機床與液壓機上下料機械的簡單原理

  

    壓力時的上下料機械能代替人工進行重複作業，不僅僅保障人身的安全，同時提高企業的競爭力。重點介紹基於自適遺傳演算法的上下料機械手電機伺服系統的速度控制環、位置控制的多個控制參數優化整定，並與簡單遺傳演算法得到的整定結果進行比較，從而得到快速、準確、穩定的理想優化結果。

 

    隨著現代化製造技術的發展，衝壓技術也向高速化、自動化、柔性化的發展。在衝壓生產中，採用機器代替人工操作，構成自動化生產單元或組成柔性自動化生產線，是進行高速、高效、高質量衝壓生產的一種有效方法，也是現代衝壓生產技術的重要發展之一。所以，研究使用上下料裝置可以很好地應對這些挑戰，有著十分重要的意義。

           

    專家研究的為一款高性能的用於壓力機的四軸上下料機械手，主要完成工件旋轉、取料、送料、出料等功能。該系統的控制回路均採用閉環PID控制。在PID控制中，控制效果的好壞取決於PID參數的整定與優化。由於傳統的PID整定方法往往需要一定的整定經驗，其中許多方法的結果不夠理想，尤其是工業生產中的一些複雜控制系統，其控制參數更為複雜，大多的傳統方法並不適用。近年來，有關PID參數整定方面的研究已取得進一步的進展。有些專家等針對礦井運輸機過程有非線性特徵和不確定性因素，提出了一種基於不確定規劃演算法的PID參數整定方法，並取得很好效果。還有個別專家等人提出基於現代智能演算法的普通PID參數整定方法，得到廣泛應用。等等——

 

              

 

1 上下料簡單操作系統

 

    壓力機上下料機械手結構它主要由送料部分、上下料部分兩部分組成。送料部分分含有交流伺服電機、行星減速器、線性模組、機架等。其中一臺交流伺服電機接減速器，通過一組圓錐滾子軸承帶動送料轉盤旋轉，從而實現4個工作位置交替變換。另一臺交流伺服電機通過帶傳動，經聯軸器帶動線性模組中滾珠絲杠轉動，從而實現送料推杆的升降動作。上下料部分中，機械手採用掛臂式結構，由交流伺服電機、線性模組、真空吸盤、光纖感測器等組成。

 

2 基於自適應遺傳演算法PID

 

A：PID控制演算法

 

    PID控制器是連續系統控制理論中技術最成熟、應用最廣泛的一種控制方式。傳統的PID是一種回饋控制，存在著對偏差的比列、積分和微分3種控制作用。

 

    不同的PID控制參數的組合直接影響伺服控制效果的好壞，並和系統安全、經濟運行有著密不可分的關係。相關者將採用自適應遺傳演算法對PID控制參數進行整定，力圖獲得最佳的伺服控制效果。

 

B：伺服控制系統模式

 

    在上下料機械手伺服控制系統中，考慮到模組中的絲杆滑塊摩擦因數教小，可忽略不計，因此以電機為機械手伺服系統的控制對象。通常在電機伺服系統，速度環採用PI方式控制，位置環採用PID方式控制，這樣就得到了整個電機伺服系統的模型框圖。

 

3 基於自適應遺傳演算法的PID參數整定

 

    目前PID參數的優化方法很多，如間接尋優法、梯度法、爬山法等，熱工系統中以單純形法、專家整定法應用最廣。雖然這些方法都具有良好的尋優特性，但卻存在一些弊端：單純形法對初值比較敏感，容易陷入局部最優解，造成尋優失敗；而專家整定法定如Z—N法需要太多的經驗，無疑提高了使用者的應用門檻。因此相關的人選擇遺傳演算法來進行參數尋優，該方法好處是不需要任何初始資訊並可以尋求全局最優解，是一種高效的優化組合方法。

 

    遺傳演算法是模仿生物遺傳學和自然選擇機制、通過人工方式構造的一類優化搜索演算法，是對生物進行過程進行的一種數學仿真。自1975年John H HOL_LAND首次提出遺傳演算法以來，經過30多年發展，已經比較成熟且在實際中得到很好的應用。遺傳演算法的基本過程包括選擇、交叉、變異、遺傳操作、流程而研究瞭解漸漸變化至今的成果。

 

結論

 

    採用自適應遺傳演算法得到的PID控制參數優化結果，明顯優於簡單遺傳演算法的優化結果，很好地滿足了系統的控制要求，對上下料機械手的PID參數整定提供了一定的參數。實際現場運行效果表明：採用具有全局尋優能力自適應的遺傳演算法對電機控制參數進行整定，提高了系統的回應速度和穩態精度，使得系統具有更好的伺服性能，從而增強了該上下料機械手的實用性和市場競爭力。