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注塑機(jī)注射速度控制研究現(xiàn)狀和發(fā)展綜述

2015-12-31 17:09陳茂林劉知貴羅亮
關(guān)鍵詞:智能控制

陳茂林 劉知貴 羅亮

摘要:對(duì)近年來(lái)注塑機(jī)注射速度控制方法進(jìn)行研究,典型的控制方法可以分為傳統(tǒng)控制方法、自適應(yīng)控制方法、智能控制方法。闡述各種方法的研究現(xiàn)狀、應(yīng)用成果及其優(yōu)缺點(diǎn)。注射速度是整個(gè)注射過(guò)程中非常關(guān)鍵的控制變量。最后對(duì)注射速度控制的發(fā)展做展望。

關(guān)鍵詞:注塑機(jī);注射過(guò)程;注射速度;自適應(yīng)控制;智能控制

中圖分類號(hào):TP23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

1引言

注塑機(jī)具有一次成型外形復(fù)雜、尺寸精確或帶有金屬嵌件的塑料制品能力,被廣泛應(yīng)用于國(guó)防、機(jī)電、汽車、交通運(yùn)輸?shù)纫约叭藗內(nèi)粘I畹母鱾€(gè)領(lǐng)域。在塑料工業(yè)迅速發(fā)展的今天,注塑機(jī)不論在數(shù)量上或者品種上都占有重要地位。注塑成型是典型的間歇性重復(fù)生產(chǎn)過(guò)程。一次循環(huán)過(guò)程大致可以分為四個(gè)階段:預(yù)塑、注射、保壓、冷卻。為得到準(zhǔn)確、一致性高的制品,必須對(duì)每個(gè)階段的關(guān)鍵變量行進(jìn)控制。預(yù)塑階段的關(guān)鍵變量有螺桿轉(zhuǎn)速、螺桿背壓、料筒溫度、熔化物溫度。注射階段主要關(guān)鍵變量是注射壓力和注射速度。保壓階段關(guān)鍵變量是保壓壓力、保壓時(shí)間、模腔的壓力等。冷卻階段關(guān)鍵變量有冷卻時(shí)間,模具溫度等。Pandeli-dis和Agrawal指出在整個(gè)注射過(guò)程中注射速度控制非常的關(guān)鍵。準(zhǔn)確注射速度控制保證熔體表面流速近似常數(shù),熔體的流動(dòng)速度決定模腔內(nèi)的分子的排列取向、內(nèi)部應(yīng)力,能消除制品出現(xiàn)欠注、放射紋、接合紋、表面光澤不亮、燒焦、和溢邊等缺陷,提高制品質(zhì)量。注射速度具有非線性、時(shí)變、強(qiáng)耦合、等特性,其控制難度大。很多學(xué)者對(duì)其做了大量的研究,至今注射速度控制仍是注塑機(jī)控制的研究熱點(diǎn)之一。

