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注塑机温度控制方法研究

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发表于 2017-4-6 19:03:58 | 显示全部楼层 |阅读模式
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注塑机温度控制方法研究
恩格尔注塑机械(常州)有限公司 徐浩


摘要:针对传统注塑机温控系统存在的超调量大、调节时间长等缺点,本人提出了变参数自调整的模糊比例积分(FUZZY—PI)控制器设计思路,本文阐述了该控制器的设计方法及温控系统的软硬件设计方法。通过仿真实验说明,该系统实现了精密注塑机料筒温度和喷嘴温度的准确控制,依此可以取代传统的开关控制及比例积分微分控制,大大提高塑料制品的质量。

一、前言

在注塑生产过程中,塑料原料的温度是影响产品质量的重要因素,其主要取决于注塑机螺杆筒和喷嘴两部分的温度。螺杆筒温度过高时,筒内的塑料会发生降解;螺杆筒温度过低时,塑料塑化不良、流动性差、制品成型性能不好。喷嘴温度过低会造成物料在喷嘴处堵塞,阻碍注塑过程的自动进行。

注塑机温度控制系统目前主要采用开关控制式温控仪作为控制器,这种控制方式温度波动范围大,超调量大,导致塑料制品的质量很不稳定。也有的注塑机温度控制系统采用比例积分微分(PID)控制,这种控制方式需要建立精确的数学模型,而注塑机温度控制系统是一个大滞、强耦合、非线性的时变系统,建立其精确的数学模型是非常困难的,所以传统的PID温控系统的效果也不理想。

我首先介绍模糊比例积分(FUZZY—PI)复合控制器所使用的方法,它将线性控制理论中的PID控制作用引入模糊控制理论,用来改善简单模糊控制器的稳态性能。当系统误差较大时,使用模糊控制器,可以达到迅速减小误差的目的,而当误差小于某一阀值时,自动切除模糊控制作用,并同时投入PID控制作用,以保证较高的稳定精度。该方法可在一定程度上改善系统的控制性能。

二、温度控制方法研究

对于一些生产过程或控制对象来说,难以用一般的物理或化学方面的规律来建立数学模型。有的对象影响因素很多且各影响因素之间存在交叉耦合,使得其模型十分复杂而不易建立,有时即使求出也没有实际意义。对于诸如此类的生产过程或被控对象,如采用经典控制理论和现代控制理论方法来设计控制系统,显而易见很难有理想的控制效果。

但实际上对这一类难以进行自动控制的生产过程或被控对象,有经验的操作人员通过手动控制却常常可以达到令人满意的控制效果。因此,对于无法构建数学模型的控制对象,使用计算机来模仿人的思维决策方式和控制行为,使直接数字控制器(DDC)系统的控制效果达到或超过人工控制的水平,成为控制理论发展的新领域。

三、FUZZY—PI控制器的基本思想

模糊控制实际上是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制,属于非线性控制的范畴,并具有一些智能控制的特点。与常规PID控制器相比更接近人的控制模式。

模糊控制的系统框图如图1所示。

2.PNG

图1  模糊控制系统框图

为解决模糊控制系统的动态性和稳态性矛盾,可采用多种方法,这里只研究FUZZY—PI控制方案。

在模糊控制器中,控制器的输入e和输出之间可以看作非线性变换关系: 3.PNG

将模糊控制器的输出 4.PNG

改写为: 5.PNG

因此模糊控制器可以认为是一种非线性积分控制器。常规PI调节器的输入输出关系为: 6.PNG



与模糊控制器的输出表达式相比,多了一个比例部分。可以设想在模糊控制器的输出表达式中增加一个比例部分并表示如下:
7.PNG


式中f---非线性算子;
Kp——比例系数;
Ki——积分系数。

上式可以理解为非线性PI调节器的输入输出关系,U= e(t)]是一个模糊函数,可起到把常规PI调节器模糊化的作用,这种调节器称为FUZZY—PI控制器。FUZZY—PI控制器系统框图如图2所示。

8.PNG
图2  FUZZSY—PI控制器系统框图

在FUZZY—PI控制器中,由于有比例控制作用,保证了系统的快速性。K可以选择较小的值,从而可在一定程度上提高系统的稳态精度。

三变参数自调整的FUZZY—PI控制器的基本思想对于模糊控制系统来说,其动态性能与稳态性能是矛盾的,选择参数只能采取折中的方法。采用FUZZY—PI控制器可使系统性能得到一定的改善,但要进一步提高控制器的性能时,参数固定的控制器没有自适应的能力。

因此为了设法寻找一种自动调整参数的方法,再次来考察一下手动控制时进行粗调和细调的行为:当误差及误差变化较大时,采用大幅度改变控制量的粗调方法,使误差及误差的变化迅速降低,并随着误差的减小而逐步减小控制量的幅度,当误差减小到某一范围时采用细调方法使控制量保持在希望值附近。

