基于图像传感器的海绵复卷纠偏控制

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在现代的工业包装剪裁、印刷喷胶等行业中,生产线已经基本实现自动化模式。然而在卷绕控制系统中,因各种因素的影响会导致卷绕材料的横向跑偏,使其不能保持直线运行。如果不能及时解决跑偏问题,会影响产品的生产规格,甚至会损坏机器以造成经济上的损失。目前国内对于像海绵这种软质且富有弹性的材料研究甚少。本文主要围绕对海绵复卷的横向偏移量控制展开研究。从理论上分析跑偏原因并针对跑偏问题给出了解决方案,再通过实验验证结果。本文主要围绕以下四点展开研究:(1)详细分析了海绵卷的跑偏原因,在此基础上研究控制系统的整体框架构成和控制需求并设计了基于CCD图像位置检测器的纠偏系统。同时对整个控制系统框架尺寸和功能模块进行设计,其中包括:位置检测模块、数据处理模块、执行模块等,各模块共同完成对海绵复卷跑偏的实时检测与跑偏控制。(2)根据整体的控制系统框架建立平移纠偏的动力学系统模型,并结合相关性能指标对其进行分析进而得出系统状态方程组。由于海绵复卷的周期性蛇形运动,基于迭代学习控制的纠偏控制方法被提出处理系统状态方程,然后通过MATLAB进行理论仿真。仿真结果表明,采用迭代学习控制后,海绵布带纠偏控制的跟随误差会随着迭代次数的增加逐渐收敛于零值,纠偏效果较佳。(3)搭建海绵复卷纠偏控制平台进行实验。以75cm标准宽度、厚度为0.6mm、弹性模量0.917Mpa、张力15N的海绵布为被控对象,布带运行速度为1.5m/s,两两导辊之间距离为0.6m,采用迭代学习控制算法进行纠偏效果测试。根据该控制系统和迭代控制方法得到的数据可以满足预期误差的指标要求。(4)将实验数据与理论仿真结果作比对,分析理论仿真与实际效果出现偏差的原因,以及控制系统在控制精度和鲁棒性等方面的不足。在条件允许的情况下再对纠偏算法进行优化找到更适合的纠偏算法。
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