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基于模糊神经网络皮革裁剪机真空吸附过程控制器设计与仿真.pdf

基于模糊神经网络皮革戴剪机真空吸附过程控制器设计与仿真
口赵燕伟口李廷□盤猛□桂元坤
浙江工业大学特种装备造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室杭州310014
摘要;针对皮苹数控截剪机真空吸附中风杋恆速运转存在较大能耗浪费的问题,提出了基于变颇控制的真空腔内
压实时控制策略。设计了模糊神经网络控制器,根据載割压力需要,实时改变风机转速,实现对真空腔内压强的实时控制。
使用 MATLAB语言设计控制器,在 SIMULINK上对裁剪机真空吸附控制系统进行仿真,结果表明模糊神经网络控制器能
较好完成栽剪机真空吸附控制任务。
关键词:皮革裁剪机BP神经网络控制骼真空吸附 SIMULINK仿真
中图分类号:TH705;1TP273
文献标识码:A
文章编号:1000-4998(201)12-0014-04
皮革裁割机是高能耗设备,平均每年一台普通皮附能耗过大,但是不管采用多档吸附,还是控制排气阅
革裁剪机床的耗电量就达1.2x10°kWh,其主要耗能部等,依旧会在裁剪不阶段都不同程度存在“大马拉小
件是真空吸附中的电机。如某厂制造的机床中真空吸车”的现象。这是因为目前裁剪机真空吸附中,电机
附所用的风机电机功率为30kW,消耗电能占该机床般采用继电器、接触器及按钮等实现控制,不能任意改
所耗总能源的80%~90%1!.上海和栽剪机真空吸附变转速,但采用了变频器控制,就可以在一定范園内随
力度可选0~7档来满足不同裁剪需求,工作平面采用意改变电机转速。
自动再覆膜装置,减少空气泄漏。美国PGM智能化自
在自动控制领域中采用模糊神经网络,为解决复
裁剪系统,可根据材料的厚度多档位调整吸附压力。杂的非线性、不确定及不确知系统的控制开辟了新途
日本高鸟( Takatori)公司生产的TAC-N型高速自动裁径2,已广泛应用于执行机构控制?、电机控制、伺服
剪机根据排气阀来控制吸引力,吸引力的大小根据面
系统控制等领域,都取得非常好的控制效果。本文以
料的种类不同来调节。国外裁剪机虽然注意到真空吸皮革裁剪机真空吸附模块作为研究对象,根据电机学
收稿日期:2011年4月
与现代控制理论,建立皮革裁剪机真空畋附控制模型,
?ーーー-ー→ー“ーャ“mーm+ーーー+ーーー+ーーーーーー+ー-
ーー++ーー+ーーャーーー+ーーーーーーーャーーーいーーーーー
动系统的优化。该车相关数据如下:空载总质量m=34大动力因子都有了一定的改善,但是最大车速较优化
450kg,滚动阻力因数f0.015,空气阻力因数C=0.80,前有所降低。
迎风面积A=4.0m2,车轮滚动半径r=0.875m,轴距=3
860mm。利用 MATLABA遗传算法进行寻优计算。编4结束语
制相应的适度函数和约束東条件进行优化,遗传算法的最
1)本文提出的铲运机传动系统模糊优化设计方
大进化迭代次数T取值500,群体所含个体数n取法,考虑了各性能约束条件的模糊性,建立了以动力性
100,二进制编码长度取值为40位,选择算子选用比例
和经济性为双目标函数的优化模型,较大地改善了铲
选择,交叉概率取值为0.6,变异概率取值为o.01,优化运机的动力性和经济性
结果如表1所示,寻求最优解的收攽趋势。
2)遗传算法从多个点进行寻优计算,收速度
表1铲运机传动系统速比优化前后比较
快,避免了陷入局部最优的缺陷,获得了优化问题的全
速比比较
局最优解。
优化前
4,09
2.27
2
0.72
5.81
参考文献
优化后
4.571
2.689
1388
0.5523
5.972
[1]余志生.汽车理论[M]北京:机械工业出版社,1985
表2铲运机性能参数优化前后比较
2]现正阳,叶動汽车传动系参数优化设计的研究现状与发展
(0-27.1km/h)
趋势[J].机械研究与应用,200720(5).
优化前111520.2527.1
0.26
8683)张京明,胜民汽车动力传动系参数的模糊优化[J哈尔
优化后
11.07
0.27225
0.275
滨工业大学学报,2004,36(10)
变化率%
3.9
7.0
5.7
-5.33
[4雷英杰 MATLAB迣传算法工具箱及应用M西安:西安
比较原始设计与优化设计的结果,从表2可以看
电子科技大学出版社,2005
出.模糊优化后铲运机的燃油经济性、最大爬坡度、最
编辑凌云)
2011/12
机制造49卷第568期N
利用模糊神经网络设计控制器,通过变频器实时控制的,以及皮革的面积是不断变小的,真空吸附控制系统
风机的转速,使真空腔内压强一直满足加工要求。
很难用常规方法控制,而模糊神鈴网络控制器吋以根
据实际丁作经验和技术知识进行离线学引,可以较好
1数控裁剪机真空吸附系统描述
解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制间题。
皮革数控裁剪机机械结构如图1,裁剪机在加工裁剪机模糊神经网络控制原理如图2所示,具体流程
过程中,为了防止皮革在水平方向上滑动,通过真空吸首先通过试验方法确定各种皮革的所需吸附力大小
附力把皮革紧紧吸在工作台面上。皮革的各种属性包并且计算未切割皮革面枳就可以得到理想压强的大
括强度、硬度、厚度、表面粗糙度、透气性、皮革层数等,小。点空腔内的压强传感器连续采样测出压强值,通过
影响所需吸附力大小,而吸附力的大小主要由真空腔AD转换与理想压强进行比较,经信号模糊化处理,作
内外的压强差(真空度)及未裁剪皮革面积決定。另一
为神经网络的输人,得到相应的输出,再经过D/A转
方面,在裁剪过程中漏气量是时刻变化的、非线性的。换得到控制变频器模拟电床值,控制风机的转速,使真
所以在裁剪过程中,真空腔内的压强在不断变化,要使空腔内的压强时刻满足加τ要求。
加工顺利进行,真空腔内的真空度(真空度=大气压
强一腔内压强)一定要大于切开材料所需的真空度。真
3皮革裁剪机真空吸附控制器设计
空腔压强是通过风机不断向外排气而改变的,所以真3.1模处理模块
度的大小主要由风机转速决定,而风机由电动机带
以某厂生产的单层皮革数控裁剪机为例,电机
动,其转速与电机电源频率成正比,因此可以用变频器额定功率运行,真空腔内的实际爪强经过8s达到稳
改变电源频率的方法控制真空腔内的真空度,达到节定,可以满足一般皮革(布料)的切割要求。通过裁剪加
能的目的。
工的经验分析,对于最容易裁剪的材料,真空腔内压强
只需要5000Pa就可以满足裁剪的要求。因此在裁剪
2裁剪机真空吸附模糊神经网络控制原理
过程中,系统实际所必需的压强变化范園为972
由于整个裁剪过程中漏气变化是非线性、不确定5000Pa)。当然为了保证真空腔内压强在少许波动情

况下也能保证裁剪加工的顺利进行,所以有必要把必
部件
工作台和
需的压强加一个安全因数(安全因数为0.9),作为真空
整理台
腔内的理想压强。假设某一时刻真空腔内理想压强为
X,Y轴
r,实际压强为x,则系统的压强備差e为:
移动机

真空吸
系统压强偏差变化范

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