基于ANN与FLC的点焊控制技术研究

发布时间：2017-08-21 08:19

  本文关键词：基于ANN与FLC的点焊控制技术研究

  更多相关文章： 电阻点焊 工艺参数 LPSO 模糊PID 变论域

【摘要】：电阻点焊具有生产效率高、操作简单和易于实现自动化等优点,广泛应用于航空航天、汽车制造等行业领域中。但由于电阻点焊是一种非常复杂的动态过程,具有时变、高度非线性和多参数耦合作用等特点,很难用精确的数学模型来描述焊接工艺参数与焊接质量之间的关系。因此,如何建立电阻点焊工艺参数与焊接质量之间的模型并对所获得的最优焊接工艺参数进行有效控制是该领域的主要研究方向。本文主要研究了电阻点焊工艺参数的优化和焊接电流模糊逻辑控制(FLC)。本文首先对0.8mm厚08AL钢板的点焊工艺进行了分析,研究了点焊工艺参数对焊接质量的影响,利用人工神经网络(ANN)建立点焊工艺参数与焊接质量之间的模型,同时结合Logistic映射粒子群优化算法(LPSO),提高全局寻优能力,对该模型进行优化,获得三大主要焊接工艺参数(焊接时间、焊接电流与电极压力)的最优匹配。其次,根据逆变点焊机的工作原理,建立了近似的焊接电流控制系统各环节数学模型,同时将变论域模糊PID控制思想引入到焊接电流控制系统中,设计了焊接电流变论域模糊PID控制系统,较好地解决了逆变点焊机焊接电流控制系统无精确数学模型的难题。仿真结果表明,该系统具有较高的控制性能,能够有效抑制焊接过程中各种因素对焊接电流的影响,最终可以实现焊接电流的恒定控制过程。
【关键词】：电阻点焊 工艺参数 LPSO 模糊PID 变论域
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG409
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 研究背景8
• 1.2 电阻点焊研究现状8-12
• 1.2.1 电阻点焊工艺参数优化研究现状9-10
• 1.2.2 电阻点焊智能控制研究现状10-12
• 1.3 研究目的及意义12
• 1.4 课题研究主要内容12-14
• 第二章 电阻点焊工艺分析14-20
• 2.1 电阻点焊概述14
• 2.2 电阻点焊材料与设备14-15
• 2.3 电阻点焊循环过程15-16
• 2.4 电阻点焊工艺参数16-19
• 2.4.1 焊接电流16-17
• 2.4.2 焊接时间17-18
• 2.4.3 电极压力18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第三章 电阻点焊工艺参数优化20-34
• 3.1 点焊BP神经网络模型的建立20-27
• 3.1.1 BP神经网络简介20-21
• 3.1.2 点焊样本的选取21-22
• 3.1.3 点焊BP神经网络结构的确定22-23
• 3.1.4 点焊BP神经网络函数的选择23-24
• 3.1.5 点焊BP神经网络模型的训练24-25
• 3.1.6 点焊BP神经网络模型的验证25-27
• 3.2 Logistic映射粒子群算法27-29
• 3.2.1 基本粒子群算法27-28
• 3.2.2 Logistic映射粒子群优化算法28-29
• 3.3 LPSO仿真实例29-31
• 3.4 点焊工艺参数LPSO优化31-33
• 3.4.1 设定LPSO目标函数31
• 3.4.2 LPSO算法参数设置31-32
• 3.4.3 LPSO优化32
• 3.4.4 优化结果分析及验证32-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第四章 焊接电流变论域模糊PID控制34-46
• 4.1 焊接电流控制系统分析34-36
• 4.1.1 逆变点焊机工作原理34
• 4.1.2 焊接电流控制方式34-35
• 4.1.3 焊接电流控制系统近似数学模型35-36
• 4.2 焊接电流模糊PID控制器设计36-42
• 4.2.1 确定控制器的输入、输出参量37
• 4.2.2 模糊语言变量的选择37
• 4.2.3 控制参量论域及其隶属函数的确定37-39
• 4.2.4 模糊控制规则确定39-40
• 4.2.5 模糊推理算法与反模糊化算法的确定40-41
• 4.2.6 量化因子、比例因子的选择41-42
• 4.3 焊接电流变论域模糊PID控制器设计42-45
• 4.3.1 变论域模糊控制的基本原理42
• 4.3.2 焊接电流变论域模糊PID控制器的结构42-43
• 4.3.3 变论域调整因子环节的设计43-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 焊接电流控制系统仿真46-53
• 5.1 焊接电流模糊PID控制系统仿真分析46-49
• 5.2 焊接电流变论域模糊PID控制系统仿真分析49-52
• 5.3 本章小结52-53
• 结论53-54
• 参考文献54-57
• 作者简介、发表文章及研究成果目录57-58
• 致谢58-59

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本文编号：711803