[发明专利]一种注塑机开模路径优化方法

说明书

技术领域

本发明属于注射成型控制相关领域，更具体地，涉及一种注塑机开模路径优化方法。

背景技术

塑料制品主要通过注射成形工艺进行生产，而注塑机是主要的生产装备。典型的注塑成形过程包括以下六个步骤：合模、注射、保压、冷却、开模和顶出，其中开模是指塑料制品在模具型腔内冷却到一定程度后，按照一定的速度和压力打开模具，再进行下一步的机械手取件，或者进行模内贴标等工序。

目前，液压伺服注塑机绝大部分采用动作开环分级控制的方法进行开模控制，其根据预先设定的位置、压力、流量等参数，伺服电机根据传感器反馈的位置，按照设定的压力、流量，输出对应的转矩及转速，实现模具的开模。采用上述动作开环分级控制方式进行开模控制存在以下问题：

(1)定位误差大：在开环分级动作的控制方式下，开模机构在减速停止时，由于机构本身以及模具的质量很大，存在比较大的惯性，加上液压系统的响应时滞，从而导致开模结束时产生较大定位误差；

(2)机器震动大：机器在开模的过程中，由于采用动作开环控制方式，在段与段切换的位置，以及开模结束位置会存在比较大震动，而大的震动会对机器的机械结构带来损伤，同时会影响模具的寿命；

(3)定位速度慢：为了避免在开模过程中产生大的震动现象，工艺人员在设定开模参数时通常会采用较小的开模速度，从而导致开模速度较慢，开模时间较长，生产效率低。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种注塑机开模路径优化方法，该方法基于前一周期的控制、结果参数，及当前周期目标参数的优化方法，解决现有注塑机开模机构在开模过程中存在的定位误差大、机器震动大、定位速度慢的问题。

为实现上述目的，本发明提出了一种注塑机开模路径优化方法，该方法包括以下步骤：

(1)根据模具参数及开模工艺参数，进行开模过程路径的规划，获取开模路径参数；

(2)根据规划的路径进行第一次开模动作，并获得首次开模结束位置，利用首次开模结束位置与设定的开模结束位置计算得到开模误差E(k)；

(3)判断开模误差的绝对值|E(k)|是否在设定误差范围内：如果是，则保存当前的开模路径参数，优化过程结束；如果否，则采用迭代学习方法对开模过程路径进行优化，得到优化后的开模路径参数；

(4)根据优化后的开模路径参数进行下次开模动作，并获得下次开模结束位置，利用下次开模结束位置与设定的开模结束位置计算得到开模误差E(k)；

(5)重复步骤(3)～(4)，直至开模误差的绝对值|E(k)|达到设定的误差范围内，优化结束，并保存优化后的开模路径参数。

作为进一步优选的，步骤(1)中所述模具参数包括模具尺寸及模具质量；所述开模工艺参数包括开模第一段的压力P₁、流量V₁、位置S₁，设定的开模结束位置S_D；所述开模路径参数包括高速段开始位置S_H、高速段流量V_H、开始减速位置S_L、低速段流量V_L、停止位置S_T。

作为进一步优选的，步骤(3)中所述开模误差的绝对值|E(k)|＝|S_D-S_D(k)|，其中S_D(k)表示当前批次的开模结束位置；所述采用迭代学习方法对开模过程路径进行优化，具体为：根据|E(k)|的大小，采用迭代学习方法，针对开始减速位置S_L或停止位置S_T进行优化，以优化开模过程的路径。

作为进一步优选的，所述根据|E(k)|的大小，采用迭代学习方法针对开始减速位置S_L或停止位置S_T进行优化，具体为：

当|E(k)|大于设定的临界值|E_lim|时，对开始减速位置S_L采用迭代学习方法进行优化；当|E(k)|小于等于设定的临界值|E_lim|时，对停止位置S_T采用迭代学习方法进行优化。

作为进一步优选的，所述设定误差范围为0.2，所述|E_lim|＝1.2。

作为进一步优选的，所述迭代学习方法的表达式如下：

u(k)＝u(k-1)+L_ILC(E(k-1))；