2注射速度控制研究現(xiàn)狀

2.1傳統(tǒng)注射速度控制方法

Hunkar給出了注射速度曲線設(shè)置的參考準(zhǔn)則。對(duì)于注塑速度控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,Davis在Thayer對(duì)典型伺服閥特性研究的基礎(chǔ)上提出了一個(gè)注射速度的傳遞函數(shù)模型。Wang等人將Davis和Thayer的研究結(jié)合在一起,提出了一個(gè)4階動(dòng)態(tài)模型描述伺服閥開(kāi)度和注射速度之間的關(guān)系,但是這一模型僅進(jìn)行了對(duì)空注射的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,而對(duì)空注射與實(shí)際對(duì)模具進(jìn)行注射是有著相當(dāng)大的區(qū)別。另一方面,F(xiàn)ara發(fā)現(xiàn)注射速度對(duì)于閥門(mén)的響應(yīng)相當(dāng)迅速,在其研究中,假設(shè)兩者之間的關(guān)系是線性的。以上這些研究均認(rèn)為注射速度對(duì)于注射閥門(mén)開(kāi)度響應(yīng)是線性的,而忽略了熔體在噴嘴、澆口和模腔內(nèi)流動(dòng)時(shí)所造成的非線性和隨注射進(jìn)行而遞增的阻力所引起的時(shí)變特性?;赪ang的模型,Pandelidis和Agrawal對(duì)注射速度的控制進(jìn)行了一系列的仿真研究,他們提出了在注射速度上使用最優(yōu)預(yù)估控制,用Wang的模型進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并發(fā)現(xiàn)該控制器在與傳統(tǒng)的PID控制器比較時(shí)顯示出更優(yōu)良的控制性能。在他們的研究工作中,沒(méi)有進(jìn)行實(shí)際的注射速度控制實(shí)驗(yàn);同時(shí),由于使用固定參數(shù)的線性模型,注射速度的非線性特性也再一次被忽略了。Huang et al等人將預(yù)測(cè)控制應(yīng)用到注射速度控制中,同時(shí)分析了系統(tǒng)的閉環(huán)控制的特性,但都是基于注塑成型過(guò)程線性的數(shù)學(xué)模型。Dubay和Han等人提出了在注射速度上使用多模型預(yù)測(cè)控制(MMPC),能處理注射速度的非線性特性。在實(shí)際150噸的注塑機(jī)上進(jìn)行注射速度單步階躍開(kāi)環(huán)(SCOL)與注射速度多步階躍開(kāi)環(huán)(MCOL)實(shí)驗(yàn),證明該控制方法的有效性。王喆等人提出了注射速度的非線性預(yù)測(cè)控制,并對(duì)注射過(guò)程進(jìn)行了LPV非線性建模,該方法能夠有效的跟蹤設(shè)定值。

2.2自適應(yīng)注射速度控制方法

注射速度的非線性、時(shí)變、強(qiáng)耦合、大滯后等特性,使傳統(tǒng)的控制算法很難滿足控制要求。Pande-lidis和Agrawal,Zhang等人提出了注射速度的自適應(yīng)控制器,結(jié)果表明該控制器對(duì)設(shè)定值有良好的跟蹤性能,但Zhang中沒(méi)有描述該控制方法詳細(xì)的設(shè)計(jì)過(guò)程和相應(yīng)的理論分析。在此基礎(chǔ)上K.K.Tan提出將自適應(yīng)結(jié)合滑模控制用于注射速度控制?;谧⑸潆A段詳細(xì)的機(jī)理非線性模型,首次采用多項(xiàng)式逼近簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型,避開(kāi)了系統(tǒng)模型中的高階分量,得到了比較理想的仿真結(jié)果。其仿真結(jié)果是建立在線性假設(shè)的基礎(chǔ)上,其實(shí)用價(jià)值受到限制。Yang提出在注射速度控制上使用非線性自適應(yīng)控制。采用反步設(shè)計(jì)法,在控制器設(shè)計(jì)中沒(méi)有考慮注射螺桿加速度信號(hào)。仿真結(jié)果表明該控制器能夠很好的跟蹤設(shè)定的速度曲線,但算法使用非線性的機(jī)理模型需要很多注塑機(jī)的基本參數(shù),建模困難。

Yi Yang和Furong Gao提出自校正的自適應(yīng)控制器用于注射速度控制,極點(diǎn)配置設(shè)計(jì)自校正控制器,針對(duì)不同的注射條件下,都有很好的控制效果,缺點(diǎn)是系統(tǒng)模型出現(xiàn)不匹配時(shí)非常敏感。為了克服這個(gè)問(wèn)題,YiYang和Furong Gao進(jìn)一步提出基于廣義預(yù)測(cè)自適應(yīng)控制器,通過(guò)在正雄的注塑機(jī)上的實(shí)驗(yàn),廣義預(yù)測(cè)自適應(yīng)控制器對(duì)模型不匹配時(shí)具有更強(qiáng)的魯棒性和更好的跟蹤性能。

2.3智能注射速度控制方法

迭代學(xué)習(xí)控制,模糊控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決非線性方面具有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),使得它在非線性、時(shí)變、延時(shí)特性的注射速度控制得到了廣泛的應(yīng)用。