用计算机模仿这种方法,将使模糊控制器的控制方式更接近人的控制方式,从而实现参数的在线自动修改。在FUZZY—PI控制器的基础上增加一个参数自调整机构,组成参数自调整的FUZZY—PI控制器的自适应模糊控制器。

其基本工作原理简述如下:当误差E和误差变化EC较大时,进行“粗调”控制,此时可降低E和EC的分辨率,采取较大的控制改变量,即缩小量化因子和,加大比例系数和积分系数K,而当误差E和误差变化EC较小时,系统已接近稳态,主要任务是减小稳态误差,此时应实施“细调”控制,提高E和EC的分辨率,采取比较慎微的控制改变量,即放大量化因子和K,,缩小比例系数K。和积分系数K。从而实现同时提高模糊控制系统动态性能和稳态性能的目标。

四、变参数自调整的FUZZY—PI控制器的设计

为简便起见,取量化因子和放大(或缩小)的倍数与比例系数和积分系数K缩小(或放大)的倍数相同。变参数自调整的FUZZY—PI控制器的设计包括FUZZY控制器的设计、FUZZY—PI控制器的设计、变参数自调整FUZZY—PI控制器的设计等几个主要部分J。其中FUZZY控制器、FUZZY—PI控制器的设计比较常见,笔者主要介绍变参数自调整机构的设计方法和思路。

参数调整时采用放大和缩小的方法,而放大和缩小的程度可以用下述语言变量来表示,设Ⅳ为放大倍数模糊变量:{大放,中放、小放,不变,小缩,中
缩,大缩}用英文字头表示为:{AB,AM,AS,OK,CS,CM,CB}Ⅳ的论域设定为:{8,4,2,1,1/2,1/4,1/8 放大倍数N的隶属度可用表1进行赋值。

表1倍数放大N的赋值表
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参数修改规则可以表示为:表2  参数修改规则表
10.PNG

注:——误差;——误差变化;——负大;——负中,NS——负小;NO——负零;PO——正零;PS——正小;PM——正中;PB——正大。

应用合成推理方法结合人工修整可得出参数FUZZY控制器修改表,将该表存入计算机中,在实时控制中进行变参数自调整时可查询该表得到修改后的参数。

五、硬件设计

系统硬件结构如图3所示。采用ATMEL公司的AT89S52微处理器,它与MCS一51单片机完全兼容,有8K字节的Flash存储器,32个可编程I/O口线,3个16位定时/计数器,8个中断源,256字节的内部RAM。

硬件设计时,显示电路采用AT89S52的串行,利用6片74LS164作为LED的控制驱动器,驱动6位数码显示;采用接收模块SM00383与红外线键盘的发射电路SAA3010T进行通讯,外部中断0负责红外线的接收、识别和按键的编码等;P1口作为输出信号输出接口。

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图3  硬件系统结构图

六、软件设计

系统软件的设计可采用汇编语言或C51语言编写,软件程序由主程序和中断服务程序组成,其框图如图4所示。主程序完成系统初始化、红外线键盘的扫描及温度显示等功能。中断服务程序主要完成温度采用和模糊控制的功能。

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图4  主程序以及中断程序框图

七、仿真实验

通过仿真实验给对象施加一个幅度为R=4的阶跃输入,得到系统的阶跃响应曲线,用上升时间Tr、调整时间Tf、稳态误差和输出峰值Ymax这4个指标来分析对象在各控制器作用下的响应特性。

其中为进入设定值±5%范围的时间,研究分析如下:参数自调整FUZZY—PI控制器存在的问题是上升时间较长。在阶跃输入下离设定值较远时上升很快,但接近设定值时上升较慢。此问题一般并不影响到这种控制器的优越性,这是因为系统的响应曲线能很快进入稳态误差的允许范围内。参数自调整FUZZY—PI控制器不失为一种性能优良的数字控制器。

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图5  变参数调整FUZZY-PI控制器响应曲线

八、结束语

变参数自调整FUZZY—PI控制器具有调节时间短、超调量小和稳态精度高的特点,与模糊控制器一样,与对象的参数和结构的变化有很好的适应性,采用此控制算法来控制注塑机的温度,是比较理想的选择。

参考文献
[1] 杜柳青,罗辑,唐毅锋.基于模糊自适应PD的注塑机温度控制系统[J].机床与液压,2006(5):168~170.
[2] 韩进.模糊控制算法在喷油泵试验台电机调速系统中的应用[J].自动化仪表,2004(8):47~5O.
[3] 刘新海.模糊控制在大型风力发电机控制中的应用[J].自动化仪表,2004(5):l3~l7.
[4] 黄明键.一种参数自调整FUZZY—PI控制器在硝氧化反应温度控制中的应用[D].陕西科技大学,1993:62~65.
[5] 李士勇.模糊控制和智能控制理论与应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社1990。

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