基于迭代学习的注塑机开合模机构定位控制研究

1、基于迭代学习的注塑机开合模机构定位控制研究中国机械工程第19卷第18期2008年9月下半月基于迭代学习的注塑机开合模机构定位控制研究杨雁王云宽宋英华中国科学院自动化研究所,北京,100080摘要:提出一种用于提高注塑机开合模机构定位精度的迭代学习算法,该方法适用于采用开环分级动作控制并利用电子尺进行开合模机构定位的注塑机系统.同时还提出可变学习增益的方法来加快算法收敛速度;应用遗忘因子和学习律误差容限控制的方法来提高学习算法的鲁棒性.算法实际应用表明,在保证开合模动作平稳的前提下,开合模机构能达到较高的定位精度,满足相关注塑加_7-工艺要求.关键词:注塑机;开合模机构;迭代学习控制;电液比例技

2、术中图分类号:th137文章编号:1004132x(2008)18215204clampingmechanismspositioncontrolofimmbasedoniterativelearningalgorithmyangyanwangyunkuansongyinghuainstituteofautomation,chineseacademyofsciences,beijing,100080abstract:aniterativelearningalgorithmwasproposedtoimprovetheclampingmechanismspositioningprecisionof

3、imm.thealgorithmisfeasibletobeembeddedintotheexitingopenloopandsegmentmotioncontrolmethod.furthermore,achangeableupdaterulewasintroducedtoacceleratetheconvergencespeed,aforgetfactorandapredefinederrorboundwereusedtoenhancetherobustnessofthealgorithm.inpracticalapplications,thealgorithmensuresthesmoo

4、thmotionandbetterpositioningprecisionoftheclampingmechanism.keywords:injectionmoldingmachine(imm);clampingmechanism;iterative1earningcontrol;electro.hydraulicproportionaltechnology0引言目前,提高注塑机开合模机构定位精度的解决方法主要是开模停止位置误差采用加装开模机械定位装置来加以控制,合模终止停止位置由合模终止限位行程开关进行保护.采用此类方法,由于开合模动作到达设定停止位置时,油路中的压力和流量可能仍未完全卸去,

5、强制关闭动作会导致机械冲击现象,从而造成开合模动作不平稳,加速机械磨损.针对目前注塑机控制技术水平现状,利用注塑机往复工作特性,本文提出一种迭代学习算法,通过学习开合模动作停止位置的提前量,达到提高定位精度的目的.1开合模机构液压控制系统注塑机的开合模机构种类较多,按工作原理分,主要有液压式(直压式)和肘杆式(机械式)两大类型.它们都是由模板,拉杆,合模机构以及其他附属装置组成的.由于肘杆式开合模机构不仅具有自锁作用(在建立合模力后,即不再需要液压收稿日期:2()()7一o829基金项目:国家863高技术研究发展计划资助项目(2003aa421110)?2152?力的作用),而且同时还具有开合

6、模动作快,能耗低,液压系统简单和成本低廉等优点,因此在注塑机中获得了广泛的应用_1.由于用迭代学习方法提高开合模定位精度不受开合模机构的类型限制,所以本文以肘杆式开合模机构进行注塑机开合模控制.肘杆式开合模机构的电液控制系统包括五孔斜排双曲肘开合模机构4,合模油缸1,调模螺母2,后模板3,导柱6,动模板5和定模板7等部件,如图1所示.液压控制系统的液压油由定量泵10供给,流量,压力采用复合电磁比例压力流量控制阀11进行连续控制,动作方向由电磁换向三位四通阀14进行控制.电磁比例压力流量控制阀11是在定压差溢流型三通比例流量阀13的基础上,增加比例压力先导阀12组合而成的.这类复合阀既可对输出流

7、量进行比例控制,又可对系统压力进行比例调节.比例控制阀能迅速,精确地完成注塑机的循环控制,并能通过控制动作切换之间的加减速过渡过程避免尖峰压力,延长机械和液压元件的寿命,同时比例控制阀对油液洁净程度要求不高,因此在注塑机液压控制系统中得到广泛应用.注塑机开合模动作由实时控制器9进行控基于迭代学习的注塑机开合模机构定位控制研究一杨雁王云宽宋英华1.合模油缸2.调模螺母3.后模板4.开合模机构5.动模板6.导柱7.定模板8.电子尺9.实时控制器1o.定量泵n.电磁比例压力流量控制阀12.比例压力先导阀l3.定压差溢流型比例流量阀14.电磁换向阀图1开合模机构液压控制系统制,控制器通过电磁换向阀14

