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    基于神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制的注塑機壓力控制系統(tǒng)

    2020-10-29 11:52:38沈艷河
    合成樹脂及塑料 2020年5期
    關鍵詞:控制結構見式注塑機

    沈艷河,王 瑨

    (黃河水利職業(yè)技術學院,河南省開封市 475004)

    注塑成型是將樹脂顆粒加熱融化后將其注射到模具內(nèi)腔中,經(jīng)過開模、冷卻、固化,最終得到塑料制品[1-2]。該加工方法能夠加工外形復雜,尺寸精度要求較高或帶有嵌件的塑料制品,且能夠?qū)崿F(xiàn)自動化加工。注塑機是實現(xiàn)這一加工工藝的主要生產(chǎn)設備,逐漸成為塑料生產(chǎn)行業(yè)中使用量最多、生產(chǎn)量最大的主要設備之一。

    在注塑過程中,伺服驅(qū)動電機產(chǎn)生的液壓對溫度和黏度等有重要影響,因此,需要對注塑機壓力進行精確控制。注塑機液壓控制系統(tǒng)需滿足以下要求:控制系統(tǒng)擁有良好的靜態(tài)和動態(tài)精度,具有快速的收斂性和較小的超調(diào)量;控制系統(tǒng)能夠應對外部干擾,對非線性因素具有較好的抵抗能力;控制算法實現(xiàn)簡單,對控制器硬件性能要求低[3-4]。在注塑機液壓控制系統(tǒng)中通常使用比例積分微分(PID)控制來實現(xiàn)壓力的精確控制。傳統(tǒng)PID控制結構簡單、易實現(xiàn),被廣泛應用于各種工業(yè)控制領域。伺服驅(qū)動液壓注塑機具有非線性、強耦合性、時變性等特點,而傳統(tǒng)PID控制方法由于參數(shù)固定不變,其快速響應性能和超調(diào)量均不理想,無法滿足伺服驅(qū)動液壓注塑機高精度控制系統(tǒng)要求[5-7]。為了解決上述問題,通常將智能控制方法(如模糊控制、滑模控制以及自適應控制等)引入到PID控制中。神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法具有一定的自學習、自適應能力,特別適合復雜不確定問題。本工作將徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法引入到PID控制中形成了一種具有自適應能力的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡PID(RBF-PID)控制方法,并將其應用于注塑機液壓控制中,通過仿真分析驗證了所述方法的可行性和有效性。

    1 伺服驅(qū)動液壓注塑機工作原理

    伺服驅(qū)動液壓注塑機在運轉前,通過上位機觸摸屏設置注塑所需的目標壓力,該壓力通過線性化處理后轉化為數(shù)字量,通過數(shù)字量控制永磁同步電機的輸出轉矩和轉速,從而實現(xiàn)對注塑機壓力的控制,在此過程中通過壓力傳感器采集注塑機實時壓力,實現(xiàn)電機和液壓系統(tǒng)的閉環(huán)自動控制。

    伺服驅(qū)動液壓注塑機控制原理見圖1。注塑機控制系統(tǒng)中的人機觸摸屏判斷注塑機運行狀態(tài),通過觸摸屏設置壓力并將其傳送到控制器??刂破鞲鶕?jù)線性化轉換指令將其轉化為數(shù)字量,通過輸出脈沖和脈沖輸出頻率控制伺服電機運轉,同時伺服電機末端的編碼器將電機的運轉狀態(tài)反饋到伺服驅(qū)動器中,伺服驅(qū)動器根據(jù)情況對電機進行自適應控制,從而達到電機的精確閉環(huán)控制,保證伺服電機穩(wěn)定輸出轉矩和轉速。注塑機中的油泵末端安裝壓力傳感器,將油泵工作信號傳送到伺服驅(qū)動器中。

    圖1 伺服驅(qū)動液壓注塑機控制原理Fig.1 Control principle of servo-driven hydraulic injection molding machine

    2 傳統(tǒng)PID控制

    傳統(tǒng)PID控制具有結構簡單、易實現(xiàn)、可靠性高等優(yōu)點,是目前工業(yè)控制領域中應用最多的閉環(huán)控制方法,特別適用于可建立精確數(shù)學模型的確定系統(tǒng)。PID控制為一種線性控制算法,將注塑機壓力設定值r(k)與實際反饋值y(k)的偏差e(k)作為輸入:e(k)=r(k)-y(k)。傳統(tǒng)PID控制結構見圖2。

    圖2 傳統(tǒng)PID控制結構Fig.2 Traditional PID control structure

    PID控制數(shù)學模型見式(1)。

    式中:u(t)為連續(xù)PID控制器輸出;Kp為離散PID數(shù)學模型比例系數(shù);e(t)為在t時刻的偏差;T為采樣周期;Td為連續(xù)PID數(shù)學模型微分系數(shù)。

