（机械电子工程专业论文）注塑机电液比例注射缸系统模糊神经网络控制研究.pdf

摘要 摘要 注塑机是生产塑料制品的专用机械，其注射缸运动的稳定性和控制精度对注射成 型生产和制品质量有着重要的影响。随着制品质量要求的不断提高，以及精密成型技 术的发展，对注塑机注射缸控制的要求也越来越高。注射缸系统因受油液温度、螺杆 转速、负载压力、模具温度、融料湿度等方面影响，是一个典型非线性和时变系统。 传统的控制方法具有稳定性差，抗干扰能力低等，对注射缸系统往往不能取得令人满 意的控制效果。本文将p i d 控制、模糊控制和神经网络相结合，设计了一种基于模糊 神经网络f i n n ) 的复合控制器，并将其应用于注塑机注射缸的位置控制中，取得了良好 的控制效果。 本文主要研究内容如下： l 、分析了b o y l 5 s 型注塑机液压系统工作原理，设计了注塑机电液比例注射缸测 控系统。 2 、设计了p i d 控制器，并将其应用于注射缸的位置控制中，研究了在变轨迹变周 期下注射缸的位移跟踪特性。实验结果表明，p i d 控制可实现变轨迹变周期下注射缸 的位移跟踪。 3 、设计了f n n 控制器，并将其应用于注射缸的位置控制中，研究了在变轨迹变 周期下注射缸的位移跟踪特性。实验结果表明，采用该控制器可获得比常规p i d 控制 更高的位移跟踪精度。 本文的研究结论可为设计高速高精密液压注塑机提供参考。 关键字：注塑机：注射缸：模糊神经网络：控制 a b s t r a c t a b s t r a c t i n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n ei st h ea p p r o p r i a t i v em a c h i n et op r o d u c ep l a s t i cp r o d u c t i o n s t a b i l i t ya n dc o n t r o l l i n gp r e c i s i o no ft h ei n j e c t i o nc y l i n d e rm o t i o nh a sa ni m p o r t a n te f f e c to n i n j e c t i o nm o l d i n gp r o d u c t i o na n dp r o d u c tq u a l i t y w i t ht h ec o n t i n u o u si m p r o v e m e n to f p r o d u c tq u a l i t yr e q u i r e m e n t sa n dp r e c i s i o nm o l d i n gt e c h n o l o g y ，t h er e q u i r e m e n t so f i n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n ec y l i n d e rc o n t r o l l i n gi n c r e a s eh i g h e ra n dh i g h e r 。d u et ot h e i m p a c to ff l u i dt e m p e r a t u r e ，s c r e ws p e e d ，l o a dp r e s s u r e ，t e m p e r a t u r e ，h u m i d i t ya n do t h e r m a t e r i a lf i n a n c i a l ，i n j e c t i o nc y l i n d e rs y s t e mi sa t y p i c a ln o n l i n e a ra n dt i m e v a r i a b l es y s t e m s t r a d i t i o n a lc o n t r o lm e t h o da l w a y sc a n ta c h i e v es a t i s f a c t o r yc o n t r o le f f e c ti nt h ei n j e c t i o n c y l i n d e rs y s t e mf o ri t sp o o rs t a b i l i t ya n dl o wa n t i i n t e r f e r e n c ea b i l i t y ac o m p o s i t ec o n t r o l l e r b a s e do nf u z z yn e u r a ln e t w o r kf i n n ) w a sd e s i g n e di nt h i sa r t i c l e 。