電液混合式注塑機的智能控制方法研究.pdf

1、隨著人們對塑料制品需求量的不斷增長以及對制品質(zhì)量的要求越來越高，提高了對注塑機的控制精度和移模速度等的要求。電液混合式注塑機的伺服直驅(qū)式電液系統(tǒng)存在非線性、時變性以及不確定性等固有屬性，還會受到噪聲、突發(fā)脈沖等干擾信號的影響。因此，研究合適的軟件控制方法是提高系統(tǒng)的效率、控制精度以及穩(wěn)定性的重要途徑之一。近些年，智能算法發(fā)展迅速，已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，將其思想應(yīng)用于注塑機的重復(fù)運動過程控制中，具有很重要的現(xiàn)實意義。
　　本文以杭州電

2、子科技大學(xué)嵌入式與智能控制實驗室的D200型電液混合式注塑機控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計項目為背景展開課題研究，具體研究內(nèi)容如下：
　　首先，分析了集全電動控制和全液壓控制優(yōu)點于一身的電液混合式注塑機的特點以及存在的各種問題；
　　然后，本文提出將非線性逼近能力好、簡單快速的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字增量PID算法的經(jīng)典組合模型應(yīng)用于電液混合式注塑機的運動控制當(dāng)中，使用該模型在線辨識被控對象、自適應(yīng)地調(diào)整PID算法的三個參數(shù)；
　　

3、同時，本文提出了一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率，以提高梯度下降法的收斂性能，并通過實驗驗證了其優(yōu)越性；而且引入了靈敏度臨界值，以避免外界強干擾導(dǎo)致PID參數(shù)調(diào)整的突變；另外，為加快算法運行速度，本文在算法流程中增設(shè)了一個判斷條件，當(dāng)辨識誤差沒有超過某臨界值的時候，就不用分別更新RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及PID算法的參數(shù)；
　　最后，本文結(jié)合遺傳算法提出一種全局尋優(yōu)能力很好同時收斂速度比較快的G-PSO算法，并通過實驗分析了其尋優(yōu)性能，目的是先用它尋找