8、控制动作方向,按电磁比例压力流量控制阀11设定的值输出对应动作的压力和流量,并根据采样电子尺8获得的动模板5的实时位置(电子尺测量精度为0.1ram,采样频率为2khz)和用户设定的位置进行动作切换.由于开模,合模动作流程类似,加之肘杆式开合模机构的合模定位精度较高,因此本文以开模动作为例,说明嵌入迭代学习提高动模定位精度的方法.2常规控制方法介绍目前,采用电液比例技术的注塑机控制系统绝大部分采用的是动作开环分级控制方法.图2所示为注塑机开模分级动作示意.整个开模动作一般可分为四级动作:开模一慢,开模一快,开模二快,开模二慢.用户首先在操作页面上设置好开模各级动作压力,流量及动作切换位置,然后

9、由控制器根据用户设置的参数,按一定的顺序执行并切换动作,从而完成整个开模动作.压流位置260.0220.0150?050.0abcd图2开模动作分级控制示意开模动作理想的变速过程是运动速度按慢一快一慢变化,这样可以使注塑机平稳运行,减小机械振动.按上述规律,用户通过反复地调整各级动作的压力,流量及动作切换位置,达到开模动作的平滑与迅速.图3为对应开模各级动作的压力流量变化陷线图.按动作分级控制的方法,各级动作切换时,难免存在压力和流量突变的情况,若直接切换,将会导致动作冲击,影响开模动作的平稳性,因此在动作压力和流量突变时,需按一定斜率进行变化.斜升,斜降参数直接决定着机械部件动作的平滑性.开

10、模各级动作的斜升和斜降变化速度的参数需通过用户在控制器中预先设置.二慢二快开模一快开模一慢压斜降流斜降图3开模各级动作的压力流量变化曲线图由图3可知,在开环分级动作控制方式下,开模动作到达设定停止位置a时,由于存在一个压力流量的减速过程,加上液压系统的响应时滞,从而导致产生开模停止定位误差.开合模定位误差的大小跟不同型号注塑机开合模机构大小以及用户设定分级动作流量/压力参数有关,即使是统一型号的注塑机,即使是参数设置相同,由于各部件的不一致性,不同注塑机的开合模定位精度也不相同.3用迭代学习法提高开合模机构定位精度3.1迭代学习控制原理迭代学习控制对具有重复周期性运动的非线性被控对象可以进行有

11、效的控制,并且控制算法的设计不依赖于动态系统精确的数学模型,仅需较少的先验知识即可,可以说迭代学习控制是一种基本无模型控制方法.假设注塑机开模动作是一个理想的往复动作过程,因此理论上,在注塑机开模动作设定参数以及系统不变的情况下,重复执行开模动作将会导致相同的系统响应.若通过迭代学习方法学习开模动作停止位置的提前量,在到达开模停止位置前一定位置即开始动作停止,从而达到较高的开模定位精度.本文采用p型迭代学习控制的方法来确定开模停止的提前量并将此提前量嵌入到开环分?2153?中国机械工程第19卷第18期2008年9月下半月级开模动作控制中去.p型迭代学习律是仅保留了比例误差增益系数的迭代学习控制

12、算法,也是最常用的学习律,用于学习开模停止的提前量的学习律形式为u(k+1)一()+pe()(1)p()一u一d式中,u(k+1)为次迭代的开模停止提前量;()为第k次的提前量;p为学习增益;e()为第k次开模停止位置误差;为第k次开模实际停止位置;wa为设定开模停止位置.图4为采用迭代学习方法来提高开模定位精度的开模动作压力流量变化图.图4中,a,b,c,d为用户设置各级动作切换位置,a位置为设定开模停止位置.加入迭代学习算法后,控制算法在开模动作尚未到达开模停止位置a时,提前一定距离开始降低动作压力和流量.迭代学习算法在重复的开模动作中反复学习此提前量,使得最终开模停止位置渐进趋于设定的开

13、模停止位置.压流llli,剑:iiii升升图4嵌入迭代学习方法后的开模动作压力流量变化曲线图设开模停止位置w与开模停止位置提前量存在如下函数关系:叫(是)一g(),g(?)为lipschitz连续并且满足:0<nlga2<cx.g一8g/ou(2)若式(1)的p型迭代学习律满足|_2:i1一<1(3)则开模定位误差e(忌)将随迭代次数k的增加而衰减.由式(2),式(3)可知,只要知道了g的下界a和上界a,就能通过选取合适的学习增益p,使得迭代学习算法收敛,开模定位位置逐步逼近设定值.3.2变学习增益的迭代学习方法由于注塑机开合模机构是个开环输入输出稳定(bibo)的非线性系统