w h i c hc o m b i n a t i o nw i t h p i dc o n t r o l ，f u z z yc o n t r o la n dn e u r a ln e t w o r k , a n dw a s a p p l i e dt ot h ep o s i t i o nc o n t r o lo f i n j e c t i o nc y l i n d e ri ni n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n e ，a c h i e v e dg o o dc o n t r o le f f e c t t h em a i nc o n t e n to ft h i sa r t i c l e ： 1 a n a l y z e dh y d r a u l i cs y s t e mw o r k i n gp r i n c i p l eo fb o y l5 si n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n e ， d e s i g n e dt h ec o n t r o ls y s t e mo f e l e c t r o h y d r a u l i cp r o p o r t i o n a li n j e c t i o nc y l i n d e r 2 p i dc o n t r o l l e rw a sd e s i g n e da n da p p l i e dt op o s i t i o nc o n t r o lo fi n j e c t i o nc y l i n d e r , r e s e a r c h e dc y c l et r a c k i n gf e a t u r e so fv a r i a b l e - t r a c ka n dv a r i a b l e c y c l ei n j e c t i o nc y l i n d e r t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l ts h o wt h a tp i dc o n t r o l l e r c a na c h i e v e c y c l e t r a c k su n d e r v a r i a b l e - t r a c ka n dv a r i a b l e - c y c l ei n j e c t i o nc y l i n d e r 3 af u z z yn e u r a ln e t w o r k ( f n n ) c o m b i n e dc o n t r o l l e rw a sd e s i g n e da n da p p l i e dt o p o s i t i o nc o n t r o lo fi n j e c t i o nc y l i n d e r , r e s e a r c h e dc y c l et r a c k i n gf e a t u r e so f v a r i a b l e - t r a c ka n d v a r i a b l e c y c l ei n je c t i o nc y l i n d e r t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l ts h o wt h a tt h ec o n t r o l l e rh 嬲t 1 1 e p r o p e r t yo fh i g hp o s i t i o nt r a c k i n ga c c u r a c y ，c o m p a r e dw i t hc o n v e n t i o n a lp i dc o n t r o l l e r t h ec o n c l u s i o no ft h i sr e s e a r c hc a np r o v i d er e f e r e n c ef o rd e s i g n i n gh i g hs p e e da n dh i g h p r e c i s i o nh y d r a u l i ci n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n e k e y w o r d s ：i n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n e ；i n j e c t i o nc y l