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注塑过程保压段PWA建模与控制策略研究

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摘要

1.1 研究背景与意义

1.2 注塑机的发展历程及趋势

1.3 注塑过程建模与控制方法

1.3.1 建模方法

1.3.2 控制方法

1.4 PWA模型简介

1.5 迭代学习简介

1.6 本文的研究内容及安排

第二章 注塑过程原理及实验

2.1 注塑机的结构组成

2.2 注塑过程介绍

2.3 注塑成型实验平台

2.3.1 注塑设备

2.3.2 控制系统

2.4 保压过程特性及辨识实验

2.4.1 过程特性

2.4.2 辨识实验

2.5 本章小结

第三章 注塑过程保压段PWA建模

3.1 引言

3.2 保压段PWA模型

3.3 PWA模型辨识

3.3.1 初始化

3.3.2 切换时刻估计

3.3.3 子模型参数估计

3.3.4 模型结构选择

3.4 仿真验证与实验结果

3.4.1 仿真验证

3.4.2 实验结果

3.5 本章小结

第四章 保压段PWA模型的线性融合

4.1 引言

4.2 保压段PWA融合模型

4.3 PWA融合模型辨识

4.4 仿真验证与实验结果

4.4.1 仿真验证

4.4.2 实验结果

4.5 本章小结

第五章 基于PWA融合模型的保压段控制

5.1 引言

5.2 多模型PID控制器设计

5.2.1 PID控制器结构

5.2.2 PID控制器参数整定

5.3 迭代学习控制器设计

5.4 复合控制器设计

5.5 仿真验证与实验结果

5.5.1 仿真验证

5.5.2 实验结果

5.6 本章小结

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

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摘要

注塑过程是典型的批次过程,主要由注射、保压、冷却等阶段构成,具有时间轴和批次轴两个维度的信息,时间轴上具有非线性和时变性,批次轴上具有重复性。保压段对最终产品的质量有直接影响,保压压力是该阶段的主要被控变量。为提高塑料制品的重复精度,需要对保压压力进行精确控制。
  本文基于时间划分的PWA模型,进行保压段建模和控制方法的研究,主要研究内容和成果如下:
  1.针对传统PWA模型分区复杂的问题,利用批次过程的重复特性,提出一种基于时间划分的批次过程PWA模型以简化分区;由于辨识的优化命题同时包含离散变量和连续变量且离散变量不存在梯度信息,传统的方法无法有效求解,提出一种基于分离最小二乘的PWA模型辨识算法,其中采用MDS算法优化无梯度信息的切换时刻,采用LM算法优化含有梯度信息的子模型参数。仿真和实验验证了算法的有效性。
  2.针对PWA模型硬切换方式的跳变问题,在子模型切换过程中引入切换区间,并采用线性加权的方法,提出一种基于时间划分的批次过程PWA融合模型;然后用基于分离最小二乘的辨识算法求解切换区间的边界。辨识结果表明,PWA融合模型可以有效提高保压段建模的精度。
  3.在上述PWA融合模型的基础上,分别设计了基于内模整定的多模型PID控制器和基于二次型指标的迭代学习控制器;最后将多模型PID控制和迭代学习控制相结合提出复合控制器。仿真和实验表明,复合控制器既能利用批次过程的重复特性实现对设定轨迹的无偏跟踪,又能抑制生产过程中的非重复扰动。

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