激光制造中的特征信号反映着制造过程的状态、质量等信息，对激光制造过程进行实时的特征信号获取与监测，并基于特征信号进行过程控制，是提高制造过程稳定性，保证制造质量的重要举措。　　在绝大多数激光制造工艺中，温度都是一个关键的特征信号，本文从基于温度的单一信号的获取与控制开始，通过设计完善硬件、软件和控制方法，对脉冲激光热疲劳过程的特征信号检测与控制进行了研究。在激光热疲劳实验过程中，温度是基础的、决定性的因素，温度波动的范围、频率以及加载的时间，都对材料疲劳的过程有着深刻影响。在本文中，设计了脉冲激光器的外部控制电路，用于实现对于脉冲激光输出波形的实时控制。建立了热疲劳过程的温度采集系统，获取激光作用表面的实时温度。通过VC++开发了热疲劳实验的软件系统，将各设备进行集成，实现了实验过程实时显示和控制功能。脉冲激光各参数之间具有相互耦合的关系，为了揭示工艺参数与温度震荡特征之间的联系，以脉冲激光的不同参数作为网络的输入，以温度震荡的特征值作为网络输出，建立了神经网络预测模型。设计了基于增量式PID算法的数字控制器，对高周疲劳过程的温度震荡过程进行了控制。根据发动机燃烧室实际工况下温度的变化特点，提出基于时间和温度的混合式控制模式，实现高低周复合疲劳，对实验中的时间控制模式和温度控制模式的控制过程进行了分析。　　激光制造工艺往往是一个复杂的过程，对过程的监测可能会涉及多个特征信号。为探索多信息融合、协调监测，本文建立了激光焊接过程中基于熔池温度和熔池图像的多信号传感系统，为下一步工作实现激光焊接质量优化控制做了一个良好铺垫。通过自适应阈值限幅滤波，消除温度信号中的噪声，并探究了工艺参数对于熔池温度的影响。图像信号反映着制造过程的空间位置、尺寸精度等信息，对熔池图像采用数学形态学算法进行了对比度增强，并通过边缘检测、腐蚀、膨胀等图像处理方法提取出熔池轮廓。为探讨激光制造质量与获取的特征信号之间的联系，对熔池温度与激光焊接接头质量的关系进行了探讨与分析。　　论文最后做了总结，并对后续的工作进行了展望。