14、,因此存在n,a.,使得开模停止位置与开模停止位置提前量之间的函数关系g满足条件式(3).但由于实际开模机构响应特性是非线性的,并且g(?)函数关系难以确?2154?定,因此难以确定g的上下界.为保证式(3)成立,可通过实验,采用逐渐增加学习增益的方法来选择p的合适范围.图5所示为采用不同学习增益情况下开模机构定位误差的变化过程.根据图5中开模定位误差的收敛过程可看出,对于迭代学习算法式(1),学习增益p越小,则学习误差收敛速度越慢,学习次数越多.增大学习增益p,可以减小误差并加快响应速度,但受收敛条件式(3)的限制,学习增益p的选取不能任意增大.若p过大(p一1.4),开模定位误差波动较大,

15、反而不容易收敛到理想值.若p继续增大,将导致式(3)不满足,学习过程中开模定位误差发散.gg账疆求051ol52o253o迭代学习次数k1.p一0?l2.p一0.53.p1.04.p一1.4图5不同学习增益下的迭代学习过程为了加快学习算法响应速度,同时保证定位误差渐进收敛,可通过变学习增益p的方法来加快迭代学习算法收敛速度.总结实验数据规律,若开模停止提前量(忌)远离理想控制范围时,采用大的学习增益p,可以使其较快地接近理想控制值,当开模停止提前量(尼)接近理想控制范围时,采用较小的学习增益p,可以使其较稳定地趋近理想控制值.综合以上分析,提出一种变学习增益的p型迭代学习算法,学习增益p变化规

16、律为_o.15+(4)式中,为开模停止超出误差期望值.对应不同注塑机型,在典型开模参数设定下e有不同的期望值.注塑机型号一般表示为品牌+合模力,如海涛ht80表示合模力最大为800kn,三顺she5.o表示合模力最大为5000kn.不同注塑机型的开模机构的大小不同,其等效负载和所需的最大合模力也不相同,因此开合模定位误差不同.在目前开模动作开环分级控制方式下,经实验测定,发现开模停止位置超出误差与注塑机型最大合模力成近似反比的非线性关系.对小合模力注塑机型,开合模机构刚度小,导致开模停止位置误差反而较大,随着注塑机最o8642o2468一一一一基于迭代学习的注塑机开合模机构定位控制研究杨雁王云

17、宽宋英华大合模力的增大,注塑机的开合模机构的刚度逐渐变大,对应开模停止位置超出误差变小.式(4)中的可通过建立一个查找表来获取对应值.查找表中记录各种不合模力的注塑机型典型参数下的开模停止定位误差,其数据可通过对各种注塑机型进行实验确定.对于查找表未登记合模力的注塑机型,可通过插值方法获得对应的e值.在迭代学习算法中应用可变学习增益p,需要最终用户在控制器使用之前,预先输入控制器配套注塑机对应的最大合模力.实际系统中,由于有界干扰以及噪声信号的存在,使得迭代学习算法在理论上不再具有完全收敛的性质,则只能收敛到某个误差容限之内.同时在学习过程中,某些干扰噪声信号的累积可能导致误差信号在迭代学习初

18、期先下降,然后随迭代学习次数增加又上升的现象出现i4,因此,为保证迭代学习算法的性能并提高鲁棒性,可以通过设置一个误差容限,当开模定位误差小于时,即停止迭代学习e5,6.另外,根据学习算法稳定性条件可知学习增益不可能太大,因此在式(4)中需加入限幅器(记为proj(?),以限制学习增益的大小.加入误差容限以及限幅器后的学习增益为pk一5+proj()(5)一)l0j()其中,限幅器o(?)的限定输出幅值为1.1.误差容限的选择.考虑系统可能存在的随机干扰信号,选择误差容限为定位精度的2/3为宜.3.3滤波器q(z)的确定初始状态误差,系统干扰以及测量噪声等信号的存在,不但会影响学习算法的性能,

19、甚至会导致学习算法的不稳定j.对此类干扰和噪声,可通过在学习算法中加一滤波器来进行抑制,从而增强学习算法的鲁棒性.加入滤波器后的学习算法式(1)修改为u(k+1)一()+pe(),l(6)()一q()()f式中,q()为一沿迭代轴的因果滤波器.对前次提前控制量进行滤波后再代入学习算法公式估计本次控制提前量.由于干扰和误差信号一般具有高频以及零均值的特性,而控制信号一般位于低频段,因此一般将q()设计为一个低通滤波器,保留低频段,衰减高频段.由于q()的加入,增强了学习算法的抗干扰能力,但式(6)的学习算法理论上将无法完全收敛到理想值,学习误差将只能收敛到一定的误差范围之内.实际应用中,对开模停