i n d e r ；f u z z yn e u r a ln e t w o r k ；c o n t r o l c o n t e n t s 1 i _ - _ _ _ _ - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ 墨量冒_ - - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - c o n t e n t s a b s t r a c t ( c h i n e s e ) a b s t r a c t ( c h i n e s e ) c o n t e n t s ( c h i n e s e ) c o n t e n t s ( e n g l i s h ) n c h a p t e r li n t r o d u c t i o n 1 1 1i n t r o d u c t i o n 1 1 2o v e r v i e wo f t h ed e v e l o p m e n to f i n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n e 1 1 3o v e r v i e wo fc o n t r o lo fi n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n e 3 1 4d e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o no fc o n t r o lm e t h o d s ，4 1 4 1d e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o no fp i dc o n t r o l 4 1 4 2d e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o no ff u z z yn e u r a ln e t w o r k 6 1 5p u r p o s ea n ds i g n i f i c a n c eo ft h er e s e a r c h 7 1 6m a i nr e s e a r c ho ft h et o p i c 7 c h a p t e r 2a n a l y s i so fi n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n eh y d r a u l i cs y s t e m 9 2 1i n t r o d u c t i o nt oi n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n e 。9 2 2i n j e c t i o nm o l d i n gm a c h i n eh y d r a u l i cs y s t e m 10 2 3s u m m a r y 13 c h a p t e r 3d e s i g no fc o n t r o ls y s t e mo ni n j e c t i o nc y l i n d e re l e c t r o - h y d r a u l i cp r o p o r t i o n a l 1 5 3 1d e s i g no f t h eo v e r a l ls y s t e m 15 3 2d e s i g no f t h eh a r d w a r eo f t h es i m u l a t e de x p e r i m e n t a lp l a t f o r m 1 5 3 2 1i m p r o v e do f h y d r a u l i cc i r c u i t 1 5 3 2 2d e s i g no f h y d r a u l i co i lb l o c k 1 6 3 2 3t h ec h o i c eo f t h ep r o p o r t i o n a ld i r e c t i o n a lv a l v e 1 8 3 2 4d e s i g no fs i g n a lc o n d i t i o n i n g 2 1 3 3d e s i g no f t h es o f t w a r eo f t h es i m u l a t e de x p e r i m e n t a lp l a t f o r m 2 4 3 4s u m m a r y 2 7 c h a p t e r 4p i dc o n t r o lo fp r o p o r t i o n a li n j e c t i o nc y l i n d e r 2 9 4 1p i dc o n t r o la l g o r i t h m 2 9 v 广东工业大学硕士学位论文 曩目= = ! = 目_ 目i _ _ l | | j 目e e 目| g | _ 目e | = e 自自= = = = = ! ! ! 