1、第4 5卷第1期压 电 与 声 光V o l.4 5N o.12 0 2 3年2月P I E Z O E L E C T R I C S&A C OU S T O O P T I C SF e b.2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-0 5-2 4 基金项目:国家自然科学基金青年项目(6 1 9 0 3 0 5 0);上海市自然科学基金项目(2 2 Z R 1 4 4 5 3 0 0);上海师范大学科研项目(S K 2 0 2 1 1 8)作者简介:朱燕飞(1 9 8 8-),男,浙江省湖州市人,博士,主要从事压电驱动控制、人机交互技术、网络安全、智能控制理论等研究。文章编号:1 0 0
2、 4-2 4 7 4(2 0 2 3)0 1-0 0 3 3-0 6D O I:1 0.1 1 9 7 7/j.i s s n.1 0 0 4-2 4 7 4.2 0 2 3.0 1.0 0 8基于P S O-LM-B P神经网络的压电陶瓷喷射阀撞针与喷嘴松紧度调节朱燕飞,王明月,李传江,顾 亚(上海师范大学 信息与机电工程学院,上海2 0 1 4 1 8)摘 要:压电陶瓷喷射阀是点胶机器人的核心执行部件,其撞针与喷嘴顶紧的松紧度对点胶频率、胶点体积、单点胶量等都会产生影响。现有技术中对撞针喷嘴顶紧的松紧度均是按操作经验手动调节,此种方法调节较费时且无法做到每次调节的松紧度都保持一致。为了解决
3、现有技术中的不足,该文设计了一种基于电流传感器的压电陶瓷喷射阀撞针与喷嘴顶紧的松紧度调节方法。通过实时采集控制器的负载电流,利用改进的B P神经网络离线建立电流值与对应的螺套旋转角度之间的模型,经过角度值变换得出松紧度的相对值,使每次调节的松紧度都保持一致,以保证压电陶瓷的位移相同。实验结果表明,建立的模型基本能够根据相对值来保证松紧度一致,并实现了可视化调节。关键词:压电陶瓷;松紧度;P S O-LM-B P神经网络;可视化调节;粒子群算法中图分类号:T N 3 8 4;T N 3 0 5.9 9 文献标志码:A A d j u s t m e n t o fT i g h t n e s
4、so fS t r i k e ra n dN o z z l eo fP i e z o e l e c t r i cC e r a m i cI n j e c t i o nV a l v eB a s e do nP S O-LM-B PN e u r a lN e t w o r kZ H UY a n f e i,WA N G M i n g y u e,L IC h u a n j i a n g,G UY a(C o l l e g eo f I n f o r m a t i o n,M e c h a n i c a l a n dE n g i n e e r i n
5、g,S h a n g h a iN o r m a lU n i v e r s i t y,S h a n g h a i 2 0 1 4 1 8,C h i n a)A b s t r a c t:T h ep i e z o e l e c t r i cc e r a m i c i n j e c t i o nv a l v e i s t h ec o r ee x e c u t i v ec o m p o n e n to f t h ed i s p e n s i n gr o b o t,a n dt h e t i g h t n e s so f i t ss
6、t r i k e ra n dn o z z l ew i l l a f f e c t t h ed i s p e n s i n g f r e q u e n c y,t h ev o l u m eo f g l u ep o i n t,a n d t h ea m o u n to fg l u e i nas i n g l ep o i n ta n ds oo n.I nt h ep r i o ra r t,t h et i g h t n e s so f t h et o pt i g h t e n i n go f t h es t r i k e ra n
7、dn o z z l e i sm a n u a l l ya d j u s t e da c c o r d i n gt ot h eo p e r a t i o ne x p e r i e n c e.T h i sm e t h o di st i m e-c o n s u m i n ga n dc a n n o tk e e pt h es a m et i g h t n e s se v e r y t i m e.I no r d e r t oo v e r c o m e t h e s h o r t c o m i n g so f t h e e x i