迭代學(xué)習(xí)注射速度控制:K.Srinivasan等人在注射速度的線性離散數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上,提出了學(xué)習(xí)控制器,仿真和實(shí)驗(yàn)證明該控制器的有效性。H.J.Park等人在K.Srinivasan的基礎(chǔ)上提出了注射速度迭代學(xué)習(xí)控制器,并在高性能伺服閥控制注射缸的液壓系統(tǒng)中進(jìn)行了測(cè)試和驗(yàn)證。以上的這些研究和應(yīng)用忽略了被控系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,并不適用于實(shí)際注塑機(jī)。在這些研究的基礎(chǔ)上,Heather Havlicsek等人把迭代自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法實(shí)際應(yīng)用到電液混合注塑機(jī)的注射速度控制。建立了注射速度的非線性數(shù)學(xué)模型。克服了傳統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制不足,將迭代學(xué)習(xí)控制用作前饋補(bǔ)償器,在實(shí)際注塑機(jī)上的實(shí)驗(yàn)表明該方法具有很強(qiáng)的魯棒性和跟蹤性能。K.K.Tan等人提出注射速度的增強(qiáng)學(xué)習(xí)型PI控制。PI控制器做反饋控制用于穩(wěn)定系統(tǒng),迭代學(xué)習(xí)控制算法作為前饋控制用于反饋PI控制器的學(xué)習(xí)增強(qiáng),同時(shí)補(bǔ)償非線性和擾動(dòng)。該方法不但可以保證批次內(nèi)的注射速度控制效果,同時(shí)還可以隨著操作次數(shù)的不斷增多而提高批次問(wèn)的注射速度控制質(zhì)量。隨著迭代學(xué)習(xí)控制的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用,最優(yōu)控制策略結(jié)合到迭代學(xué)習(xí)控制中,使其性能改善。Furong Gao等人把Amann提出的最優(yōu)迭代學(xué)習(xí)控制算法擴(kuò)展,提出注射速度的魯棒迭代學(xué)習(xí)控制。采用修正二次罰函數(shù)權(quán)重矩陣的方法解決不確定初始設(shè)定值和干擾。同時(shí)分析和證明了最優(yōu)迭代學(xué)習(xí)控制的魯棒性和收斂性。實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。崔彩蓮等人針對(duì)注射速度的特性,采用離散預(yù)期學(xué)習(xí)控制方法。首先將注塑機(jī)注射速度模型離散化,根據(jù)誤差在2k范數(shù)下的收斂條件,以兩步法設(shè)計(jì)預(yù)期學(xué)習(xí)控制的兩個(gè)參數(shù)(超前步長(zhǎng)和學(xué)習(xí)增益)。但離散預(yù)期學(xué)習(xí)控制的收斂條件不能在整個(gè)頻段內(nèi)滿足且仿真模型也為線性模型,與實(shí)際過(guò)程中的非線性差別很大。李茜等人將模型預(yù)測(cè)迭代學(xué)習(xí)用于注射速度控制。將迭代學(xué)習(xí)思想引入到預(yù)測(cè)步長(zhǎng)的在線調(diào)整,提出了預(yù)測(cè)步長(zhǎng)的迭代學(xué)習(xí)方法。仿真結(jié)果表明,該方法是有效的,其控制性能優(yōu)于PID迭代學(xué)習(xí)控制。胡建斌等人將迭代學(xué)習(xí)控制與非線性回歸預(yù)測(cè)相結(jié)合設(shè)計(jì)了注射速度控制器。該控制器具有兩種控制算法優(yōu)點(diǎn),并且進(jìn)行了仿真和實(shí)際注射速度控制實(shí)驗(yàn),都能取得較好的控制效果。

