一種注塑機開模路徑優化方法
【技術領域】
[0001 ]本發明屬于注射成型控制相關領域，更具體地，設及一種注塑機開模路徑優化方 法。
【背景技術】
[0002] 塑料制品主要通過注射成形工藝進行生產，而注塑機是主要的生產裝備。典型的 注塑成形過程包括W下六個步驟:合模、注射、保壓、冷卻、開模和頂出，其中開模是指塑料 制品在模具型腔內冷卻到一定程度后，按照一定的速度和壓力打開模具，再進行下一步的 機械手取件，或者進行模內貼標等工序。
[0003] 目前，液壓伺服注塑機絕大部分采用動作開環分級控制的方法進行開模控制，其 根據預先設定的位置、壓力、流量等參數，伺服電機根據傳感器反饋的位置，按照設定的壓 力、流量，輸出對應的轉矩及轉速，實現模具的開模。采用上述動作開環分級控制方式進行 開模控制存在W下問題：
[0004] (1)定位誤差大:在開環分級動作的控制方式下，開模機構在減速停止時，由于機 構本身W及模具的質量很大，存在比較大的慣性，加上液壓系統的響應時滯，從而導致開模 結束時產生較大定位誤差；
[0005] (2)機器震動大:機器在開模的過程中，由于采用動作開環控制方式，在段與段切 換的位置，W及開模結束位置會存在比較大震動，而大的震動會對機器的機械結構帶來損 傷，同時會影響模具的壽命；
[0006] (3)定位速度慢:為了避免在開模過程中產生大的震動現象，工藝人員在設定開模 參數時通常會采用較小的開模速度，從而導致開模速度較慢，開模時間較長，生產效率低。
【發明內容】
[0007] 針對現有技術的W上缺陷或改進需求，本發明提供了一種注塑機開模路徑優化方 法，該方法基于前一周期的控制、結果參數，及當前周期目標參數的優化方法，解決現有注 塑機開模機構在開模過程中存在的定位誤差大、機器震動大、定位速度慢的問題。
[000引為實現上述目的，本發明提出了一種注塑機開模路徑優化方法，該方法包括W下 步驟：
[0009] (1)根據模具參數及開模工藝參數，進行開模過程路徑的規劃，獲取開模路徑參 數；
[0010] (2)根據規劃的路徑進行第一次開模動作，并獲得首次開模結束位置，利用首次開 模結束位置與設定的開模結束位置計算得到開模誤差E化）；
[0011] (3)判斷開模誤差的絕對值Ie化）I是否在設定誤差范圍內：如果是，則保存當前的 開模路徑參數，優化過程結束;如果否，則采用迭代學習方法對開模過程路徑進行優化，得 到優化后的開模路徑參數；
[0012] (4)根據優化后的開模路徑參數進行下次開模動作，并獲得下次開模結束位置，利 用下次開模結束位置與設定的開模結束位置計算得到開模誤差E化）；
[0013] (5)重復步驟(3)~(4)，直至開模誤差的絕對值Ie化）I達到設定的誤差范圍內，優 化結束，并保存優化后的開模路徑參數。
[0014] 作為進一步優選的，步驟(1)中所述模具參數包括模具尺寸及模具質量;所述開模 工藝參數包括開模第一段的壓力Pi、流量VI、位置Si,設定的開模結束位置Sd;所述開模路徑 參數包括高速段開始位置Sh、高速段流量Vh、開始減速位置Sl、低速段流量化、停止位置St。 [001引作為進一步優選的，步驟(3)中所述開模誤差的絕對值Ie化）I = ISd-Sd化）I，其中 Sd化)表示當前批次的開模結束位置;所述采用迭代學習方法對開模過程路徑進行優化，具 體為:根據IE化）I的大小，采用迭代學習方法，針對開始減速位置Sl或停止位置St進行優化， W優化開模過程的路徑。
[0016]作為進一步優選的，所述根據|E(k) I的大小，采用迭代學習方法針對開始減速位 置Sl或停止位置St進行優化，具體為：
[0017]當Ie化）I大于設定的臨界值IEiimI時，對開始減速位置Sl采用迭代學習方法進行 優化；當|E(k) I小于等于設定的臨界值IEiimI時，對停止位置St采用迭代學習方法進行優 化。
[001引作為進一步優選的，所述設定誤差范圍為0.2,所述IEiimI =1.2。
[0019] 作為進一步優選的，所述迭代學習方法的表達式如下：
[0020] u(k)=u(k-l)+Liix化化-1));
[0021] 其中，k是開模批次數;U化)為當前批次的控制輸出；u(k-l)為上一批次的控制輸 出；Lilc化化-1))為迭代學習更新律;E化-1)為上一批次的開模誤差值。
[0022] 作為進一步優選的，對開始減速位置Sl優化時采用比例型迭代學習更新律，W保 證開模誤差快速收斂;對停止位置St優化時采用可變型迭代學習更新律，W保證開模結果 的穩定性。
[0023] 作為進一步優選的，所述比例型迭代學習更新律表達式如下：
