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基于混沌微粒群的矯直機(jī)伺服壓下系統(tǒng)設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2017-05-29 04:04

  本文關(guān)鍵詞:基于混沌微粒群的矯直機(jī)伺服壓下系統(tǒng)設(shè)計(jì),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:針對(duì)國內(nèi)現(xiàn)有全液壓矯直機(jī)伺服壓下系統(tǒng)在響應(yīng)速度、控制精度和智能化方面難以滿足鋼鐵企業(yè)更高的要求的問題,本研究著眼于輥式板材矯直機(jī)的液壓壓下系統(tǒng),利用基于混沌微粒群的PID優(yōu)化算法對(duì)伺服控制系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。為了滿足控制算法的需求,對(duì)矯直機(jī)伺服壓下系統(tǒng)的控制器進(jìn)行了改造升級(jí),即在原有的PLC控制器上添加FM458模塊來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制算法。軟件部分主要是設(shè)計(jì)了較為完善的控制算法,構(gòu)建了輥式板材矯直機(jī)液壓伺服壓下系統(tǒng)控制流程的數(shù)學(xué)模型,在傳統(tǒng)的PID控制算法的基礎(chǔ)之上提出了基于混沌微粒群優(yōu)化PID的改進(jìn)后的控制算法。通過Matlab仿真數(shù)據(jù)的對(duì)比,經(jīng)驗(yàn)證,本算法控制效果改善程度較大,與傳統(tǒng)的PID控制算法相比,壓下系統(tǒng)的響應(yīng)速度和控制精度都得到顯著提高,其中,伺服控制系統(tǒng)調(diào)節(jié)時(shí)間減少了30%,動(dòng)態(tài)誤差約為0.1mm。針對(duì)液壓壓下系統(tǒng)伺服控制系統(tǒng)中常見的四缸同步控制問題,依托于“兩主兩從”的控制策略來保證系統(tǒng)最大的同步精度。依據(jù)工業(yè)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,新系統(tǒng)的位移同步誤差最大為0.23mm,穩(wěn)態(tài)最大誤差為0.06mm。相比以往矯直機(jī)中所使用的傳統(tǒng)控制算法,本系統(tǒng)在響應(yīng)速度、控制精度以及同步控制精度方面都有所改善,可用于工業(yè)實(shí)際矯直控制。
【關(guān)鍵詞】:伺服控制 FM 458 混沌微粒群 同步控制
【學(xué)位授予單位】:太原科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:TG333.23
【目錄】:
  • 中文摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 第一章 緒論8-18
  • 1.1 課題研究背景及意義8-9
  • 1.2 國內(nèi)外矯直機(jī)的發(fā)展歷史和研究現(xiàn)狀9-13
  • 1.2.1 國外輥式矯直機(jī)發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀9-12
  • 1.2.2 國內(nèi)輥式矯直機(jī)發(fā)展歷史及研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.3 液壓伺服壓下系統(tǒng)概述13-16
  • 1.3.1 液壓伺服壓下系統(tǒng)研究現(xiàn)狀13-15
  • 1.3.2 微粒群算法15
  • 1.3.3 混沌優(yōu)化算法15-16
  • 1.4 本課題主要研究內(nèi)容16-18
  • 第二章 全液壓矯直機(jī)壓下系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立18-30
  • 2.1 矯直機(jī)工作原理18-20
  • 2.1.1 矯直機(jī)的矯直原理18-19
  • 2.1.2 全液壓矯直機(jī)工作流程19-20
  • 2.2 矯直機(jī)液壓伺服壓下系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型20-29
  • 2.2.1 液壓伺服壓下系統(tǒng)工作流程20-21
  • 2.2.2 放大器和伺服電磁閥傳遞函數(shù)21-22
  • 2.2.3 閥控液壓缸傳遞函數(shù)22-28
  • 2.2.4 位移傳感器傳遞函數(shù)28
  • 2.2.5 全液壓矯直機(jī)伺服壓下系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型28-29
  • 2.3 本章小結(jié)29-30
  • 第三章 矯直機(jī)伺服壓下系統(tǒng)控制算法設(shè)計(jì)30-48
  • 3.1 經(jīng)典PID控制算法30-31
  • 3.2 微粒群優(yōu)化算法31-34
  • 3.2.1 微粒群優(yōu)化PID原理31-32
  • 3.2.2 微粒群算法優(yōu)化步驟32-34
  • 3.3 混沌微粒群算法優(yōu)化PID34-37
  • 3.3.1 混沌運(yùn)動(dòng)34-35
  • 3.3.2 基于混沌微粒群優(yōu)化算法的PID參數(shù)整定35-37
  • 3.4 仿真與結(jié)果分析37-46
  • 3.5 本章小結(jié)46-48
  • 第四章 矯直機(jī)伺服壓下控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)研究48-62
  • 4.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮驮?/span>48
  • 4.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)介紹48-55
  • 4.2.1 矯直機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)48-51
  • 4.2.2 主控制器設(shè)計(jì)51-55
  • 4.2.3 反饋回路設(shè)計(jì)55
  • 4.3 矯直機(jī)壓下控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)55-57
  • 4.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析57-60
  • 4.5 本章小結(jié)60-62
  • 第五章 結(jié)論與展望62-64
  • 5.1 論文工作總結(jié)62-63
  • 5.2 研究展望63-64
  • 參考文獻(xiàn)64-68
  • 致謝68-69
  • 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文69-70

【相似文獻(xiàn)】

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3 徐宏U,

本文編號(hào):404084


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