1.一種基于工藝參數(shù)修正的SVR對(duì)激光金屬沉積中元素濃度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：獲取標(biāo)定樣本在不同工藝參數(shù)下的進(jìn)行金屬沉積過(guò)程中的光譜信號(hào)；
所述標(biāo)定樣本中原子百分比濃度依次從0at.％增加到100at.％；
步驟2：提取樣本中待分析元素的不同波長(zhǎng)下的特征光譜信號(hào)；
步驟3：采用SVR算法構(gòu)建相同工藝參數(shù)下的預(yù)測(cè)模型；
利用在相同工藝參數(shù)下獲得的已標(biāo)識(shí)元素濃度材料的特征光譜信號(hào)xi和成分標(biāo)識(shí)yi作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，基于SVR算法訓(xùn)練各工藝參數(shù)對(duì)應(yīng)的材料元素成分預(yù)測(cè)模型g(xi)；
步驟4：尋找不同加工工藝參數(shù)對(duì)應(yīng)的SVR最優(yōu)分析參數(shù)σ和ε；
采用二折交叉驗(yàn)證方法，通過(guò)兩層循環(huán)嵌套的方式依次改變預(yù)測(cè)模型中的最優(yōu)分析參數(shù)，以該預(yù)測(cè)模型對(duì)應(yīng)的加工工藝參數(shù)下獲得的特征光譜信號(hào)輸入預(yù)測(cè)模型，將預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的最小絕對(duì)誤差對(duì)應(yīng)的最優(yōu)分析參數(shù)和對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù)；
步驟5：將步驟4所得的不同工藝參數(shù)下的最優(yōu)分析參數(shù)σ和ε與工藝參數(shù)進(jìn)行曲線擬合，并且得到擬合曲線的對(duì)應(yīng)公式，將公式代入SVR的核函數(shù)中，得到新的成分預(yù)測(cè)模型；
步驟6：對(duì)待分析樣品進(jìn)行激光直接金屬沉積，利用光譜儀實(shí)時(shí)獲取待分析元素成分的樣品的特征光譜線相對(duì)強(qiáng)度比和積分強(qiáng)度信號(hào)以及對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù)，輸入步驟5獲得的預(yù)測(cè)模型中，獲得元素成分預(yù)測(cè)結(jié)果，完成監(jiān)測(cè)過(guò)程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟1使用不同的加工工藝參數(shù)包括激光功率、激光焦距離焦量、粉末焦距離焦量、送粉速度、載氣送氣量、保護(hù)氣體送氣量和掃描速度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2提取的特征光譜信號(hào)包括譜線相對(duì)強(qiáng)度、峰值強(qiáng)度比基線強(qiáng)度、等離子體溫度和電子密度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)材料中含有三種或三種以上待分析元素時(shí)，首先將待分析元素兩兩分組，按照權(quán)利要求1所述的方法對(duì)每組進(jìn)行整體預(yù)測(cè)，然后按照權(quán)利要求1所述的方法對(duì)每組整體待分析的元素中的每個(gè)元素成分進(jìn)行預(yù)測(cè)，完成每個(gè)待分析元素成分的監(jiān)測(cè)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，當(dāng)工藝參數(shù)的數(shù)量大于等于兩個(gè)以上時(shí)，其表達(dá)形式為(q1，q2，···，qi)，則利用得到最優(yōu)分析參數(shù)隨所有工藝參數(shù)的變化規(guī)律，σ|(q1,q2,···,qi)和ε|(q1,q2,···,qi)，并將參數(shù)代入SVR核函數(shù)的計(jì)算。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在利用SVR算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)所使用的輸入數(shù)據(jù)包括兩種：
第一種，使用的輸入變量為xi＝(IA1/IB1，IA1/IB2，IA2/IB1，IA2/IB2)i，
第二種，使用的輸入變量為xi＝(IA1/IB1，IA1/IB2，IA2/IB1，IA2/IB2，Iinte)i；
其中，IA1、IA2、IB1和IB2分別為待分析元素A和B的兩組特征光譜信號(hào)，Iinte表示特征光譜信號(hào)的積分強(qiáng)度，在所選擇的波長(zhǎng)范圍內(nèi)光譜強(qiáng)度信號(hào)對(duì)橫坐標(biāo)波長(zhǎng)的積分。