流延膜复合过程自动调节张力调节系统技术方案

本发明专利技术公开了流延膜复合过程自动调节张力调节系统，涉及可编程控制技术领域。调节系统包括FPGA芯片、PID控制器、变频器、电机模型、张力检测模块、处理模块、报警模块以及显示模块；PID控制器，由比例单元、积分单元和微分单元组成，并通过K

【技术实现步骤摘要】
流延膜复合过程自动调节张力调节系统


[0001]本专利技术涉及可编程控制
，特别涉及流延膜复合过程自动调节张 力调节系统。

技术介绍

[0002]流延膜，是通过熔体流涎骤冷生产的一种无拉伸、非定向的平挤薄膜。 与一般的吹胀法相比，其特点是生产速度快，产量高，薄膜厚度均匀性以及 透明度、光泽性等都非常好。生产工艺过程为原料经挤出机塑化熔融后，熔 体经过一个T形狭缝模头挤出，流延铸片经急冷辊冷却，成型为薄膜。此法 生产速度快，急冷辊一般为表面镀铬、光洁度高的钢辊，而且薄膜透明度高、 厚度均匀，薄膜的纵向和横向性能一致，由于单种塑料薄膜总是存在着树脂 带来的固有优点同时也有它存在的一定的缺点，远不能满足越来越多种商品 对包装广泛而严苛的性能要求。因此薄膜生产商开发了薄膜与薄膜，纸、金 属箔等的复合材料的生产，来互相取长补短，更好地满足包装业的需要。
[0003]流延膜复合生产成型生产过程为：将干燥好的树脂原料[由基本树脂 (LLDPE+LDPE、HDPE、EVA或PP)和无机填充物(CaCO3含量在45％～50％之间)混 合组成]，经过挤出机熔融塑化后，通过过滤器和联接管进进流延T型模头， 经过狭缝型模唇挤出。薄膜直接紧贴在急冷辊上，通过2条冷却辊冷却和重 新固化。随后，薄膜通过测厚仪测厚，再经预热辊、拉伸辊后进行纵向拉伸， 定型冷却、电晕后再切往较厚的边料，通过全自动卷绕装置卷取为膜卷，进 行在线分切，得到筒状的薄膜产品。
[0004]目前市场上在对流延膜进行收卷时，薄膜的张力控制显得尤为重要，薄 膜张力控制的好坏直接影响流延膜的制作质量；其中现有技术中往往会通过 人工调节电机的转速从而调节薄膜的张力，但是人工调节的方式十分不精确， 不利于加工高质量的流延膜。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供流延膜复合过程自动调节张力调节系统，可 以有效解决
技术介绍
通过人工调节电机的转速从而调节薄膜的张力，但是人 工调节的方式十分不精确，不利于加工高质量的流延膜的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：流延膜复合过程自动调节 张力调节系统，包括FPGA芯片、PID控制器、变频器、电机模型、张力检测 模块、处理模块、报警模块以及显示模块；
[0007]所述PID控制器，由比例单元、积分单元和微分单元组成，并通过K
p
、 K
i
和K
d
三个参数的设定来控制变频器；
[0008]所述变频器，用于接收PID控制器的信号，并将其转化输送到电机模型 中，控制电机模型的运行；
[0009]所述张力检测模块，用于检测张力测量机构产生的模拟量，并将其输出 转化为处理器可以运算处理的数字信号；
[0010]所述处理模块用于接收报警模块与张力检测模块的信号，并做出相应的 动作；
[0011]所述报警模块，用于对控制系统在正常工作过程中发生的异常现象进行 提示反馈，便于工作人员及时处理异常或检查设备状况；
[0012]所述显示模块，用于接收处理模块的信号，并在显示屏中将各个参数显 示出来；
[0013]所述FPGA芯片包括控制模块、储存模块、多路选择器、初始化模块、全 局最优选择模块、局部最优选择模块以及速度位置更新模块；
[0014]所述控制模块，用于协调控制整个系统的正常运转；
[0015]所述储存模块，用于存放粒子的相关信息，所述储存模块包括ram1存储 器、ram2存储器、ram3存储器、ram4存储器以及ram5存储器，所述ram1存 储器，用于对位置的编码数据进行存储；所述ram2存储器用于对粒子适应度 值的存储；所述ram3存储器用于对局部最优的适应度值进行存储；所述ram4 存储器用于对局部最优值进行存储；所述ram5存储器用于对粒子的速度进行 存储；
[0016]所述多路选择器，用于对输入输出的数据进行选择，记为mux；
[0017]所述初始化模块，用于产生初始粒子群体；
[0018]所述全局最优选择模块，用于选择、更新全局最优粒子；
[0019]所述局部最优选择模块，用于选择、更新局部最优粒子；
[0020]所述速度位置更新模块的主要作用是对粒子的速度以及位置进行更新；
[0021]所述FPGA芯片采用改进粒子群算法，所述改进粒子群算法对K
p
、K
i
和K
d
的整定步骤为：
[0022]S1、规定PID控制器三个参数的取值范围及改进粒子群优化算法的最大 速度V
max
后，初始化一群位置x
i
(k+1)与速度V
i
(k+1)都符合该范围的粒子；其 中x
i
(k+1)与V
i
(k+1)计算公式如下所示：
[0023]V
i
(k+1)＝wV
i
(k)+C1r1[P
i
(k)
‑
x
i
(t)]+C2r2[P
g
(k)
‑
x
i
(t)][0024]x
i
(k+1)＝x
i
(k)+V
i
(k+1)