自= = ! = ! ! ! = ! = = 自= = = ! ! ! ! = = = = ! = = = = 自= = = j _ _ _ i l 4 2p i dc o n t r o ls t r u c t u r e 31 4 3s o f t w a r ei m p l e m e n t a t i o no fp i dc o n t r o l 31 4 4p a r a m e t e rt u n i n go fp i dc o n t r o l 3 3 4 5e x p e r i m e n ts t u d yo fv a r i a b l et r a c kr e s p o n s e 3 4 4 6s u m m a r y 一3 7 c h a p t e r 5f u z z y n e u r a ln e t w o r kc o n t r o lo fp r o p o r t i o n a li n j e c t i o n 3 9 5 1p r i n c i p l eo fa r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k 3 9 5 2p r i n c i p l eo f f u z z yn e u r a ln e t w o r k 41 5 2 1f u s i o no ff u z z yt e c h n i q u ea n dn e u r a ln e t w o r k 4 1 5 2 2f u z z yn e u r a ln e 咖r k 4 2 5 2 3s n u c t u r ea n da l g o r i t h mo ff u z z yn e u r a ln e t w o r k 4 4 5 3c o n t r o ls t r u c t u r eo ff u z z yn e u r a ln e t w o r k 4 5 5 4s o f t w a r ei m p l e m e n t a t i o no ff n nc o n t r o l 4 6 5 5e x p e r i m e n ts t u d yo fv a r i a b l et r a c kr e s p o n s e 4 8 5 6e x p e r i m e n t a ls t u d yo fi n j e c t i o n 5 0 5 7s u m m a r y 5 0 c o n c l u s i o n s 51 1 c o n c l u s i o n s 51 2 p r o p e c t s 。51 r e f e r e n c e s 5 3 p u b l i s h e dp a p e r 5 7 o r i g i n a ls t a t e m e n t 5 9 a c k n o w l e d g e m e n t 6 1 v l 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 注塑机是将热塑性或热固性塑料通过模具制成各种形状塑料制品的重要专用机 械，其注射缸是将熔融塑料注入模具型腔的关键机构。注射缸的高速运动是满足生产 精密制品和提高生产效率的必要条件【- l ，生产不同的制品，注射缸的运动轨迹也将发生 相应的变化。近几年来，随着光盘、镜片、导光板、传感器以及微电子通讯产品的迅 猛发展，社会对精密制品的需求越来越大；随着各国对环境的保护和资源的节约越来 越重视，节能环保已经成为注塑机研发中一个不可或缺的研究方向；随着经济的飞速 发展，行业间的竞争越来越激烈，注塑机的高效率生产也是企业相当关注的重要指标。 归纳起来，注塑机的发展呈现精密化、节能化以及高效化的发展趋势：】。 电液比例控制技术【3 】是在以开环传动为主要特征的传统液压传动技术和以闭环控 制为特征的电液伺服控制技术基础上，为适应工程系统对传动与控制特性提出的更高 的要求，从上个世纪六七十年代开始逐步发展起来的流传传动与控制领域中一个具有 旺盛生命力的新分支。传统的电液伺服阀对流体介质的清洁度要求十分苛刻，其制造 成本和维修费用较高，系统能耗也较大，传统的开关控制不能满足高质量控制系统的 要求，电液比例控制技术具有可靠性高、控制精度高和响应速度快等特点。 