一种喷射点胶阀腔液温度的选择性控制方法技术

本发明专利技术公开了一种喷射点胶阀腔液温度的选择性控制方法，所述方法由改进的单神经元自适应PID控制算法、极限学习机优化的PID控制算法以及继电器自校正算法构成，在温度快速变化控制阶段，该选择性控制算法调用继电器自校正算法连通继电开关，选择改进的单神经元自适应PID控制算法来跟踪控制温度，从而减小系统超调量并提高响应速度，在恒温控制阶段该算法调用继电器自校正算法断开继电开关，选择极限学习机优化的PID控制算法对温度进行控制，提高了系统的鲁棒性与抗扰动能力，喷射点胶阀腔液温度的精准快速的选择性控制算法实现了点胶阀腔液温度的精准、快速控制，提高了控制过程的抗扰动能力与响应速度，保证了点胶工艺的一致性。致性。致性。

【技术实现步骤摘要】
一种喷射点胶阀腔液温度的选择性控制方法


[0001]本专利技术属于温度控制算法领域，具体涉及一种喷射点胶阀腔液温度的选择性控制方法。

技术介绍

[0002]点胶技术是微电子封装行业中的一种关键技术，随着电子设备向高集成度的发展,行业对点胶工艺的性能要求也日益提高，当前的点胶阀趋向高频率、微型化，点胶阀的工作环境越加复杂，空气流动、室温、点胶频率、点胶阀温度场间等因素都会造成温度波动，点胶工艺中单液滴体积通常达到纳升(nL)数量级,胶液的温度波动直接影响点胶一致性，降低胶液温度波动对提高点胶性能有重要意义。
[0003]由于点胶阀温度控制系统具有时变、非线性、纯滞后等特点，对其控制系统进行算法研究需要具备优化与改进功能，经典的 PID 控制理论已经很成熟，容易实现，可以消除静态误差，但是其缺点就是不能自适应地改变参数，且误差消除与响应速度之间的同时最优难以平衡，从而对于时变系统来说无法获得较好的控制效果。智能 PID 控制器是人工智能和经典 PID 的有机结合既能发挥人工智能控制动态响应优秀、鲁棒性强的特点，还具备 PID 控制较高稳态精本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种喷射点胶阀腔液温度的选择性控制方法，其特征在于，通过继电器自校正算法根据温度控制阶段的不同自适应地选择改进的单神经元自适应PID控制算法与极限学习机优化的PID控制算法，从而实现不同温控阶段的最优控制;所述继电器自校正算法的步骤为：采用系统输出温度反馈决策的方式对继电开关进行通断操作以选择不同的控制算法，采用继电反馈的方式对PID控制器的参数进行初始化自动校正，在每个时间间隔的条件下，PID控制器参数由继电器自校正算法计算并存储在存储器的相应地址中，温度控制模块收到设置命令后，将输出满功率，迅速控制温度下降并达到目标值，当温度超过设目标值时，它以全功率冷却，当实际温度低于设定温度时，用全功率加热，使系统产生对称的振荡曲线，并对所述振荡曲线进行记录，振荡稳定后，记录振荡周期和振荡幅度A，并通过所述振荡周期和振荡幅度A初始化校正 PID 控制器的三个参数，所述参数分别为比例增益、积分作用和微分作用，计算方法为：，，，；式中，是振荡周期，为输入功率的幅度，为中间参数。2.根据权利要求1所述的一种喷射点胶阀腔液温度的选择性控制方法，其特征在于，在所述单神经元PID控制算法的基础上引入了最优控制中的线性二次型性能指标来计算控制规律，从而优化控制输出，通过修改单神经元控制器的权重系数，使二次型性能指标最小，即可实现温度的自适应PID最优控制，线性二次型性能指标表示为，的表达式为：；式中，r(k)与 y(k)分别为控制系统输入温度值与输出温度值，为控制器的输出变量，P、Q 分别是输出误差与控制增量加权系数的加权系数，通过梯度下降法更新单神经元的加权系数，具体为：；e(k)=r(k)
‑
y(k)；y(k)；；式中，表示为单神经元的权重系数，表示为神经元的学习率，为常数值，
所述（）为求函数偏导，所述e(k)为控制系统在k时刻的误差；为单神经元的第i（...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志强，周灿，
申请(专利权)人：广州市景泰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：