中心温度间的映射模型，据此获得最优工艺参数并验证有效性。在15-5PH粉末与20Cr13基体沉积过程中，Zhou等人[138]通过结合灰狼优化（GWO）算法与BP神经网络建立沉积层几何特征预测模型，优化得到的最佳工艺参数为激光功率1440 W、扫描速度10 mm/s、送粉速率2.3 r/min，沉积层较优化前表现出更优显微硬度与耐腐蚀性能。已有诸多针对不同材料的类似模型预测与工艺参数优化研究报道，且均取得良好效果[139-141]。

综上，机器学习可用于构建更精确的离线模型。但需要多次训练与迭代的机器学习方法难以满足DED-LB在线控制实时性需求。近期刚出现关于机器学习模型用于在线缺陷诊断与补偿的报道。Gunasegaram等人[142]指出常规闭环控制策略的不足，提出了面向DED-LB辅助加工的机器学习框架，该框架致力于填补机器学习辅助自适应控制方向的研究空白。Pandiyan等人[143]开发了基于CNN的自监督深度学习框架，采用CCD相机捕获熔池图像，最终实现沉积质量的有效分类，并通过所建预测模型探讨了在线监测出现偏差时实时补偿的可能性。总之，将机器学习集成至在线控制策略在响应速度等方面仍存在局限，但具有预测能力的机器学习控制方法能更好适应DED-LB的非线性与多变量特性，未来发展潜力巨大。

Miao等人[144]将优化算法应用于控制器参数整定，具体采用粒子群算法全局优化线性二次调节器（LQR）的控制权重矩阵以获取最优控制权重。PSO-LQR控制策略在薄壁加工中实现了0.2 mm的熔池宽度控制精度和0.5 s的响应时间。为避免常规闭环控制繁琐的系统辨识过程，Chen等人[145]提出基于虚拟参考反馈整定（VRFT）算法的数据驱动自适应控制策略，具备参数自动整定能力。所设计控制器的参数在整个沉积过程中实时更新，不受当前时间、层数、材料、尺寸或形状影响。从图20所示实验结果可见，该控制器较常规PID实现了更均匀的表面轮廓。未来研究可探索扩展控制变量（如送粉速率与扫描速度）以实现更完善的控制系统。Farshidianfar等人[146]采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）算法开发扫描速度与层高的映射模型，基于多组实验采集的输入输出数据完成模型辨识，设计了DED-LB过程控制系统。相较于PID和MPC等常规控制器，该控制系统在响应速度与稳定性方面取得满意结果。Chen等人[147]采用无模型自组织模糊控制（SOFC）方法进行质量控制，该方法良好适应DED-LB的非线性耦合与时变特性。SOFC控制器具备在线学习能力，可同时调节激光功率与扫描速度。当面对几何形状与吸收率变化的工件时，该控制器表现出优于PID与模糊控制器的抗干扰能力。

图20 实验1试样（实体半圆柱体轮廓刀具路径，316L不锈钢）：(a) 无控制制备试样，(b) 无控制试样重构表面，(c) 常规PID控制制备试样，(d) 常规PID控制试样重构表面，(e) 所提自适应控制制备试样，(f) 自适应控制试样重构表面[145]

4 现存主要问题与未来发展趋势
4.1 主要问题与局限
DED-LB在线监测技术已用于捕获和量化工艺时变特性，并建立工艺参数、监测信号与沉积质量间的映射关系。此外，通过实时反馈控制可有效减少形貌与组织缺陷。但不可否认，仍存在若干待解决的问题。

4.1.1 在线监测的问题与局限
就当前在线监测系统而言，或基于熔池、粉末与基体等直接可测特征构建[74,84]，或借助光谱与声学信号间接表征加工过程中元素成分与缺陷的微尺度演变[96,108]。然而这些系统鲜少在多尺度下运行，更先进的集成传感设备需进一步研发。