注塑机注射缸系统因受油液温度、螺杆转速、负载压力、模具温度、融料湿度等 影响，是一个典型的强耦合、非线性和时变系统。传统的控制方法算法简单、控制精 度低、抗干扰能力低等，对于注射缸系统往往不能取得令人满意的控制效果【4 】。随着科 技的发展，智能控制方法将是提高精密制品成型稳定性及控制精度的一个重要研究方 向，模糊神经网络控制具有较快的响应速度、较强的非线性映射能力以及自学习能力 等，是一种非常适合用于非线性和时变系统的智能控制方法。 1 2 注塑机发展概况 自意大利在1 9 4 7 推出第一台液压驱动式注塑机，到注塑机螺杆塑化装置的应用， 并于1 9 5 6 年诞生的往复螺杆式注塑机【l ，二十多年以来，注塑机的基本结构没有发生太 大的变化，而性能却越来越好，能耗越来越少，各式各样的系列和款式不断涌现，整 体结构由液压柱塞式发展到液压螺杆式。随着注射成型加工技术的逐步完善和进步， 广东工业大学硕士学位论文 机型也由原来的普通注塑机向精密注塑机转变。从开环控制到闭环控制，控制阀有最 原始的开关控制阀发展到后来的电磁控制阀，并逐步被比例控制阀或伺服控制阀所取 代。在注射速度方面，由1 0 0 m m s 提高至3 0 0 r a m s ，还出现高达至6 0 0 r a m s ，日本 制钢所研制的注塑机注射速度能达至9 0 0 m m s 。在锁模力方面，由原来的1 0 0 - - - 1 4 0 m p a 提高到2 0 0 3 0 0 m p a l s l 。在温度控制方面，改进型p i d 控制器几乎取代了所有螺杆料筒 注塑机的原始温控器，控制精度也越来越高，目前又出现的一种f u z z y 控制器，是一种 更先进的温度控制方法。就精度重复性而言，d r b o y 公司专门为微小件设计的 b o y l 2 a ，注射量重复精度达0 1 e m 3 。另外，注塑机厂商也取得了其它方面巨大的进步， 如开发了设备单元的自动控制、参数的闭环控制、过程联运在线反馈控制等。开发了 具有内置软件优化功能的a l p h ae l e c t r a 注塑机，可以优化液压系统的油压和流量。 由于网络和计算机的飞速发展，注塑机产家可以实现虚拟合作设计，虚拟合作制造， 这为注塑机的设计制造提供强大的推动力。 在国内，随着工程塑料以及塑料制品应用领域的不断发展壮大，由常规注塑机向 精密注塑机发展也是一个必然趋势。虽然注塑机在性能方面随着生产技术的进步得到 了长足的进步，如控制方式由手动到半自动及全自动，传动由机械到液压及全电动， 但其核心原理还没有根本改变。改革开放以来，随着计算机和网络的发展，出现了许 多注塑机设计制造方面的辅助软件。如c a d c a e p r o e 等，这给我国注塑机的创新和 发展增添了巨大的动力。海天注塑机集团有限公司是我国最大的注塑机生产制造商， 其先后开发出了变量泵加异步电动机的m a r s 系列和全电动的长飞亚系列，美中不足 的是控制部分不是自己独立开发的i s l 。台中精机通过提高控制元件的控制精度使注塑机 的整体性能得到了很大提高，但这样生产成本也越来越高。震雄集团研发的智能联网 计算机控制器具有故障检测功能，其研制了可实现生产车间联网管理的无线联网系统 嗍。随着电子电气、航空航天、计算机、汽车、手表等工业产品中大量应用精密塑件， 这对注塑机在重复精度和性能稳定方面提出了更高的要求，对制品的尺寸精度、形位 精度以及刚度、机械强度等也提出了更高的要求，而决定这些性质的因素除了注塑机 机械本体的刚度和精度以及模具本身的制造精度以外，成型工艺参数的精确度和稳定 性也至关重要 6 1 。这就对注塑机控制系统的性能提出了更高的要求。在节约能源方面， 注塑机液压系统一般采用阀控式，油泵马达以恒定的转速提供恒定的压力和流量，负 载变化时，控制系统可以根据程序设定对高压油液进行减压节流，将多余的液压油通 过控制阀流回油箱，这就是高压节流。据统计由高压节流造成的能量损失高达3 6 - 6 8 2 第一章绪论 矧7 】_ 1 3 注塑机控制研究概况 传统的注塑机是由各种继电器、定时器、接触器以及触点按一定的逻辑关系连接 在一起组成的控制系统来控制的。由于该控制系统结构简单、容易掌握，在当时一直 在控制领域占主导地位，但它的抗干扰能力差、控制精度低【叼。 2 0 世纪6 0 年代末p l c 问世以来，这种采用微电脑技术的工业控制装置的功能远 远超过逻辑控制、顺序控制的范圄，l 。它由中央处理单元( c p u ) 、输入输出( i o ) 、存 贮器、编程器、电源、输入输出接口电路、扩展接口和外部设备接口等几部分组成。 控制程序由用户输入到存贮器中，c p u 以扫描工作方式按照程序判断输出状态，来实 施对现场设备的控制【- 0 1 。国内p l c 控制装置在注塑机中的应用大多是从对传统控制系 统的改造开始，p l c 应用于注塑机中主要是对速度、压力、温度、流量等过程参数进 行控制，这样注射成型过程的工艺参数控制能够得到基本保证l 川。