注塑机电气控制系统特点探析

注塑机电气控制系统特点探析

摘要:在对通用注塑机构成和生产过程分析研究的基础上,应用优化控制方法参与控制,通过仿真分析看出系统优化后的性能得到了明显提升。同时,研究过程中提出的相关方法对未来注塑机控制系统快速整定参数方面提供了重要参考。

关键词:注塑机;控制系统;参数整定

0引言

在成型加工过程中,注塑机起到关键的作用,它被广泛用来对塑料制品进行模制,热塑性材料被注射进模具中,通过冷却,排出模制塑料制品。注塑机的性能优劣将直接决定塑料制品的质量和使用性能。从控制的角度来看,注塑机的控制已不是简单的动作控制,而是包括了多种参数的综合控制[1]。加工过程中,不同形态的材料性质各不相同。采用注塑机对不同材料进行注射成型时,需要根据具体情况进行工艺设计和参数调整。目前常见塑料的特性参数如表1所示。具体分析,结晶性塑料在温度达到一定值时体现出较好的流动性,注塑机的注射压力比较小;而无定形塑料的流动性往往比较差,因此需要的注射压力比较大。而从成型收缩率上来看,结晶型塑料比无定形塑料的收缩率更大,受到成型工艺的影响更深。采用注塑机对不同材料进行注塑成型时,需要根据具体情况进行工艺设计和参数的针对性调整。

1注塑机结构分析

注塑机系统由料斗、螺杆、模具、压力机等部件构成,为了完成高性能的加工,必须设计科学合理的控制系统。热塑性材料以粒料的形式置入料斗,引入系统中,由往复式螺杆驱动至加热筒端部。通过加热过程和螺杆的压缩,使粒料形成熔化的热塑性材料,并在一定的温度区间内被加工。往复式螺杆同时将熔化的热塑性材料通过一个或多个浇口注射进模具的模腔。在模制过程中,由压力机施加夹紧力。熔化的热塑性材料在模具内完成冷却,直至凝固。通过控制压力机将成品排出。在控制系统中,通过设置的传感器实时检测压力、流速、温度、黏度等多种参数,同预先设置值输入比较器,得到目标值与实测值之间的差值,作为PID控制器的输入,经过PID控制器生成的运算值将作为新的控制变量。控制器参数可由调谐控制器来进行调整。PID控制是注射过程控制的一种广泛应用方式,它充分发挥了P、I、D各环节的优点,有力保证了系统的动态性能和稳态性能[2]。PID控制器的一般形式为:(1)式中,e(t)是系统误差,用来调整过程变量。Kp、Ki和Kd分别是比例增益、积分增益和微分增益。比例分量主要依据当前的误差进行控制;积分分量则通常依据积累的误差进行控制;微分分量则依照偏差的变化率进行控制[3-4]。