    式(1)可簡化為式(2)。

    式中:Ti為連續(xù)PID數(shù)學模型積分系數(shù);S表示微分函數(shù)。這幾個參數(shù)可根據(jù)系統(tǒng)運行狀態(tài)進行調(diào)整。

    控制器通過上述算法實現(xiàn)采樣控制,即對每一時刻偏差進行采樣計算。為此需要將PID控制進行離散化處理,通過一系列的時刻點kT(k為采樣序號)代替連續(xù)時間t[即t≈kT(k=0,1,2…)],由此可得式(3)~式(4)。

    式中:e(j)為j時刻采集值偏差。

    則離散PID表達式見式(5)。

    式中:Ki為離散PID數(shù)學模型積分系數(shù);Kd為離散PID數(shù)學模型微分系數(shù);u(k)離散PID為控制器輸出值。

    3 RBF-PID控制

    RBF神經(jīng)網(wǎng)絡主要由輸入層、隱含層以及輸出層組成,RBF-PID控制極大提升了學習速度并能夠避免算法陷入局部最?。?-10]。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自我適應能力,實現(xiàn)PID參數(shù)的在線自適應調(diào)整,從而彌補PID控制不足。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構見圖3。

    圖3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡結構Fig.3 RBF neural network注:x1~xn為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層;h1~hm為隱含層;w1~wm為權值函數(shù);ym(k)為輸出層。

    RBF-PID控制結構見圖4。通過在線辨識得到注塑機壓力模型的Jacobian信息后,根據(jù)梯度下降算法對PID控制中的參數(shù)進行自適應調(diào)整,再將其賦值到PID控制中。

    圖4 RBF-PID控制結構示意Fig.4 RBF-PID control structure

    網(wǎng)絡辨識器的性能指標函數(shù)見式(6)。

    式中:J為網(wǎng)絡辨識器性能指標函數(shù)。

    采用迭代算法保證注塑機壓力輸出的期望值和實際值偏差最小,迭代算法具體表達形式見式(7)~式(9)。

    式中:η為學習速率;α為動量因子;wj為第j個節(jié)點網(wǎng)絡權值函數(shù);Δσj為系統(tǒng)壓力的方差;cj為第j個輸入變量的中心矢量;cji和σji分別為第j個輸入變量的第i個模糊集合的隸屬度函數(shù)的中心和寬度;σj為第j個輸入變量寬度。

    Jacobian矩陣直接反映系統(tǒng)輸出對輸入變化的靈敏度,如果RBF網(wǎng)絡辨識器能夠很好地逼近被控對象,那么被控對象輸出y就可以用辨識器輸出ym近似代替,見式(10)。

    PID控制參數(shù)Kp,Ki,Kd采用梯度下降法進行調(diào)整,見式(11)。

    式中:ηp表示比例系數(shù)學習速率;ηi表示積分系數(shù)學習速率;ηd表示微分系數(shù)學習速率。其中,x(1),x(2),x(3)可表示為式(12)。

    4 仿真分析

    為了驗證RBF-PID控制算法在伺服液壓注塑機壓力控制中的有效性,對傳統(tǒng)PID控制方法和RBF-PID控制方法分別進行了仿真分析,注塑機壓力設定值為20 MPa,在60 s時引入干擾,以測試控制器抗干擾能力。動量因子為0.02,學習速率為0.35。從圖5可以看出:在輸出初始階段RBF-PID控制響應速度更快,在5 s時便可達到穩(wěn)定輸出,而傳統(tǒng)PID控制在30 s時才能夠穩(wěn)定;RBF-PID控制壓力能夠穩(wěn)定在20 MPa,且超調(diào)量很小,而傳統(tǒng)PID控制超調(diào)量較大;在60 s時因系統(tǒng)引入了干擾,傳統(tǒng)PID控制出現(xiàn)了明顯的波動,而RBF-PID控制幾乎不出現(xiàn)波動。

    圖5 仿真結果Fig.5 Simulation results

    5 結論

    a)為了提高伺服驅(qū)動液壓注塑機壓力控制精度,在傳統(tǒng)PID控制中引入了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制方法,利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡快速自我學習能力對PID中的參數(shù)進行自適應調(diào)整,克服了傳統(tǒng)PID控制中參數(shù)不能自我調(diào)整的缺點,極大縮短了調(diào)試時間。

    b)與傳統(tǒng)PID控制相比,基于RBF-PID控制調(diào)節(jié)速度快、穩(wěn)定性高、抗干擾能力強,能夠顯著提高伺服驅(qū)動液壓注塑機壓力控制精度。

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