[0025]式中：V
i
(k)为第k次迭代计算时第i个粒子的速度；x
i
(k)为第k次迭代 计算时第i个粒子的位置；C1、C2为学习因子，用于调节个体位置认知和群体 位置认识的程度；r1、r2为独立的区间为[0，1]的随机数；P
i
为群体的局部最 优位置；P
g
为粒子群的全局最优位置，w为惯性权重；
[0026]S2、利用下列公式1和公式2求出每个粒子的适应度值J
i
；
[0027]公式1当ey(t)≥0，
[0028]公式2当ey(t)<0，
[0029]式中：系统误差ey(t)＝y(t)
‑
y(t
‑
1)，y(t)为被控目标的输出；u(t)为控 制器输出；t
u
为上升时间；e(t)为误差；w1、w2、w3和w4为权值，w1＝0.999、 w2＝0.001、w3＝2.0、w4＝100；
[0030]S3、对于每个粒子：若J
i
>J
ibest
，则J
ibest
＝J
i
，P
i
＝x
i
；若J
i
>J
gbest
，则J
gbest
＝J
i
， P
g
＝
x
i
；
[0031]上式中J
i
所代表的含义为粒子目前的适应值，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种流延膜复合过程自动调节张力调节系统，其特征在于：包括FPGA芯片、PID控制器、变频器、电机模型、张力检测模块、处理模块、报警模块以及显示模块；所述PID控制器，由比例单元、积分单元和微分单元组成，并通过K
p
、K
i
和K
d
三个参数的设定来控制变频器；所述变频器，用于接收PID控制器的信号，并将其转化输送到电机模型中，控制电机模型的运行；所述张力检测模块，用于检测张力测量机构产生的模拟量，并将其输出转化为处理器可以运算处理的数字信号；所述处理模块用于接收报警模块与张力检测模块的信号，并做出相应的动作；所述报警模块，用于对控制系统在正常工作过程中发生的异常现象进行提示反馈，便于工作人员及时处理异常或检查设备状况；所述显示模块，用于接收处理模块的信号，并在显示屏中将各个参数显示出来；所述FPGA芯片包括控制模块、储存模块、多路选择器、初始化模块、全局最优选择模块、局部最优选择模块以及速度位置更新模块；所述控制模块，用于协调控制整个系统的正常运转；所述储存模块，用于存放粒子的相关信息，所述储存模块包括ram1存储器、ram2存储器、ram3存储器、ram4存储器以及ram5存储器，所述ram1存储器，用于对位置的编码数据进行存储；所述ram2存储器用于对粒子适应度值的存储；所述ram3存储器用于对局部最优的适应度值进行存储；所述ram4存储器用于对局部最优值进行存储；所述ram5存储器用于对粒子的速度进行存储；所述多路选择器，用于对输入输出的数据进行选择，记为mux；所述初始化模块，用于产生初始粒子群体；所述全局最优选择模块，用于选择、更新全局最优粒子；所述局部最优选择模块，用于选择、更新局部最优粒子；所述速度位置更新模块的主要作用是对粒子的速度以及位置进行更新；所述FPGA芯片采用改进粒子群算法，所述改进粒子群算法对K
p
、K
i
和K
d
的整定步骤为：S1、规定PID控制器三个参数的取值范围及改进粒子群优化算法的最大速度V
max
后，初始化一群位置x
i
(k+1)与速度V
i
(k+1)都符合该范围的粒子；其中x
i
(k+1)与V
i
(k+1)计算公式如下所示：V
i
(k+1)＝wV
i
(k)+C1r1[P
i
(k)
‑
x
i
(t)]+C2r2[P
g
(k)
‑
x
i
(t)]x
i
(k+1)＝x
i
(k)+V
i
(k+1)式中：V
i
(k)为第k次迭代计算时第i个粒子的速度；x
i
(k)为第k次迭代计算时第i个粒子的位置；C1、C2为学习因子，用于调节个体位置认知和群体位置认识的程度；r1、r2为独立的区间为[0，1]的随机数；P
i
为群体的局部最优位置；P
g
为粒子群的全局最优位置，w为惯性权重；S2、利用下列公式1和公式2求出每个粒子的适应度值J
i
；公式1当ey(t)≥0，
公式2当ey(t)<0，式中：系统误差ey(t)＝y(t)
‑
y(t
‑
1)，y(t)为被控目标的输出；u(t)为控制器输出；t
u
为上升时间；e(t)为误差；w1、w2、w3和w4为权值，w1＝0.999、w2＝0.001、w3＝2.0、w4＝100；S3、对于每个粒子：若J
i
>J
ibest
，则J
ibest
＝J
i
，P
i
＝x
i
；若J
i
>J
gbest
，则J
gbest
＝J
i
，P
g
＝x
i
；上式中J
i
所代表的含义为粒子目前的适应值，J
ibest
所代表的含义为粒子个体经历过的最好适应值，J
gbest
所代表的含义为全局经历过的最好的适应值；S4、利用步骤S1中的公式更新粒子的速度与位置，且C1、C2取[0，2.5]范围内的随机数，S5、引入杂交算子，改进粒子群优化算法：将适应度值较低...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈清，
申请(专利权)人：江苏英伟医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：