?惠州吹塑制品壁厚的加工控制战略
？工业生产中接纳型坯壁厚程序控制器对吹塑制品壁厚举行控制
，其保存依赖操作职员履历举行重复调试、调试历程中质料消耗量大和制品质量不稳固等弱点。
随吹塑制品庞洪水平的提高
，接纳这种要领难以获得合适的制品壁厚漫衍。为此
，本文网络了吹塑制品壁厚的控制战略。

1、吹塑制品壁厚迭代优化与控制的建模及战略

提出的吹塑制品壁厚迭代优化与控制的总体计划
，目的是凭证吹塑制品壁厚要求反向推算型坯机头
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，才华使被挤出的型坯可吹塑出给定壁厚的制品
，而又尽可能地镌汰质料的用量。 该计划由两部分 4 阶段组成：

( 1)接纳 有限元FE 法
，模拟给定
？诩湎断录烦鲂团鞯耐饩逗捅诤衤衍以及型坯吹胀后的吹塑制品壁厚漫衍
，确定初始的
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( 2) 以该初始间隙曲线为基准
，通过正交实验设计举行实验
，对实验效果举行迅速度剖析
，反推理论上Z优的间隙曲线
，并按该曲线举行实验；

( 3) 接纳实验获得的吹塑制品壁厚漫衍和对应的
？诩湎肚
，建设 NN 模子；

( 4) 接纳上述 NN模子盘算目的函数值
，并接纳带精英保存战略和嵌入有模拟退火算法的遗传算法举行全局优化
，推导一条新的
？诩湎肚
，凭证制品壁厚要求对该间隙曲线举行迭代优化
，以使Z终得出的吹塑制品壁厚完全落入目的区间。

2、吹塑制品壁厚的智能化控制战略

在上述研究的基础上
，进一步提出了一种集数值模拟、Z优化手艺、在线检测和在线控制于一体的吹塑制品壁厚智能化控制战略
，该智能化控制战略主要包括如下几点：

( 1) 型坯壁厚优化。对吹塑历程举行 有限元FE 模拟
，使用模拟效果建设型坯壁厚漫衍与优化目的函数之间的 神经网络 NN 模子
，接纳该模子实时求解优化迭代历程中的目的函数；团结多种群并行遗传算法
，以获得所需的吹塑制品壁厚为目的
，建设型坯壁厚优化的数学模子； 求解该模子获得优化的型坯壁厚漫衍曲线
，并凭证实验获得的机头
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( 2) 制品壁厚在线检测。构建多通道超声波检测装置
，开发具有多通道数据收罗、信号处置惩罚、壁厚识别和壁厚输出功效的检测软件
，实现吹塑历程中吹塑制品壁厚的模内在线检测。

( 3) 自整定模糊高阶 PD 型迭代学习控制算法设计。团结模糊算法和迭代学习控制算法
，提出一种自整定模糊高阶 PD 型迭代学习控制算法
，其在迭代学习的基础上增添一个自整定模糊高阶 PD 型控制器
，充分验展迭代学习控制和模糊控制的优点
，既提高鲁棒性又包管精度。