本发明涉及激光选区熔化技术熔池温度监测领域，尤其涉及一种用于增材制造的超快速熔池温度在线监测方法。
背景技术：
1、激光选区熔化技术(slm)一直都被认为是最具潜力的新型制造技术。其先进性和环保性被认为是下一次制造技术革命的推动者。激光选区熔化技术是一种基于离散成型思想的制造技术，这种“点动成线，线动成面，面动成体“的技术极大提高了工件制造的自由度，解决了传统减材加工制造工艺中特殊结构难加工甚至无法加工的问题。近年来被广泛运用在航空航天、医疗、汽车工业等领域。
2、直接加工出复杂结构的零件是激光选区熔化技术的终极目标，但由于激光选区熔化过程中材料的成型是依赖金属快速加热融化至熔融状态再迅速冷却的能力，在这种温度变化极大的加工条件下，容易产生热应力、热应变导致slm成型件存在残余应力，除此之外，温度梯度大，也会导致成型件发生翘曲，裂纹等缺陷。激光选区熔化技术熔池在微秒尺度上快速变化，解决以上成型过程中的缺陷需要依赖超高速的温度监测手段，进而在温度变化的过程中找到影响成型质量的因素。
3、现阶段的测温仪器频率不够高，温度监测方法精度不高且由于误差累积的缺点无法应用于长时间序列温度预测任务。而slm技术加工时间长，传感器采集的数据量巨大，温度监测方法仍有巨大的改进空间。
技术实现思路
1、本发明的目的在于解决现有技术的存在的问题，提出一种基于深度学习的超快速熔池温度监测系统和方法，通过激光同轴光路与超快速熔池温度在线监测系统对激光选区熔化技术熔池温度进行监测，以解决传统测温仪器检测速率慢和传统校正手段精度不高的问题。
2、本发明提供的技术方案如下：
3、第一方面，本发明提供一种激光粉末床选择性熔化增材制造温度检测系统，包括：
4、激光器、长波通二向色镜、激光准直系统、振镜系统、金属粉末床、分光镜、光电检测装置和控制系统；
5、所述激光器发射的激光，经长波通二向色镜、激光准直系统9和振镜系统10，将光路导向金属粉末床；加工过程中熔池的辐照光线经振镜系统10、准直系统9返回光路，再经分光镜后分为强度相等的两束光，再由光电检测装置接收，用以监测熔池辐照强度；
6、控制系统用于对整个系统进行控制以及数据处理。
7、进一步，所述振镜系统包括振镜和聚焦镜，透射光路通过振镜系统与聚焦镜照射到金属粉末床待熔化的位置。
8、进一步，所述光电检测装置包括聚焦镜、滤光片、光电探测器和信号采集装置；经分光后的光路经聚光镜和滤光片后，照射到光电探测器；信号采集装置与光电探测器连接。
9、进一步，所述光电探测器为探测范围为400-1100nm的pin雪崩光电二极管。pin硅基雪崩二极管具有超快速的弱光探测能力，其采集速率≤107/s，时间精度为1ns。
10、进一步，所述分光镜为50：50分光镜，置于光电探测器的前方，并且均匀的将光线分为强度相等的两束光线，该分光镜在600-900nm波段保持优良性能。
11、第二方面，本发明提供一种利用第一方面所述的激光粉末床选择性熔化增材制造温度检测系统进行激光选区熔化过程熔池温度监测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
12、s1：启动系统，激光器开始工作；
13、s2：光电检测装置将采集到的特定波段的熔池辐射强度信息传递给控制系统；
14、s3：根据斯特藩-玻尔兹曼定律及维恩位移定律建立熔池温度与其辐射出射度的关系式；
15、s4：构建informer神经网络，进行模型的训练和预测，所述informer神经网络依次包括经验模态分解分解模块、编码器、解码器和全连接层；所述编码器包括多头概率稀疏自注意力层和蒸馏自注意力层；
16、s5：利用s4的informer神经网络对s3中关系式产生的误差进行校准，获得辐射强度-温度模型；误差包括光路的损耗产生误差和光学器件对于不同波段光纤的透射反射率不同产生的误差；
17、s6：将该系统采集到的温度信息记录下来，用于分析与温度变化有关的缺陷的产生原因。
18、进一步，所述步骤s2中，特定波段为785nm与850nm波段。
19、进一步，所述步骤s3中，熔池温度与其辐射出射度的关系式为：
20、
21、式中，t为熔池预测温度，c2为第二辐射常数，λ1为785nm，λ2为850nm，m1为λ1波段的信号强度，m2为λ2波段的信号强度
22、进一步，所述步骤s4中，所述编码器包括三个注意力层和两个卷积层，其结构组成依次为：多头概率稀疏注意力层、卷积层、多头概率稀疏注意力层、卷积层、蒸馏自注意力层；
23、所述解码器的结构组成依次为：一个带掩码的多头注意力层和一个多头注意力层；
24、进一步，所述步骤s5中，包括以下子步骤：
25、s51：将历史采集的熔池温度数据进行数据处理，剔除异常温度数据，使用指数平滑对数据进行平滑处理，再通过emd(经验模态分解)将原始信号分解为数条imf分量和残差分量；
26、采用融合经验模态分解方法分解后的熔池温度时间序列x的表达式为：
27、
28、其中，x(f)为熔池温度时间序列数据，imfi(f)为第i个内涵模态分量，r(f)为残差，n为分解后得到的imf分量的数量，第n+1条分量为残差；
29、s52：将分解出的数条imf分量输入解码器的多头概率稀疏自注意力层中，时间复杂度为o(nlogn)，通过将输入的序列矩阵处理为3个不同的向量，其表达式如下：
