偏心转子挤出过程多变量温度智能控制系统研究与设计

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聚合物产品在日常生活中随处可见,而传统聚合物加工设备的主要构件都离不开螺杆,成型过程由剪切力场所支配,普遍存在能耗高、热加工过程长等缺点。偏心转子挤出设备是新型的聚合物成型装备,其核心构件是定子和转子而非螺杆,偏心转子挤出过程主要依赖于体积拉伸流变作用,能够有效改变传统螺杆设备的缺憾。但是正由于偏心转子挤出机的机械结构和成型原理都与传统的螺杆设备大有不同,所以偏心转子挤出机对温度控制系统的控制效果需求更高,在避免每个温区相互之间的耦合影响同时,还要保证精确的稳态控制。除此之外,温度也是聚合物加工过程当中极为重要的一项因素,从流动性、拉伸性能、弯曲性能等多个方面影响着聚合物产品的质量。因此开发出具有高控制精度和自整定功能智能温度控制系统对于偏心转子挤出机的完善和推广有着重要意义。本文在偏心转子挤出机实体的基础上,从温度控制系统方面对其进行研究和设计。硬件方面使用PLC作为下位机主控,热电偶与PLC的输入模块相接反馈温度信号,PLC的输出模块输出PWM信号,再通过固态继电器控制安装在挤出机定子上的加热器。下位机利用工业以太网实现与上位机的信息交互。上位机基于LabVIEW平台开发,便于人机交互,实现开关控制、报警状态提醒、温度曲线显示等功能。对热电偶采集的温度信号进行滤波处理,通过不同滤波算法对比,卡尔曼滤波算法的滤波效果在使用的算法当中最好。对温度数据进行滤波预处理后,借助MATLAB软件的系统辨识工具,了解系统的模型特性。针对温度控制系统,设计了神经元PID参数自整定控制器,并通过SIMULINK仿真平台探讨神经元PID控制器不同参数下的控制效果,验证控制器的可靠性、稳定性。通过粒子群优化算法,调整优化神经元PID算法初始值,减少系统误差,提高控制效果。最后将所设计的PSO优化-神经元PID控制器应用在偏心转子挤出机上,进行实机测试。通过稳态响应实验,体现了所设计的控制器对比传统算法的优越之处,每个温区都保持在精确的控制精度之内;另外设计了不同的扰动实验,验证了控制器的可行性、鲁棒性。该控制器的提出,不仅是克服了偏心转子挤出过程中多温度变量耦合的影响,达到稳态控制的目的,而且还对偏心转子挤出过程温度控制研究方面的匮乏进行弥补。
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