并条机智能型自调匀整装置研究与开发下Dc插头线

并条机智能型自调匀整装置研究与开发（下）

并条机智能型自调匀整装置研究与开发（下） 2011年12月09日 来源： 3软件的实现 　　本装置的控制软件由VC++编写，主要具有以下功能模块：检测罗拉传感器零位校正、实时控制、数据保存、实时数据分析、人机交互等，实时控制主要采用多线程编程的方法，实现与PLC的协调和两组伺服电动机的调速及数据采样。为提高煊λ俣龋愀咚俟で螅渲谐礁雎龀逍藕欧⑸鞑捎?32串行通信外，其余的通信均采用485串行通信。 　　4智能控制 　　针对并条机进行纱条牵伸这一过程，影响因素复杂，系统内部变量之间关联严重，依靠在理想状态条件下依据质量守恒定律得出的经典自调匀整公式，难以达到性能要求。而建立实际的牵伸数学模型非常困难，因此我们采用了模糊控制的方法。模糊控制建立在人们的控制经验基础之上，基于人的自然语言的控制方式，无须对系统本身进行数学建模。同时纱条牵伸又有其特殊要求，比如在棉条不匀率满足要求的情况下，尽量保持牵伸比的稳定；而对棉条的阶跃扰动，牵伸要有适当的提前量等。这些就是多点检测、单点匀整方法的理论及经验依据，而模糊控制器具有多输入及多值继电特性，恰好与棉条牵伸特殊要求有着类似的特点。因此在并条机上采用模糊控制实现自调匀整，其性能要优于传统的自凋匀整的控制方法。 　　模糊控制系统的原理如图2所示。

这里用于模糊推理的控制规则，采用了双自调因子的控制规则，其规则解析式可概括为：E、c为输入值与名义值之间的误差和误差的变化量，其语言变量论域可取为{E}={c}={一3，一2，一1，0，1，2，3}，α1、α2为两个设定的值，可分别取为0．4、0．6。该关系式基本上符合人们自调匀整的控制经验，但其规则仍需按照生产过程的实际进行适当的完善，这里采用了优化量化因子的方法进行规则的修正。 　　量化因子的优化可通过神经网络和遗传算法相结合的办法。在一定范围内，随机选取不同的3个量化因子Ke、Kc、Ku．在并条机上做试验观察并记录纱条相对应的输出每米质量不匀率V，然后将这一组数据作为一个样本，重复这一过程。取得多组样本后，构建一个3层的前馈神经网络，输入层由把3个量化因子构成的3个节点组成，隐层取为6个节点，输出层为只有一个不匀率V一个节点，通过BP网络误差反向传播学习算法，实现了V与Ke、Kc、Ku关系的一个逼近。因此该网络也可以说是建立了一个V与Ke、Kc、Ku的一个黑箱函数关系F，即V=F(Ke、Kc、Ku)。然后利用遗传算法(SGA)对Ke、Kc、Ku进行优化。取出条的每米质量不匀率的最小值作为SGA算法的目标函数，进行优化，其中间运算的J值可通过以上建造的神经网络得到。 　　这样通过神经网络和遗传算法相结合的方法，对模糊控制系统的三个量化因子进行优化，由于该参数的调整基于输出结果，因此在某些程度上它也具有一定的闭环特性。 　　5结论 　　本系统通过总结国外并条机成功开发开环控制的基础上，设计并开发出一套智能型的自调匀整装置，充分利用伺服电动机电子齿轮功能的优势及工控机运算速度快的优点，直接调节一、二罗拉的牵伸比，响应速度快。控制算法上采用模糊控制方法，解决了并条机建模困难、采用普通控制方式难以达到性能要求的不足，且易于实现计算机的实时控制。

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