微弧氧化是一种能提高Al、Mg、Ti等金属及其合金表面耐腐蚀性能、耐磨损性能的表面处理方法。其工艺流程简单、环境污染小、对材料的适应性宽,广泛应用于航空、航天、化工、电子、医疗等领域。在微弧氧化过程中,电源参数的变化将对膜层的生长和形态产生影响,是成膜质量的关键因素。目前,微弧氧化电源主要存在恒压或恒流两种模式,往往需要提前预设,在微弧氧化过程中固定不变,不利于研究微弧氧化过程中变化电参数对成膜的影响。因此,为了对微弧氧化过程的电参量进行实时控制,拟在实验室中设计一种通过在线编程控制电源输出、能对一定条件下膜层性能进行预测的微弧氧化智能系统。在分析微弧氧化系统特点的基础上,构建整体结构和设计各功能模块。微弧氧化智能系统按功能划分为电解槽、冷却模块、搅拌模块、温度监测系统及电源监测与控制系统。其中,电源监测与控制系统的设计是最主要的部分,包含硬件设计和软件设计。硬件设计包括主电路设计和控制系统电路设计。电源主电路工作过程为整流-逆变-升压-整流-斩波。控制系统电路以数字信号处理器(DSP,本文采用TMS320F28335)作为控制芯片。DSP与UC3846配合驱动逆变电路、与2SD315A集成驱动模块配合驱动斩波电路。通过A/D模块对电压、电流和温度等模拟量信号进行采集。软件设计涉及DSP嵌入式程序设计和上位机的人机接口界面设计。DSP嵌入式程序主要是完成数据的处理,通过对采集到的电压、电流信号,按设计的PID算法对其进行处理,实现对输出信号的闭环控制。上位机完成对电压与电流数字或波形显示、对电源控制参数进行在线设置和通过BP神经网络对氧化膜层性能进行预测。使用自制微弧氧化系统,通过程序设定电源分阶段输出占空比不同的脉冲,分析该条件下对TC4合金氧化膜耐蚀性的影响。采用MATLAB设计BP神经网络模型,通过对实验样本进行训练和检验,证明此模型对微弧氧化层的耐蚀性能有一定的预测能力。本系统可以程序或实时控制电源参数,方便对微弧氧化过程进行过程监控,为实验室研究微弧氧化提供设备保障。