p l c 控制是利用传 感器来切换动作程序以及对比例压力、比例流量和开关量等的逻辑控带l l l , , l 。要提高注 塑机的控制水平和技术性能，有必要加速应用微电脑技术和高精度元件，如压力传感 器、温度传感器、位移控制器以及电磁比例控制阀、电磁比例流量阀、伺服阀等。随 着计算机和液晶或数码显示的发展，可在线设定或修改工艺过程参数，并设有预警系 统和故障显示指示灯以监测生产过程，从而大大提高了整机性能。p i d 模块使得p l c 具有闭环控制的功能，从而可使注塑机实现闭环控制，如果过程中某个变量出现偏差 时，p i d 控制算法会计算出正确的输出，使受控值保持在误差允许的范围内 1 3 l 。因此当 注射速度、注射压力、模腔温度、模腔压力、熔体温度和油压等参数在生产过程中因 干扰出现偏差时，机器可通过自适应控制系统针对干扰自动进行修正，从而使p l c 控 制方式较传统方式的抗干扰能力及控制精度有t + g 大程度的提高。为了更好的提高p l c 控制的抗干扰能力，稳定性以及重复精度，华南理工大学聚合物新型成型装备国家工 程研究中心瞿金平教授等人采用了新型的p l c 装置，即贝加莱可编程计算机控制器， 使液压机械式大型注塑机得到成功的升级【】。这是我国注塑机控制系统开发的一种新 思路。 随着计算机应用技术的发展，采用计算机控制的注塑机变得越来越广泛。计算机 控制系统由c p u 、显示器、传感器、存储器等部分组成。除此之外，还带有初始化和 调模的动作、温度和压力以及速度的控制、p i d 调试、诊断等功能。目前微机控制系 3 广东工业大学硕士学位论文 统主要有单机系统和多机系统两大类型，单机系统采用单板结构可将信息的采集、转 换和处理融为一体，其结构由a d 、d a 、数字f o 以及比例放大器或外加比例放大器 构成 1 s l 。北京科技大学潘诚等人开发的一款结合了实现注塑机油压系统的闭环控制卡 和与之配套的上位机监控软件的系统就属于这种单机系统，该系统在震雄集团有限公 司已投入试用，效果良好。多机系统则采用多处理机结构和大板式设计，可将功能进 行分配，由若干c p u 独立完成相应的工作，如其中的一个c p u 专门用于协调和传输 有关指令，并经过并口和串口传输数据嗍。这两类控制器的结构各有特点，基本能够 满足不同层次的需求。值得一提的是，陕西科技大学徐元昌等人开发出的一套用于多 台注塑机控制的群控系统方案，它是用p c 机作为上位机并用其串行通讯口与下位机 8 0 9 8 通讯控制注塑机，从而实现了主机指挥监督从属机的功能。为了便于操作，该系 统还使用了p c 机操作界面作为人机接口，从而实现了注塑机的顺序动作和温度、速度、 压力等工艺参数的自动化控, i je , , j 。目前世界发达国家的注塑机控制技术比较先进和成 熟，其特点是普遍采用实时闭环控制和c r t 或l c d 显示屏的过程监控，并通过多重 处理将尽可能多的处理工作分配给外围装置完成，以提高注塑机内的通讯能力，减轻 主控部分负荷i r r l 。这在一定程度上代表了注塑机控制技术的未来发展走向。展望未来， 相信随着控制技术的不断发展与完善，注塑机将朝着自动化、节能化、智能化等方向 发展，如采用计算机数字化控制和程序化控制，使注塑机具有自动控制、自动诊断、 自动调节、自动补偿功能，控制系统实行模块化、集成化；采用成组技术，实施多台 注塑机的群控。 注塑成型过程是个往复循环的过程，学习控制非常适合用于注射成型过程控制， 它能够使用同一运动的连续循环轨迹来改善控制的输入，提高系统的重复精度【i l l 。上 海交通大学机电控制研究所将学习控制引入高速成型过程，根据成型过程的特点设计 了一个预测迭代学习控制器，控制器由前馈控制和反馈控制两部分组成，反馈控制器 用来稳定系统，学习控制算法用来实现给定轨迹的高精度跟踪任务，这样明显提高了 成型过程的位置重复精度【1 9 】。浙江大学针对采用永磁同步伺服电机( p m s m ) 驱动定量 泵技术的注塑机控制系统，尤其是对注射速度的控制提出基于变步长r b f 神经网络在 线辨识调整p i d 算法，在m a t l a b s i m u l i n k 中构建了注射系统模型，仿真证明了该 控制器对外部干扰和参数变化具有较好的适应能力1 2 0 ! 。 1 4 控制方法的发展与应用 4 第一章绪论 1 4 1p i d 技术的发展和应用 p i d 英文全称为p r o p o r t i o ni n t e g r a t i o nd i f f e r e n t i a t i o n ，这种按偏差调节的比例、积 分、微分p i d 调节规律在过程控制中应用广泛。近几十年来，随着控制理论和控制技术 的飞速发展，p i d 控制结构应用于9 5 以上的工业过程控制中，同时也是其它高级控制 算法的基础i ：- 1 。