基于旋转电弧传感器的水下焊接过程非常复杂,影响其焊缝成形的工艺参数包括水深、焊接电流、焊接电压、焊接速度、保护气体流量以及电弧传感器的旋转频率等。成功预测焊接成形情况是获得高质量焊接结构的重要举措。本课题对旋转电弧传感器焊接过程中焊缝成形、水下焊接工艺参数优化设计以及水下焊接质量进行了研究。针对旋转电弧传感器水下焊接的特殊情况,以水下焊接机器人为平台,同时采用旋转电弧作为传感器,建立了水下焊接机器人试验平台。该试验平台能模拟不同水深(主要是10～15米水深)并进行焊接试验。通过对影响水下焊缝成形的6个工艺参数,采用正交试验法安排水下焊接试验。建立了BP神经网络预测模型,即建立工艺参数与焊缝尺寸之间的关系,主要是水深、焊接电流、焊接电压、焊接速度、旋转电弧旋转频率、气体流量与成形焊缝熔宽、熔深、余高之间的关系,利用VC开发出水下焊缝尺寸预测界面,该预测界面操作方便、预测精度高,具有很大的优势。针对旋转电弧传感器水下焊接的工艺参数优化配置问题,利用BP和遗传算法结合的方法求解焊接最佳工艺参数,为求取最佳工艺参数提供了高效、准确的求取方法,适用于水下焊接工艺参数优化的研究。结合水下焊缝成形的特点,分析了工艺因素对水下焊缝成形的影响情况,进行了两类药芯焊丝水下焊接试验,并对其焊接效果进行了对比分析,包括焊缝的外观分析、X射线分析以及对焊缝内部气孔率统计方法分析。论文的完成可为旋转电弧传感器的水下焊接工艺参数的选取提供理论基础,为水下焊接质量的研究提供技术支持,可节省大量的时间和物质资源。