Способ определения толщины покрытия в ходе процесса плазменно-электролитического оксидирования

Развитие современной промышленности требует разработки новых методов получения покрытий, которые позволяют существенно повысить спектр эксплуатационных свойств алюминиевых сплавов. В настоящее время большое внимание уделяется поверхностному модифицированию сплавов, так как свойства изделий в большинстве случаев определяются характеристиками поверхности и приповерхностного слоя. Значительный интерес вызывают технологии, которые позволяют получать твердую износостойкую оксидную керамику с хорошей адгезией. К их числу относится и метод плазменно-электролитического оксидирования, который является одним из эффективных и интенсивно развивающихся методов модификации поверхности металлов.

ПЭО-покрытия представляют собой керамику сложного состава. Покрытие при плазменно-электролитическом оксидировании образуется за счет окисления поверхности металла, при этом формируются оксидные и гидроксидные формы этого металла. С другой стороны, покрытие растет за счет включения в его состав элементов из электролита. Элементы электролита входят в покрытие в виде солей, оксидов и гидроксидов сложного состава. При необходимости технология ПЭО позволяет ввести в покрытие любой нужный химический элемент.

Металл считается наиболее популярным строительным материалом, который обладает массой преимуществ: дешевизна, прочность, долговечность и доступность. Но есть и недостатки: часто происходят окисления, коррозия, появляется ржавчина, и внешний вид металла портится в худшую сторону [1].

К покрытиям на металлических изделиях предъявляют высокие требования . Причем в зависимости от условий эксплуатации изделий спектр предъявляемых к покрытиям требований чрезвычайно разнообразен. Это и защита от коррозии, от воздействия агрессивных сред, ионизирующих излучений, защита от биологического обрастания, каталитическая или биологическая активность, пористость, гидрофобность или гидрофильность, стойкость к механическому износу, отражательная способность, декоративные свойства [2].

Результатом действия плазменных микроразрядов является формирование слоя покрытия, состоящего из окисленных форм элементов металла основы и компонентов электролита. В зависимости от режима плазменного электролитического оксидирования и состава электролита можно получать керамические покрытия (антикоррозионные, антинакипные, противоизносные, биоактивные, биоинертные, антифрикционные) с уникальными характеристиками и широким спектром практического применения.

Широкое внедрение в производство плазменно-электролитических процессов неразрывно связано с их автоматизацией. При автоматизации необходимо учитывать, что процесс ПЭО проводится при высоких напряжениях, в ходе обработки необходимо контролировать заданный режим работы установки, осуществлять сбор и обработку информации о ходе процесса для регулирования времени. Необходимо решать задачу контроля толщины покрытия, решение которой затруднено из-за невозможности прямых измерений толщины поверхностного слоя детали в ходе обработки. Указанные особенности требуют проведения косвенных измерений для расчета текущей толщины покрытия для принятия решения о завершении системы управления технологическим процессом ПЭО.

В [3] разработан способ определения толщины покрытия в ходе процесса плазменно-электролитического оксидирования по оптическим характеристикам. Оптический спектр излучения микроразрядов демонстрирует снижение интенсивности линий материала подложки Al 396 нм и рост интенсивности линий компонентов электролита Na 589 нм. Физически это объясняется тем, что с увеличением времени обработки количество микроразрядов существенно уменьшается, но средний размер и яркость отдельных вспышек увеличивается, а в связи с ростом толщины покрытия доля излучения, соответствующая материалу подложки, уменьшается [3].

В своей работе предлагаю способ измерения толщины покрытия в ходе процесса плазменно-электролитического оксидирования по оптическим характеристикам с применением нейронных сетей.

Физически сущность способа объясняется тем, что в начале процесса, когда микроразряды многочисленные, но небольшие по размеру, в спектре преобладают линии материала подложки. Далее, с ростом оксидной пленки, число микроразрядов значительно снижается, но увеличивается их средний размер и мощность. Энергии этих микроразрядов становится достаточно для ионизации компонентов электролита, что проявляется в росте интенсивности соответствующих линий. При этом интенсивность ионизации подложки снижается в связи с ростом толщины покрытия.

После проведении оксидирования, были получены данные , которые обрабатываются в пакете Neural Networks Toolbox. Пакет Neural Networks Toolbox (нейронные сети) содержит средства для проектирования, моделирования, обучения и использования множества известных парадигм аппарата искусственных нейронных сетей, от базовых моделей персептрона до самых современных ассоциативных и самоорганизующихся сетей. Входными параметрами являются спектральные линии излучения детали Al 396 нм , спектральные линии излучения Na 589нм компонентов электролита, в качестве выходного параметра- толщина покрытия.

С помощью нейронной сети реализована возможность контроля толщины покрытия в ходе проведения ПЭО. Техническим результатом является повышение точности определения толщины оксидного покрытия для своевременного прекращения процесса плазменно-электролитического оксидирования, что приводит к экономии энергии и сокращению брака.