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全电动注塑机有2个伺服电机同时进行驱动,与一般的伺服液压注塑机相比,控制精度更高、控制速度更快,针对其控制系统提出一种遗传算法修正的蚁群算法(GAAS)对闭环PID控制的控制参数进行优化,该算法能够有效提高系统的快速性和准确性。Rosenbrock函数验证了嵌入遗传算法后蚁群算法的优越性,嵌入遗传算法后收敛速度更快,算法具有更优良的收敛速度。GAAS算法能够提供更加准确可靠的PID参数,且不会降低系统的调节性能。仿真实验证明,GAAS算法能够有效减小系统超调量、缩短调节时间;在实际运行中,注射螺杆的控制精度在0. 5%以内。因此,控制器可以大幅度改善全电动注塑机的闭环控制效果,参考价值较大。 相似文献
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介绍了电液混合式注塑机的组成、工作原理及其伺服直驱式电液控制系统的组成。由于电液混合式注塑机的伺服驱动系统具有时变性、非线性和滞后性等特点,为提高注塑机的控制精度,提升注塑制品质量,基于专家控制规则提出了一种智能比例积分微分(PID)控制方法。仿真结果表明:智能PID控制方法能够实现注塑机的在线自适应控制功能,显著提高了控制精度以及控制系统的响应速度,为注塑机可靠稳定运行提供了有效保证。 相似文献
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注塑机液压系统是一个非线性、大时滞性和强耦合的复杂系统,传统比例积分微分(PID)控制由于参数固定不变,导致超调量大、稳定性差、控制精度低,对注塑机液压控制效果不理想,现提出了一种改进型误差反向传播法(BP)神经网络PID控制方法。分析了液压注塑机工艺流程以及液压伺服系统控制原理,在此基础上将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数K_i、K_p、K_d,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,以有效提高BP神经网络算法的收敛速度。仿真结果表明,经过粒子群优化后的BP神经网络能够快速地对PID参数进行自适应调整,同时粒子群优化后的BP神经网络控制效果明显优于传统PID控制,该控制方法对于提升注塑机液压系统响应速度以及控制精度具有重要作用。 相似文献
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为保证注塑机注塑质量和加工精度,应对注塑机料筒温度进行精确控制,因此设计了基于可编程控制器(PLC)为核心控制器的注塑机温度控制系统。首先介绍了注塑机结构和注塑工艺流程,以PLC、触摸屏为控制器核心设计了注塑机硬件系统。采用热电偶传感器采集各段温度并传送到PLC中,通过比例积分微分(PID)智能控制算法完成温度的闭环精确控制。结果表明:基于PLC的注塑机PID多段温度控制系统能够实现温度的精确控制,温度误差能控制在±0.3℃以内;该控制系统完全满足注塑工艺要求,能够显著提高注塑机的自动化程度。 相似文献
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为了提高注塑机料筒熔料温度的控制精度,将传统比例积分微分(PID)控制和模糊控制相结合,提出了一种基于模糊PID的低压注塑机料筒熔料温度自动控制方法,分析了注塑机料筒温度特性,使传统PID控制能够根据注塑机料筒的温度,对PID参数进行实时的调整。仿真结果表明:模糊PID控制方法能够显著提高系统的动态响应速度,鲁棒性好,料筒温度超调量更小,极大地提高了低压注塑机料筒熔料温度的控制精度。 相似文献
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本文介绍新开发的注塑机微机控制系统,该系统以 DJS 041微处理机为控制主机,包括 A/D、D/A 转换接口,程序控制器(PC)接口;可控硅触发接口;数显接口等。系统可对注射中的各种参数进行控制。本文还介绍了控制系统的硬件和软件结构以及温度调节方案和 PID 参数整定的方法。 相似文献