2注射工作过程分析

热塑性材料在受热时会在玻璃态、高弹性态和黏流态三种工作状态之间转变。除了温度之外,还跟作用力施加速度、压力作用时间等有关,如式(2)所示。(2)式中,τ为剪应力,η为塑料熔体黏度,dvdy为剪切速度,n为流变指数。其中,熔体黏度与注射过程中各参数有关,如式(3)所示。(3)式中,p为塑料熔体压力,t为压力作用时间,T为塑料熔体温度,v为塑料熔体在任何点上的速度(沿流动方向),ω表示材料结构性能参数。这些参数相互间也是耦合的,都将影响塑料制品的质量,因此需要寻找最佳参数对系统进行闭环控制。基于工艺设计的思路,分析归纳出注塑机的工作周期,大致包括充模、保压、冷却和开模等阶段,如图1所示。其中,充模阶段决定了塑料制品的性能、尺寸和形状,输出的重要参数包括了注射压力、注射速率等。其中注射压力必须充分、稳定且可控,以克服流动阻力,注射压力对塑料制品的成型精度以及制品应力影响较大。注射速率表征了充模的快慢,可由公式(4)推出。(4)式中,q为注射速率;Ds为螺杆直径;vi为注射速度;Vc为理论注射容积;τi为注射时间;s为注射行程。当模具被充满后,进入到保压阶段,主要是注射压力对熔体在模腔内进行压实,同时,考虑到熔体逐渐冷却收缩,产生间隙,本阶段注塑机也会进行补料动作,主要参数包括保压压力、塑料熔体温度等。在冷却熔胶阶段,成型物的温度将降到开模温度之下,同时经历塑化过程,注塑机螺杆将塑化熔体输出,要求恒温、恒压、恒量。随着螺杆的转动,塑料原料被推到螺杆顶端。本阶段的主要参数包括螺杆转动速度、加热筒分段温度等。最后一个阶段为开模,为了保证开模顶出制品时不受损伤,应保证开模时剩余压力最小。当模具重新合上后,下一周期的注射过程将开始[5]。为了保证产品的品质,控制系统采用PID控制器作为控制核心。在传统注塑机控制系统设计中,PID参数的调整更多地依赖于经验,例如我们可以通过经验公式得到控制参数,应用到控制系统中,在系统运行时,根据具体情况进行调整。对于注塑机控制系统的优化来说,只需要考虑PID控制器以及受控对象,在此基础上,我们可以对公式(1)等号两边作拉普拉斯变换,可以得到PID控制的传递函数表达式:(5)考虑到纯微分无法物理实现,因此研究过程中可将PID控制的传递函数写成:(6)式中,δ为比例带,用来表示调节器中比例作用强弱,比例带越小,比例作用越强。Ti和Td分别是积分时间和微分时间,k是一个常系数(0.1<k<1),可通过经验公式进行参数整定,但这将耗费大量的时间,且准确性不高。为了保证系统获得最佳运行性能,并且能够在最短时间内根据性能指标进行参数调整,需要我们对PID控制器参数进行优化,即确定一组最合适的参数Kp、Ki和Kd,以获得最优指标。常见的误差性能指标有ISE(平方误差积分指标)、IAE(绝对误差积分指标)和ITAE(时间乘绝对误差积分指标)等。在设计过程中,采用ITAE指标,定义如式(7)所示。(7)研究过程中,采用粒子群算法进行参数优化设计,借助计算机辅助实现。与目前使用较多的遗传算法相似,属于迭代算法,不要求获得待优化的函数具体表达式,或者优化函数可导可微,不需要对各个具体问题设计编码。当粒子群产生后,将粒子群内的粒子赋值给Kp、Ki和Kd,通过控制系统仿真模型的运行,计算出本组参数基础上系统的性能指标,对应指标作为粒子适应值,作为是否退出算法的重要依据。

3结论

注塑机目前正向着更快速、更精密的方向发展,为了获得更好的工作性能,通过对目前注塑机固有结构及加工周期的深入分析,归纳出注射过程中牵涉到的参数和变量,针对性地在控制系统中应用PID控制器,并且可以基于优化算法快速地完成参数整定。

参考文献:

[1]肖坤峨.模糊PID法在塑料成型条件优化中的应用[J].工程塑料应用,2016(8):129-132.

[2]马跃,杨迎,刘海波,等.基于变论域模糊模糊PID的混炼造粒机机筒温度控制[J].塑料,2018,47(1):122-125.

[3]王海星,吴阳.无刷直流电机的变论域模糊PID控制策略研究[J].河南理工大学学报:自然科学版,2017,36(6):106-110.

[4]舒怀林.PID神经元网络及其控制系统[M].北京:国防工业出版社,2006.

[5]陆文昌,张勇,张厚忠.轮毂电机驱动汽车电子差速系统P-模糊PID控制研究[J].机械制造与自动化,2017,46(6):193-196.

作者:李中望 波 单位:芜湖职业技术学院电气工程学院 芜湖旺泽自动化设备有限公司