自1 9 4 0 年以来，控制方法的发展发生了巨大的变化，但p i d 控制器以其 结构简单，稳态精度高、易于操作以及使用中不需要精确的系统模型等，仍被广泛应 用于冶金、汽车、电力、电子和机械等工业过程控制中 2 2 1 。 当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，当控制理 论的其它技术难以采用，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定时， 可以应用p i d 控制技术。实际中，很多工业控制过程是非线性和时变的，但通过对其简 化可变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统，这就同样也可以使用p i d 控制，正 是由于这些优点，p i d 控制器现在仍然是应用最广泛的工业控制器 2 3 i 。p i d 的发展过程 主要是它的参数整定方法和与其它方法相融合的研究过程。 p i d 常用的整定方法有：( 1 ) 实验凑试法，是通过闭环运行或模拟，观察系统的响 应曲线，然后根据各参数对系统的影响，反复试凑参数，直至出现满意的响应，从而 确定p i d 控制参数( 2 ) 实验经验法，是调整p i d 参数的方法中较常用的是扩充临界比 例度法，其最大的优点是，参数的整定不依赖受控对象的数学模型，直接在现场整定， 简单易行。按控制量的组合形式来划分，可分为线性p i d 参数整定方法及非线性p i d 参数整定方法，前者用于经典p i d 调节器，后者用于由非线性跟踪微分器和非线性组 合方式生成的非线性p i d 控制器【蚓。 随着科技的发展，p i d 在工业控制过程中的应用发展趋势如下： ( 1 ) 对于单输入单输出被控对象，需要研究针对不稳定对象或被控过程存在较大 干扰情况下的p i d 参数整定方法，使其在初始化、抗干扰和鲁棒性等方面进一步增强， 使用最少量的过程信息及较简单的操作就能较好地完成整定。 ( 2 ) 对于多输入多输出被控对象，需要研究针对具有显著耦合的多变量过程的多 变量p i d 参数整定方法，进一步完善分散继电反馈方法，尽可能减少所需先验信息量， 使其易于在线整定。 ( 3 ) 智能p i d 控制技术有待进一步研究，将自适应、自整定和增益计划设定有机 结合，使其具有自诊断功能；结合专家经验知识、直觉推理逻辑等专家系统思想和方 5 广东工业大学硕士学位论文 法对原有p i d 控制器设计思想及整定方法进行改进；将预测控制、模糊控制、神经网络 控制和p i d 控制相结合 2 r l ，进一步提高控制系统性能。这些都是智能p d 控制发展的极 有前途的方向【冽。 1 4 2 模糊神经网络的发展和应用 人类从1 9 7 4 年开始研究模糊神经网络，然而把模糊集和神经网络联系在一起并正 式提出是在“f u z z ys e t sa n dn e u r a ln e t w o r k s 一文中。模糊神经网络就是具有模糊权 系数或者输入信号是模糊量的神经网络，是模糊系统与神经网络相结合的产物，它汇 聚了神经网络和模糊系统的优点，集联想、识别、自适应及模糊信息处理于一体例。 研究f n n 的基本出发点是将模糊系统处理非统计不确定性的方法，与a n n 的连接主 义结构和学习方法结合起来，使f n n 具有模糊表达，连接主义学习以及公布式信息处 理等特点0 0 1 。由于利用模糊神经网络能从过程数值中直接抽取“i f t h e n 规则，并自 动调整隶属函数的形状，这就为实现模糊规则的自动获取提出了一种新的有效方法。 自模糊神经网络这一融神经网络和模糊逻辑系统于一体的新兴技术出现以来，其 研究和应用得到了迅猛的发展。美国在1 9 8 8 年就召开了由n a n a 主持的“神经网络与 模糊系统 的国际研讨会，其后模糊神经网络的研究在美国、日本、法国、加拿大、 新加坡等国蓬勃开展起来，产生了大量成果。1 9 9 2 年i e e e 召开了有关模糊神经网络的 国际会议，美国南加州大学的k o s k o 出版了该领域的第一本专著神经网络与模糊控 制，他提出了模糊联想记忆、模糊认知图的重要概念，模糊神经网络的研究内容及 结构形式十分广泛，其中典型的模糊神经网络结构形式有模糊联想记忆神经网络、模 糊极大极小神经网络、模糊h o p f i e l d 网络等等【3 l l 。1 9 9 2 年，b u c k l e y 和h a y a s h i 提出了模 糊反向传播算法 3 2 1 ，它是一种多层网络的“逆推 学习算法，其基本思想是学习过程 由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层 转入，经隐层逐层处理后传向输出层。j a n g 采用五层神经元网络实现了双输入单输出 t a g a k i s u b e n 类型规则的模糊逻辑推理【3 2 1 。