中国是一个工业大国，随着航空、石油工业、海事航海、汽车等行业的不断发展，落后的手工焊接或者半自动化焊接越来越不能满足当今需求。因此，自动化的焊接机器人的研究凸显迫切。然而，能否实现焊接机器人的有效自动跟踪，关键看对焊接信号的提取以及对其的降噪处理，能否得到真实反映焊缝与焊炬特征信号。焊接信号中含有各种复杂的干扰噪声，由焊接短路、弧光、送丝不稳定等因素引起。焊接系统往往是非线性系统，利用均值滤波、中值滤波、小波滤波等传统的数字滤波方式总存在一些弊端。而焊接的控制系统也是实现自动化焊接的至关重要部分，PID控制是最简单最实用的应用最为广泛的控制方式，但是PID的控制效果跟比例K P、积分K I、微分K D三个参数有直接的关系，针对以上自动焊接中存在的一些问题，论文做了以下几个方面的研究：将焊接噪声分为二类，一种测量噪声，一种是状态噪声，测量噪声是由霍尔传感器、采集卡及其采集电路之间的干扰产生，状态噪声主要由焊接短路、熔点飞溅、电源不稳定引起。采集若干组没有做焊接作业的信号也即测量噪声，统计分析其期望值、协方差值。状态噪声通过逆小波滤波得到，统计出状态噪声期望值、协方差值，再对状态噪声作频谱分析，并得到状态噪声的分布直方图，为后续的粒子滤波信号处理作铺垫，对今后的研究也有深刻意义。论文从蒙特卡洛、贝叶斯原理一步步发展到粒子滤波算法都作了较详细的推导介绍，通过比较典型的非线性系统进行仿真实验，并计算出滤波前后的信噪比，从二次信噪比的值证明了粒子滤波的在非线性系统中降噪有明显优势。通过建立焊接系统的观测方程和状态方程，利用粒子滤波对焊接电流信号作滤波处理，并将滤波结果与中值滤波、均值滤波、小波滤波的滤波结果作了对比。论文阐述了两种计算偏差的方法，一种是积分法一种是特征谐波法，并应用积分法进行试验，得到试验偏差，把偏差值作为控制系统的输入量，实现跟踪控制。论文采用PID控制，应用粒子群算法对PID参数整定，经过焊接模型建立、适应度函数选择、搜索空间的确定，再通过对阶跃信号的响应和正弦信号的仿真，并与Z-N法整定所得到的结果进行比较。