【摘要】：隨著中國智能制造2025的提出及發(fā)展,各行各業(yè)的生產(chǎn)要求及精度都在不斷提高。在電纜制造行業(yè),電線直徑是衡量電線電纜質(zhì)量的重要指標之一。特別是在航空航天、通信、汽車制造等工業(yè)領(lǐng)域,對所用電線電纜的線徑精度提出了更高的要求。然而,現(xiàn)階段用于電線電纜生產(chǎn)的臥式聚四氟乙烯推擠機,存在精度低、穩(wěn)定性差、手動調(diào)節(jié)等缺陷。因此,針對確定線徑精度的電線電纜生產(chǎn)控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計具有一定的理論意義與應(yīng)用價值。針對電纜線徑控制系統(tǒng)大都存在滯后與干擾的問題,本文在線徑控制系統(tǒng)中采用改進的粒子群優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-FNN)的方法,來提高線徑控制精度以及設(shè)備的自動化程度。所做的主要工作如下:(1)分析了電纜生產(chǎn)過程中的主要工藝流程,以及電纜推擠系統(tǒng)的控制特性,在忽略其他較小影響因素的情況下,建立電纜線徑控制系統(tǒng)的數(shù)學模型,作為后期實驗仿真的對象,根據(jù)實際需要給出了線徑控制系統(tǒng)的整體設(shè)計方案。(2)通過結(jié)合現(xiàn)場生產(chǎn)經(jīng)驗,在線徑控制系統(tǒng)中采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習能力和模糊控制的模糊推理能力,來提高電纜生產(chǎn)過程中的線徑精度,以及系統(tǒng)的自動化程度�？紤]到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在離線訓練的初始階段可能會存在的難以實現(xiàn)最優(yōu)解計算,且當模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)選擇不恰當?shù)臅r候可能會使得整個網(wǎng)絡(luò)的收斂性變差的問題,利用改進的粒子群算法結(jié)合BP算法對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線學習階段的連接權(quán)值及隸屬度函數(shù)的中心值和寬度進行初始化尋優(yōu)。通過仿真實驗,對算法的有效性進行了驗證分析,并和常規(guī)PID與模糊PID之間的控制效果進行對比,實驗表明,其階躍響應(yīng)和抗干擾能力明顯優(yōu)于模糊PID和PID控制。(3)根據(jù)實際生產(chǎn)需求,設(shè)計了分布式電纜線徑控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),根據(jù)控制系統(tǒng)的功能,分別進行了相應(yīng)的硬件選型、電路設(shè)計、控制程序、人機界面程序與上位機程序等設(shè)計。現(xiàn)場數(shù)據(jù)的驗證分析表明,本文采用基于改進PSO-FNN的線徑控制系統(tǒng),在胚料的接頭處,其線徑穩(wěn)定在3.57 mm左右波動,具有較高的線徑控制精度。
【學位授予單位】：江西理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM75;TP311.52;TP273
【圖文】：

第二章 電纜線徑控制系統(tǒng)總體方案設(shè)計在現(xiàn)有實驗對象中，對該電纜公司中的PTFE 電纜生產(chǎn)線中的推擠系統(tǒng)進行分析，影響電纜生產(chǎn)的因素由很多，通過對PTFE 電纜推擠生產(chǎn)工藝、能夠影響PTFE 通信電纜推擠生產(chǎn)的因素以及推擠系統(tǒng)的控制特點進行分析，建立起電纜線徑控制系統(tǒng)的數(shù)學模型，并且根據(jù)實際需求進行電纜線徑控制系統(tǒng)的總體方案設(shè)計。2.1 電纜推擠生產(chǎn)工藝流程在電纜的生產(chǎn)制造過程中主要分為兩部分：一是電纜的銅芯線生產(chǎn)，二是電纜銅芯線的絕緣層生產(chǎn)。在本文中均假定銅芯線粗細程度相同，不考慮銅芯線對于絕緣層生產(chǎn)過程中的影響。即本文主要研究對象為PTFE 臥式電纜推擠系統(tǒng)。在PTFE 臥式電纜推擠系統(tǒng)中，生產(chǎn)過程大致分為PTFE 胚料預(yù)處理、放線、推擠、�？跍y徑、冷卻、收卷測徑、放電檢測、牽引、成品收卷[29,30]等步驟。PTFE 臥式電纜推擠系統(tǒng)示意圖如圖2.1 所示。

調(diào)整后跳轉(zhuǎn)到步驟3，進行粒子群的下一次迭代。步驟6：優(yōu)化結(jié)束，記錄當前最優(yōu)狀態(tài)gbest 作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的需要調(diào)整參數(shù)。其實現(xiàn)流程圖如圖3.5 所示。

(1)p k的曲面圖像 (2)i k的曲面圖像 (3)d k的曲面圖像圖 3.9p k、i k和d k規(guī)則曲面圖像示意圖經(jīng)過比例因子將通過模糊規(guī)則計算出來的p k 、i k和d k轉(zhuǎn)化到實際論域內(nèi)的實，與PID 控制相結(jié)合，通過當前的誤差數(shù)據(jù)情況來改變控制參數(shù)。在 mat lab 中 Simulink 仿真平臺中進行實驗，仿真實驗過程中 PID 控制選取參0.8, 0.8, 2.1i d K K 。模糊PID 控制中，PID 初始參數(shù)選取與 PID 控制參數(shù)相同算分析，取量化因子 3, 1e ecK K ，比例因子 0.01, 0.16, 0.02p i d K K K 的仿真模型如圖3.10 所示。為模擬現(xiàn)場線徑生產(chǎn)值，在仿真實驗中，選用階躍響應(yīng)的響應(yīng)值為3.6，此時能夠 與模糊PID 控制在仿真模型中的響應(yīng)曲線如圖3.11 所示。通過對比分析，可知通過模糊規(guī)則自動調(diào)整 PID 參數(shù)控制在與 PID 控制基本參數(shù)況下達到穩(wěn)態(tài)時間大概需要 23s 左右，而 PID 控制需要 38s 左右，且模糊 PID 能 控制更快響應(yīng)，因此模糊 PID 效果整體優(yōu)于 PID 控制效果。在后續(xù)仿真實驗過程有針對性的對模糊PID 控制效果進行改進。

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本文編號：2759454