j s a l b u s 提出一种模拟小脑功能的神经网络 模型，称为c e r e b e l l a rm o d e la r t i c u l a t i o nc o n t r o l l e r ，简称c m a c 。它提供了一种从输入 到输出的多维非线性映射能力，是仿照小脑控制肢体运动原理而建立的，具有迅速响 应的特点，这种条件反射式响应是一种迅速联想。“提出了一种用模糊基函数来表示 模糊控制规则的方法，并证明了由此构成的模糊系统具有前馈网络的结构和逼近任意 非线性函数的映射能力嗍。模糊神经网络应用于模拟电路的故障诊断等一些十分复杂 6 第一章绪论 的模式识别，设计适当的网络结构和算法，优化预测模型。模糊神经网络按学习方式 可分为有教师学习和无教师学习两大类，按使用的算法可分为有导数学习方法和无导 数学习方法。模糊神经网络的学习主要是指通过一定的学习算法实现对突触结合强度 的调整，使其达到具有记记、识别信息处理和问题优化等功能。模糊规则经过神经网 络的学习，以“权值 的形式体现出来，这样规则的生成和修改转化为权值的确定和 修改。使用v l s i 技术，在硬件上实现神经芯片，可以大大提高模糊神经网络的学习效 率和完善学习功能畔】。基于导数的学习方法，它能够按照目标函数的导数信息确定搜 索方向。 近年来，模糊神经网络( f n n ) 已经成为复杂过程建模和逻辑推理的主要手段，用 神经网络表示模糊系统使构造网络结构有了依据，可以根据模糊推理规则的形式，利 用神经网络具有分布式存储、大规模并行处理、容错性、自适应学习能力等【，哪。随着 工业科技的发展，模糊神经网络( v n n ) 在各个领域的应用越来越大受到重视，特别是在 智能系统中的非线性建模及控制器的设计、联想记忆和优化计算、模式分类与模式识 别等方面 3 s 1 。 1 5 课题研究的目的及意义 通过分析和比较国内外精密注塑机技术现状，可知精密注塑机已经向高速、高精 密方向发展，液压精密注塑机仍然是主流产品。在注射填充过程控制和塑化计量过程 控制方面采用智能控制方法提高制品成型稳定性及生产效率是今后的主要研究方向。 目前，采用模糊神经网络智能控制的高速、高精密注塑机技术尚未见报道。本文研究 结论可为设计高速高精密液压注塑机提供参考。 1 6 本文的主要研究工作 本文在不影响原b o y l 5 s 型注塑机的正常工作基础上，设计电液比例注射缸的测 控系统，对注塑机注射缸的位置控制进行研究。主要工作内容如下： 1 、分析b o y l 5 s 型注塑机液压系统工作原理，设计注塑机电液比例注射缸测控 系统。 2 、设计p i d 控制器，并将其应用于注射缸的位置控制中，研究在变轨迹变周期 下注射缸的位移跟踪特性。 3 、设计f n n 控制器，并将其应用于注射缸的位置控制中，研究在变轨迹变周期 7 广东工业大学硕士学位论文 下注射缸的位移跟踪特性。 8 第二章注塑机液压系统分析 第二章注塑机液压系统分析 为了设计电液比例注射缸测控系统，有必要对注塑机的液压系统进行分析，本章 介绍b o y l 5 s 型注塑机液压系统工作原理。 2 1 注塑机简介 注塑机是将热塑性或热固性塑料利用成型模具制成各种形状塑料制品的主要成型 设备。本文所用的注塑机为b o y l 5 s 型，它是从德国引进的设备，属于卧式超小型塑 料注射成型机，该机全部采用液压传动，具备手动、半自动及全自动工作循环系统。 b o y l 5 s 型注塑机如图2 1 所示，其主要技术参数如下： 最大注射量 2 8 9 合模力 1 5 0 k n 锁模力 2 2 0 k n 螺杆直径2 2 m m 螺杆行程8 0 m m 行程容积 3 0 e r a 3 b o y l 5 s 型注塑机是螺杆式注塑机，其工作原理和其它注塑机基本相同，首先热 塑性或热固性塑料的粉料或粒料从料斗落入料筒中，随着螺杆的转动沿着螺杆向前输 送，在输送过程中，物料被逐渐压实，通过料筒外部的加热电阻和螺杆旋转产生剪切 摩擦热，将其加热、混合、剪切、压缩、输送，并均匀地塑化熔融。当螺杆头部的熔 融塑料所受压力达到能克服注射油缸活塞退回时的阻力时，料筒嘴部的熔融塑料达到 所预定计量时，计量装置撞击限位开关，螺杆停止转动并后退。 合模油缸中的液压油使合模机构动作，移动模板使模具闭合锁紧，此时，注射座 向前移动，当喷嘴与模具贴紧时，注射油缸中充入压力油，使注射油缸活塞带动螺杆 按照设定的流量和压力将熔料注入到模具型腔中1 3 6 1 。当熔融塑料充满模腔后，螺杆将 对熔料保持一定的压力，以防止模腔中熔料的反流，并向模腔内补充因制品冷却收缩 所需要的物料【嘲，模腔中的熔料经过冷却定型，使制品获得一定的尺寸精度和表面光 ， 沽度，合模机构打开，顶出机构将制品顶出，从而完成一个注塑周期1 3 6 】。 9 广东工业大学硕士学位论文 图2 - 1b o y l 5 s 型注塑机 f i 9 2 - 1i n j e c t i o