[0024] Lilc化化-1)) =Kilc X 化化-1));
[00劇其中，Kilc為學習增益，取值為0.8。
[0026]作為進一步優選的，所述可變型迭代學習更新律表達式如下：
[002引其中，e為自然常數。
[0029] 總體而言，通過本發明所構思的W上技術方案與現有技術相比，主要具備W下的 技術優點：
[0030] 1.本發明在無需增加額外設備的情況下，通過對注塑機開模過程中歷史批次的結 果數據及開模路徑參數進行分析優化處理，可W在更換新的模具后自動優化并獲得開模路 徑參數，省去了復雜的人工調整過程；同時可W快速的獲得最佳的開模路徑參數，很大程度 的提高了注塑機開模的定位精度，可W很好的進行后續的機械手取件、模內貼標等工序;快 速又穩定的開模過程，可W有效的節約單個生產批次的時間，很好的提高生產效率。
[0031] 2.本發明根據開模誤差絕對值Ie化）I的大小，采用迭代學習方法分別對開始減速 位置Sl或停止位置St進行優化，W優化開模過程的路徑，并針對不同的優化對象，采用不同 的迭代學習更新律，可有效加快迭代學習算法的收斂速度，同時保證算法的魯棒性，進一步 提高開模路徑規劃效率。
[0032] 3.本發明將設定誤差范圍設定為0.2,將臨界值IEiimI設定為1.2,在滿足收斂穩定 快速的同時，可有效提高定位精度;本發明還對迭代學習方法的表達式、比例型迭代學習更 新律表達式W及可變型迭代學習更新律表達式進行了研究與設定，通過上述表達式，可進 一步加快迭代學習算法的收斂速度，保證算法的魯棒性。
【附圖說明】
[0033] 圖1是本發明的注塑機開模路徑優化方法的流程圖；
[0034] 圖2是本發明中開模路徑規劃的示意圖；
[0035] 圖3是本發明實施例中每一批次開模結果示意圖；
[0036] 圖4是本發明實施例中開模誤差收斂示意圖。
【具體實施方式】
[0037] 為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，W下結合附圖及實施例，對 本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用W解釋本發明，并 不用于限定本發明。此外，下面所描述的本發明各個實施方式中所設及到的技術特征只要 彼此之間未構成沖突就可W相互組合。
[0038] 如圖1所示，本發明實施例提供的一種注塑機開模路徑優化方法，其主要包括W下 步驟：
[0039] (1)根據模具參數及界面設定的開模工藝參數，進行開模過程路徑的初次規劃，獲 取開模路徑參數：
[0040] 其中，模具參數包括模具的尺寸及模具的質量;開模工藝參數包括開模第一段的 壓力Pi、流量VI、位置Si,設定的開模結束位置Sd,其中第一段指在注塑機的界面上工藝人員 根據不同的模具設定的開模工藝參數中開模第一段結束的位置;開模路徑參數包括高速段 開始位置Sh、高速段流量Vh、開始減速位置Sl、低速段流量化、停止位置St，其中，高速段開始 的位置根據第一段的流量及位置計算得到，由于注塑工藝的要求，須保證第一段結束時的 流量不超過工藝人員在界面中設定的流量，根據Vi^2Si = ai計算得到加速度曰1的值，再根據 VH^2ai = SH計算得到高速段開始的位置Sh,而高速段流量、開始減速位置及停止位置根據模 具的參數從已有的實例庫中讀取。
[0041] (2)根據初次規劃的路徑進行第一次的開模動作，獲得第一次開模結束位置Sd (1)，并與設定的開模結束位置Sd計算得到開模誤差E化），k是開模批次數，該步驟k為1:
[0042] 其中，用Sd化)表示當前批次的開模結束位置，k=l時，Sd(I)表示第一次開模結束 位置，k = 2時，Sd(2)表示第二次開模結束位置，依次類推；開模誤差E(k) = SD-SD化），k=l 時，E(I)表示第一次開模誤差，k = 2時，E(2)表示第二次開模誤差，依次類推。
[0043] (3)判斷開模誤差的絕對值Ie化）I是否在設定誤差范圍內：如果是，則保存當前的 開模路徑參數，優化過程結束;如果否，則采用迭代學習的方法對開模過程路徑進行優化， 并得到優化后的開模路徑參數。
[0044] 具體的，所述設定誤差范圍為0.2,選用該誤差范圍時，在滿足快速達到收斂要求、 減少迭代學習次數的同時，減少定位誤差;若誤差的絕對值|E化）I大于該取值范圍，則采用 迭代學習的方法對開模過程的路徑參數進行優化;若否，則保存當前的路徑參數，優化過程 結束。
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