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针对径向环形编织机电气特性与机械特性的差异导致的编织机电机易超载甚至被烧毁的问题,建立了编织机机电一体化系统模型。该模型包括编织环模型和牵引滑台模型,其中编织环模型由88个齿轮的闭合传动与4个永磁同步电机的同步驱动耦合而成,牵引滑台模型由永磁同步电机的驱动与滚珠丝杠的运动耦合而成。为了解决编织环上4个电机因齿侧间隙等的存在造成的负载不均,提出了转矩均衡控制方法,即:主电机受速度环和电流环双环闭合控制,从电机只受电流环控制;主电机速度环的输出量作为从电机电流环的给定量。为了较快地使编织环电机组的转速与滑台电机的转速满足协同关系,提出了跟踪性能与同步性能解耦控制方法即交叉耦合解耦控制方法,将跟踪误差补偿量按一定比例关系缩小至幅值以下,以凸显协调误差补偿的效果。进行了现场实验,结果表明,采取所提出的控制策略能够使编织环4个电机的输出转矩相差较小,而且在电机启动与加减速阶段可以使编织环主电机与滑台电机的转速达到协同要求的时间大幅缩短。根据控制策略设计了编织机伺服控制系统。研究结果对织物编织质量的提高起到了重要的指导作用。 相似文献
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针对3D增材印花工艺中刮刀压力、刮印速度、刮刀角度和油墨黏度等参数的组合对印花质量存在较大影响,但实际生产中各工艺参数组合无法实现最优这一问题,利用附加动量法改进下的BP神经网络构建3D增材印花工艺模型,通过实验参数对模型进行训练,确定工艺参数和印花质量间的非线性关系。利用遗传算法对该非线性函数进行极值寻优,从而得到3D增材印花工艺的最优参数组合:印花压力为4 800N,刮印角度为18°,刮印速度为400 mm/s,油墨黏度为170.5 Pa·s,该模型预测误差基本稳定在0.01范围之内。利用优化前后的参数进行对比实验,结果证明该算法可以实现3D增材印花工艺的质量预测和参数寻优,从而提升印花质量,缩短产品开发时间。 相似文献