部分在线监测技术在特征提取与分析中可能存在灵敏度与分辨率不足的问题，尤其在处理DED-LB这类强辐射干扰与多参数耦合的复杂工程问题时，难以精准捕获与量化微观变化。

X射线成像作为DED-LB新兴在线监测技术，因其强穿透性能够揭示过程中更深入的结构变化与缺陷信息[48]，但同时也带来辐射安全问题与较高成本。

4.1.2 控制策略的问题与局限
现阶段控制系统大多局限于平面线性加工过程。因控制精度与稳定性不足，无法应用于实际生产中的复杂曲面零件或涂层加工。因此，如何设计具有更高精度与稳定性的控制系统是亟待解决的问题。

另一方面，当前多数闭环控制研究采用单一工艺参数调控单一监测特征，无法阐明其复杂成形机理及多场耦合下熔池的动态演化行为。尽管Song等人[35]设计了针对层高与温度的多输入系统，其本质上仍由两个单输入控制器串联构成。

4.2 未来研究方向
DED-LB过程存在表面形貌（宏观尺度）、裂纹（介观尺度）与晶粒尺寸（微观尺度）等多尺度信息。单一监测信号无法保证信息的准确性与全面性。为适应DED-LB的多场多参数耦合特性，未来在线监测技术研究应在现有监测设备基础上持续改进，研发具有多信息监测效应的集成传感器。通过结合多种监测手段，构建多模态监测系统，为加工提供更详尽的信息与反馈。

提升在线监测系统性能与功能需兼顾软件与硬件。因此，需探索多尺度质量在线评估方法。例如，Li等人[148]近期提出仅采用单一传感器实现多尺度质量监测的方法，以解决宏观高不稳定性与微观孔隙问题。该研究采用配备光学特征增强技术的CMOS相机捕获沉积轮廓与熔池图像，并设计物理模型驱动的监测算法预测孔隙率，为革新多尺度在线监测技术提供了良好研究方向。

智能优化方法已开始应用于DED-LB的预处理与加工过程。一方面，这些方法虽能通过计算机-实验交互提升模型精度[20]，但可能引入响应速度不足与鲁棒性欠缺等挑战[40]。尽管将其用于控制系统输出输入建模的研究报道有限，这指明了DED-LB在线控制系统未来的发展方向。

另一方面，将预测模型获得的最优解作为控制器初始工艺参数组合的输入，可获得收敛更快、控制精度更高且成本更低的控制系统。此外，优化模型可用于开发存储设备状态、历史数据与控制指令等信息的云数据库[149,150]。基于云数据库开发的控制系统具有强大的数据存储与处理能力，已在其他工程领域应用，这将为DED-LB控制系统的改进提供宝贵思路。

综上所述，未来需构建多传感器融合的在线监测与控制一体化DED-LB系统。如图21所示，通过在线监测设备采集的图像、温度、等离子体光谱、声发射与X射线信号进行实时信号处理，从中提取有效特征参数并同步传输至自适应控制系统。此外，将智能优化算法与先进控制策略集成于控制系统模型预处理与参数整定中，在提升控制精度的同时降低响应时间。此类监测-控制系统具有更强的信息表征能力，可降低后处理成本，为深化和拓展DED-LB应用领域奠定基础。

图21激光定向能量沉积多传感器融合在线监测-自适应系统及参数映射关系

03

结论/展望

本文重点聚焦DED-LB当前发展现状，从在线监测与过程控制两方面展开探讨。通过对不同监测信号、传感设备、控制策略及优化算法的论述与分析，可获得以下结论：

文章原文阅读：https://link.springer.com/article/10.1007/s00170-024-13893-1

Liu, W., Wang, T., Liu, B. et al. Research of on-line monitoring technology and control strategy for laser-directed energy deposition: a review. Int J Adv Manuf Technol 133, 3105–3132 (2024). https://doi.org/10.1007/s00170-024-13893-1

长三角G60激光联盟陈长军转载

来源：江苏激光联盟