20、止定位精度,我们也只是要求在一定误差范围内即可满足实际应用要求,为了增强学习算法的鲁棒性而牺牲部分性能是值得的.为简单起见,本文采用加入遗忘因子),的方法来增强迭代学习算法的鲁棒性.遗忘因子的加入,可将不稳定频率信号加以衰减忘却,其本质是沿迭代轴的一阶低通滤波.由于遗忘因子的作用,学习过程中将有用的学习信号也一并忘却,从而导致学习算法无法完全收敛到理想值.经过验证,选用遗忘因子y一0.15能取得较好效果.结合可变学习增益p以及遗忘因子y,将在开模定位过程中采用的迭代学习算法公式统一为:+一+(7)()一(1一y)()f70.15f0.15+pr0()lg()1>0.4p一e10ip()l

21、0.4经反复实验测定,采用式(7)变学习增益+遗忘因子的迭代学习方法,最终可达到0.6mm的开合模机构定位精度,此精度完全能达到实际使用的需要.根据定位精度可取误差容限一0.4mm.在满足开模定位精度的前提下,误差收敛速度相对固定学习增益的迭代学习算法大有提高,一般经过45次迭代学习后,开模定位精度即可落在设定的误差容限之内.表1为该算法在部分注塑机型上的实验结果.表1迭代学习算法实验数据注塑机型收敛开模定位(合模力)次数最大误差(ram)海涛ht8050.6三顺she12040.4海涛ht12040.6三顺she130b4o.5海达hd3803o.4三顺she50040.34结束语本文提出的

22、迭代学习算法具有需要先验知识少,算法简单,计算量小和适应性强等优点,在不改变现有开模各级动作控制方法的前提下,能方便地嵌入到现有控制算法中去,可大幅提高现有注塑机的开合模定位精度.开合模机构在正常工作状态下由于定位精度的提高可避免机械冲击,保证开合模动作平稳,并(下转第2165页)?255?面向大规模定制的堆垛机快速设计系统研究赵利平王宗彦秦慧斌等3.3.4校核模块堆垛机承受载重,设备白重等复杂力系的作用,其强度,刚度有严格的要求.校核模块的功能是对单一的模块进行校核来实现结构参数的再确定,并将结果反馈给计算模块.对模块校核,以工作对象和工作环境为基本参数构建结构,简化模型,通过cosmos/

23、works校核认可后,再确定单一模块的总体尺寸和截面尺寸.3.3.5工程图模块2d工程图纸直接用来指导生产,它是堆垛机参数化设计的最终体现.在本文中,模型与工程图双向驱动,模型改变后,在图纸管理器中设定相应图幅及图纸比例,可以自动生成相应的工程图,各种剖视,尺寸,公差标注,注释输入均符合国标.由于在零部件模型中已建立相应的属性,包括零件名称,图号,材料,数目,单重,备注等;并且在excel文件中建立了bom表模板,可在装配图中自动生成材料明细表.4结束语基于大规模定制技术,利用广义模块化设计和参数化设计方法建立了堆垛机相应模块的3d模型,为堆垛机的设计提供了solidworks平台下的快速设计

24、工具.经太原刚玉物流公司使用,结果发现,设计效率提高了3o.此设计方法对标准化,系列化的产品或接近于标准化,系列化的产品有着一定的应用价值.参考文献:1舒彪,韩晓建.基于大规模定制的产品模型及其配置研究j.机械科学与技术,2007(1):1-6.2童时中.模块化原理设计方法及应用m.北京:中国标准出版社,2000.3侯亮.机械产品广义模块化设计理论研究及其在液压机产品中的应用ed.天津:天津大学,2002.4杜纲,张雪峰.面向大批量定制的产品族技术设计研究j.工具技术,2007,41(4):4344.5董良,陆连,王宗彦.堆垛机系列产品的参数化设计j.cad/cam与制造业信息化,2002(9

25、),3234.6王宗彦,杨金刚,吴淑芳,等.桥起桥架参数化模块化设计23.机械工程与自动化,2007,41(2):3032.(编辑郭伟)作者简介:赵利平,女,1963年生.太原理工大学机械工程系教授.主要研究方向为计算机集成制造技术.王宗彦,男,1963年生.中北大学机械工程与自动化学院教授.秦慧斌,男,1978年生.中北大学机械工程与自动化学院助教.董良,男,1964年生.太原市经济技术开发区管理委员会教授级高级工程师.(上接第2155页)满足相关注塑加工工艺要求,但是,控制算法无法避免因电气失效等原因引起的定位故障,比如由于电子尺老化引起的测量位置漂移或测量位置存在跳变的现象,从而导致动模板的显示位置和实际位置不同,控制算法的失效,因此采用迭代学习算法控制开合模定位精度,同时配合机械定位装置进行硬件保护,以增加开合模定位机构工作的可靠性.参考文献:1黄步明.精密注射成型的关键技术j.塑胶工业,2006,9(1):10-i6.2xujx