焊接是现代工业中的关键加工手段之一，现代工业的迅猛发展对焊接质量及焊接自动化、高效化提出了越来越高的要求。而机器人焊缝自动跟踪技术是焊接自动化的重要研究内容。 基于旋转电弧传感的机器人焊缝跟踪系统直接使用焊接过程中的焊接电流信号来进行焊缝跟踪。它通过电弧的旋转来扫描焊接坡口，引起弧长发生有规律的变化，从而焊接电流发生相应的变化。通过分析焊接电流的变化规律来得到偏差信息实现焊缝跟踪。其结构简单，空间可达性好，且成本低，因而它是目前最有效的焊缝跟踪方法之一。从而引起焊接科技界的广泛研究兴趣。 首先研制了旋转电弧传感器，建立了一套基于旋转电弧传感的机器人焊缝跟踪系统硬件平台，为实现焊缝的跟踪奠定了研究基础。该跟踪系统的硬件主要包括旋转电弧传感器、霍尔电流传感器、数据采集卡、PC机、机器人控制器和机械臂。本文利用LabVIEW和MATLAB开发平台开发了焊缝跟踪软件系统，它包括数据采集模块、小波滤波模块、水平偏差识别模块、高度偏差识别模块和串口通信模块。 建立了高速旋转电弧传感焊接系统的数学模型；在数学模型的基础上，借助于MATLAB的Simulink工具箱建立系统的仿真模型。对旋转频率、水平方向偏差dy等对焊接电流波形的影响特征进行仿真研究。通过建立准确的数学模型和仿真模型，为后续电流波形特征演变规律的分析提供理论指导。 由于焊接过程中存在强烈的弧光、飞溅、烟尘等干扰，采集的焊接电信号常带有高频噪声，因此在LabVIEW8.20开发平台上开发了小波滤波软件，并对阈值和阈值函数进行了研究。成功开发了滤波软件，使得到的电信号波形十分清晰；从而为后续电流波形特征的分析创造了条件。 通过试验研究了旋转频率、坡口角度、焊炬扫描高度、焊炬旋转半径等因素对焊接电信号波形特征的影响；从而为这些参数的合理选择提供试验依据。 利用支持向量回归机和流形学习方法研究焊缝偏差的识别方法。首先，根据在不同水平偏差下电流波形特征的演变规律，构建支持向量回归机模型，利用支持向量回归机进行偏差的识别。其次，将采集的样本数据集利用拉普拉斯特征映射来进行数据维数约简，并利用支持向量回归机对新的输入样本构建外延约简算法；在进行维数约简后并结合外延算法，再利用支持向量回归机进行偏差识别。测试表明，两种偏差识别方法都是切实可行的，且第二种方法由于能挖掘出数据的内在维数和本质特征，能在前者的基础上进一步提高偏差识别的精度。 最后利用机器人焊缝跟踪系统在带有直线和折线焊缝的钢板上进行跟踪试验，机器人路径纠偏程序通过定时中断子程序不断读取偏差信息；跟踪试验获得了比较满意的结果。试验表明，本文开发的机器人焊缝实时跟踪系统是成功的。