模糊注射速度控制:Tsoi和Furong Gao提出將模糊控制用于注射速度控制。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析、證明注射速度具有非線性、時(shí)變、延時(shí)等特性。通過(guò)相平面特性分析優(yōu)化模糊邏輯規(guī)則,采用指數(shù)因子優(yōu)化控制器輸出的隸屬度函數(shù),能在不同的注射條件下有效的工作但需要大量的專家經(jīng)驗(yàn)。趙松等人針對(duì)注射速度的控制提出了前饋模糊控制器,該控制器與Gao的模糊控制器相比多了一個(gè)前饋控制器,這樣設(shè)計(jì)的原因是在速度快速上升或下降階段,只用模糊控制器能難達(dá)到理想的控制效果,前饋控制主要用于抗系統(tǒng)的擾動(dòng)性。仿真研究表明該控制器可以很好的跟蹤最優(yōu)注射速度曲線,同時(shí)對(duì)不同的種類的塑料、將模具和參數(shù)干擾有較好的適應(yīng)能力。Feriyonika等人將模糊控制結(jié)合滑??刂茟?yīng)用于注射速度控制?;?刂频膶?duì)系統(tǒng)的擾動(dòng)和參數(shù)攝動(dòng)不變性,是以高頻的抖振為代價(jià),模糊控制可以克服滑??刂贫墩?,同時(shí)滑??刂埔矎浹a(bǔ)了模糊控制對(duì)參數(shù)和外界擾動(dòng)的敏感性,仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。Wang M S等人提出將自適應(yīng)結(jié)合模糊控制用于注射速度。采用PI控制器由于注射速度控制,自適應(yīng)模糊控制補(bǔ)償積分作用初值,克服注射速度過(guò)渡到保壓壓力下降問(wèn)題。Ching Chin Tsai等人針對(duì)注射速度提出了增益調(diào)度PI控制器和模糊PI控制器,同時(shí)給出了設(shè)計(jì)注塑機(jī)機(jī)械電子設(shè)計(jì)的一些參考準(zhǔn)則,通過(guò)實(shí)驗(yàn),模糊PI控制器具有更好的性能。張鵬飛等人針對(duì)注射速度的非線性以及時(shí)變等特性將自適應(yīng)和模糊控制結(jié)合起來(lái),提出了自適應(yīng)模糊PID控制器。仿真結(jié)果與傳統(tǒng)的PID控制器相比,自適應(yīng)模糊PID控制器的控制性能更加優(yōu)越,但沒(méi)有進(jìn)行實(shí)際的注速度控制實(shí)驗(yàn)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注射速度控制:Huang和K.K.Tan等人提出將基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)用于注射速度控制。相應(yīng)理論分析和仿真結(jié)果表明該控制器對(duì)系統(tǒng)的不確定性、重復(fù)的擾動(dòng)性具有很強(qiáng)的魯棒性。常玉清等人針對(duì)注射過(guò)程的非線性時(shí)變特性,提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)的控制方法。采M.Rafizadeh模型描述注射速度系統(tǒng)特性,通過(guò)求解該系統(tǒng)的相對(duì)階證明了系統(tǒng)的可逆行。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注射速度的逆系統(tǒng)與常規(guī)的PID控制相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了對(duì)注射速度的復(fù)合控制??旅舻热嗽O(shè)計(jì)了基于RBF的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,通過(guò)仿真驗(yàn)證了該控制器能使注射速度很好的魯棒性和跟蹤性能。

3注射速度控制研究展望

經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,在注射速度控制方面取得了一定研究成果。基于上述的討論,在解決注射速度非線性、延時(shí)、時(shí)變等特性的問(wèn)題上,注射速度控制算法今后可以在以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究:

1)預(yù)測(cè)控制算法中的某些參數(shù)還需要經(jīng)驗(yàn)選取,理論研究需要進(jìn)一步深入。

2)迭代學(xué)習(xí)控制的閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)方式、其學(xué)習(xí)速率、收斂性等理論研究。

3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)、模糊控制相結(jié)合,以提高其控制精度方法的研究。

4)注射速度模型的完善改成注射速度模型的完善、注塑機(jī)控制器的優(yōu)化以及實(shí)施、注塑機(jī)系統(tǒng)在線辨識(shí)算法深入研究。

5)注塑機(jī)注射速度與注射壓力之間存在相互耦合的現(xiàn)象,因此,速度與壓力之間解耦控制算法也是今后一個(gè)研究方向。

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