30、
31、其中，q，k，v是指在自注意力机制中使用的三个输入向量，q表示查询向量，k表示键向量，v表示数值向量，wq、wk、wv为三个训练出的参数矩阵，x为原始熔池温度时间序列数据；
32、经过稀疏性评价公式：
33、
34、计算得到m(qi,k)表示第i个query的稀疏性度量，表示第i个query得近似疏松性度量；qi是q中得第i行，kj是k中得第j行，lk为k矩阵中向量的个数，d为维度，表示归一化因子；maxj表示使用j个计算结果中的最大值以代替m(qi,k)中的计算过程，降低计算的复杂度；
35、概率稀疏自注意力机制的表达式为：
36、
37、其中，attention(q,k,v)表示qkv的注意力，表示归一化因子，为前n个query的稀疏矩阵；为降低时间复杂度，仅计算ln(n)时刻的近似稀疏度量；最终的时间复杂度从o(n2)降为o(nlogn)；
38、s53：将步骤s52的输出结果输入蒸馏层自注意力层；蒸馏层自注意力层包括一维卷积层和最大池化层，用于将输出的尺寸进行变量长度范围和时间范围两个范围的缩放，使得范围长度变为原先的1/2，重复上述操作直到最后输出结果；
39、蒸馏操作从j到j+1层得公式如式子所示：
40、
41、其中，表示从第j层到j+1层得蒸馏操作；表示表示第j层t时刻得注意力块操作，conv1为一维卷积操作，relu是激活函数，maxpool是最大池化操作；
42、s54：对s53的输出结果进行解码，利用掩码操作输入一个与目标形状相同的0矩阵，使其在参数更新时不产生效果；
43、经过解码器后，每个待预测位置都有一个向量，将这些向量输入到一个全连接层得到预测值y，对预测值进行叠加求和得到最终预测值的结果；
44、最终预测值y的计算表达式为：
45、
46、其中，为第1个imf分量输入informer模型得到的第m个预测值，ym表示对n个imf分量预测结果求和的结果。
47、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第二方面所述激光选区熔化过程熔池温度监测的方法。
48、第四方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第二方面所述激光选区熔化过程熔池温度监测的方法。
49、第五方面，本发明提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第二方面所述激光选区熔化过程熔池温度监测的方法。
50、本发明的有益效果如下：
51、(1)本发明采用激光加工同轴光路进行温度检测，摆脱了传统测温方式对于空间位置的要求，无论加工位置在何处，辐照强度信号均可通过同轴光路反射到测温系统中。
52、(2)本发明采用光电探测器，尤其是使用了pin雪崩二极管，可以探测到超快速的光电信号，因此该系统具有了在微妙尺度上检测熔池温度的性能，进而可以检测到激光选区熔化打印技术中由于温度快速变化导致的一些缺陷。
53、(3)本发明构建了informer神经网络，用于解决传统网络精度不高的问题，更加精准的预测熔池温度；并且解决了传统神经网络误差累积和大量占用计算资源的问题，因此可以应用到长时间序列预测任务中，进而适应slm技术制造周期长数据多的特点。
1.一种激光粉末床选择性熔化增材制造温度检测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的激光粉末床选择性熔化增材制造温度检测系统，其特征在于，所述振镜系统包括振镜和聚焦镜，光路通过振镜系统与聚焦镜照射到金属粉末床待熔化的位置。
3.根据权利要求1所述的激光粉末床选择性熔化增材制造温度检测系统，其特征在于，所述光电检测装置包括聚焦镜、滤光片、光电探测器和信号采集装置；经分光后的光路经聚光镜和滤光片后，照射到光电探测器；信号采集装置与光电探测器连接。
4.一种利用权利要求1～3任一项所述的激光粉末床选择性熔化增材制造温度检测系统进行激光选区熔化过程熔池温度监测的方法，其特征在于，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的激光选区熔化过程熔池温度监测的方法，其特征在于，所述步骤s3中，熔池温度与其辐射出射度的关系式为：
6.根据权利要求4所述的激光选区熔化过程熔池温度监测的方法，其特征在于，所述步骤s4中，所述编码器包括三个注意力层和两个卷积层，其结构组成依次为：多头概率稀疏自注意力层、卷积层、多头概率稀疏自注意力层、卷积层、蒸馏自注意力层；
7.根据权利要求4所述的激光选区熔化过程熔池温度监测的方法，其特征在于，所述步骤s5中，包括以下子步骤：
8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求4至7任一项所述激光选区熔化过程熔池温度监测的方法。
9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求4至7任一项所述激光选区熔化过程熔池温度监测的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求4至7任一项所述激光选区熔化过程熔池温度监测的方法。
