搅拌摩擦焊的焊接过程中,被焊金属会因与搅拌头的摩擦产热而产生塑化现象,而被焊金属的塑化程度对焊缝质量往往起决定性影响。焊接温度是观察金属塑化程度的重要标志,有效控制搅拌摩擦焊搅拌头周围区域的温度,对焊接质量的提升有重要意义。本文使用遗传BP神经网络算法来建立搅拌摩擦焊前进方向温度预测模型,神经网络模型使用的训练数据和测试数据都随机取自搅拌摩擦焊的焊接温度实验数据。利用相同的训练数据,使用BP神经网络建立温度预测模型。经比较,由遗传BP神经网络建立的温度预测模型与实际温度值的误差更小,拟合性更好,可以运用于实际中。基于由遗传BP神经网络建立的温度预测模型,构建搅拌摩擦焊温度控制系统。将模糊控制器用于外部闭环的优化,通过调节搅拌头的旋转速度来控制焊接温度,将模型预测控制器用于内部闭环的优化,主要解决焊接温度延迟问题。基于此思路,利用MATLAB的Simulink作仿真研究,将仿真结果与原有开环温度控制系统输出作比对,结果表明温度闭环控制系统输出可不受焊接位移的影响,有效地跟踪目标温度值。为更好地分析所设计系统,将温度闭环控制系统中的模型预测控制器替换为PID控制器,建立新的温度控制系统。仿真对比表明,由模糊控制器和模型预测控制器构建的温度控制系统,其温度误差和温度误差变化率更小,故温度追踪性更好,且系统的搅拌头转速调节更小,更具有执行效率。在原有搅拌摩擦焊设备的基础上,利用TMS320F28335型DSP、触摸屏、红外线测温仪和PC端等设备实现搅拌摩擦焊的温度闭环控制。温度控制系统的硬件部分主要基于TMS320F28335型DSP芯片,并根据温度控制系统的实际需求设计其他相关外设电路。在可靠硬件组成的基础上,分别针对DSP、触摸屏和PC端作软件设计。在DSP方面,以主程序模块为核心,分别设计定时器模块、串口通信模块、AD采集模块和FIR滤波模块,用于实现温度控制系统中各器件间的相互通信和实时温度数据的采集和处理。在触摸屏方面,使用嵌入式组态软件设计DSP模式界面和手动模式界面,方便操作人员在焊接装置的自动控制和手动控制切换,界面中的各个显示模块也便于实时数据的监控。在PC端方面,使用MATLAB编写串口通信程序,程序内部调用Simulink对温度数据作实时算法优化。