8、 s t i n gt e c h n o l o g y,t h i sp a p e rd e s i g n s am e t h o dt oa d j u s t t h e t i g h t n e s so f t h e t o pt i g h t e n i n go f t h e s t r i k e r a n dn o z z l eo fp i e z o e l e c t r i c c e r a m i c i n j e c t i o nv a l v eb a s e do nt h ec u r r e n t s e n s o r.B yc
9、 o l l e c t i n gt h e l o a dc u r r e n t o f t h e c o n t r o l l e r i nr e a l t i m e,t h em o d e l b e t w e e nt h e c u r r e n t v a l u ea n dt h ec o r r e s p o n d i n gs c r e ws l e e v er o t a t i o na n g l e i se s t a b l i s h e do f f l i n eb yu s i n gt h e i m p r o v e
10、dB Pn e u r a ln e t w o r k.T h er e l a t i v ev a l u eo f t h e t i g h t n e s s i so b t a i n e dv i a t h e t r a n s f o r m a t i o no f t h ea n g l ev a l u e,s o t h a t t h e t i g h t n e s so f e a c ha d j u s t m e n t i sc o n s i s t e n t t oe n s u r et h es a m ed i s p l a c
11、e m e n to fp i e z o e l e c t r i cc e r a m i c s.T h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a t t h ee s t a b l i s h e dm o d e l c a nb a s i c a l l ye n s u r e t h e c o n s i s t e n c yo f t i g h t n e s sa c c o r d i n gt ot h e r e l a t i v ev a l u e,a n dr e a l-i z e t
12、h ev i s u a l a d j u s t m e n t.K e yw o r d s:p i e z o e l e c t r i c c e r a m i c s;t i g h t n e s s;P S O-LM-B Pn e u r a l n e t w o r k;v i s u a l a d j u s t m e n t;p a r t i c l e s w a r mo p t i-m i z a t i o n 0 引言随着电子技术规模的不断壮大,微电子封装行业迅速发展,点胶工艺至关重要,且要求日益增高,由此催生了胶点更小,精度更高的点胶方式 非接触式
13、喷射点胶1-2。压电陶瓷喷射阀作为非接触式点胶的核心执行部件,利用压电陶瓷叠堆的逆压电特性,通过阀体内的撞针运动撞击喷嘴来实现喷射3-4。撞针作为一种压电陶瓷形变位移的传递装置,起着至关重要的作用。调节撞针与喷嘴之间顶紧的松紧度对点胶的频率、胶点的体积、单点的胶量等都会产生影响5。然而,在重新装入喷嘴后难以将松紧度调节到与上次相同的位置,故需要一种能够快速便捷地使撞针与喷嘴松紧度到达一定位置的智能调节方法。对于压电陶瓷喷射阀,每次调节时保证螺套旋转角度值相同 即可使撞 针与喷 嘴 松 紧 度 保 持 一致6-7。在阀体调节时发现,螺套旋转角度与电路电流存在一定的非线性关系,使用B P神经网络建
14、立二者之间的关系模型,并根据电路中电流的变化能实时预测出螺套旋转角度值。目前关于B P神经网络的应用很多,如范伟等利用B P神经网络探究了压电陶瓷蠕变误差与时间的关系,其对蠕变的预测结果具有较高的精度8;程章等采用B P神经网络对MEM S陀螺的输出进行补偿,并验证了该方法较传统方法具有更好的效果及更高的适应性9。由于B P神经网络容易陷入局部极小值,一般采用遗传算法1 0、粒子群算法(P S O)、模拟退火算法1 1等与B P进行结合来达到更好的效果,如王宽等采用粒子群算法优化B P神经网络的初始权值和阈值,并得出比其他方法具有更高的预测精度1 2;L i u等使用P S O优化B P神经网
15、络建立的压力预测模型,结果也较准确1 3。综上所述,为了能够快速便捷地调节撞针与喷嘴松紧度,本文在分析了压电陶瓷结构与原理的基础上,得出压电陶瓷喷射阀系统电流与螺套旋转角度的对应关系。使用P S O优化后的B P神经网络模型对角度值进行预测,并进行角度值与松紧度的变换。采用数字显示技术显示松紧度的相对值,以便进行实时调节。在压电陶瓷喷射点胶系统上进行验证,实验表明该方法对角度值具有较高的预测精度。1 压电陶瓷喷射阀特性分析压电陶瓷喷射阀是在压电陶瓷叠堆的驱动下实现喷射,但由于压电陶瓷的压电特性对其位移测量较难,在重新组装喷嘴后无法保证压电陶瓷具有相同的位移,为此分析了压电陶瓷阀体结构及阀体内撞
16、针与喷嘴松紧度的特性。1.1阀体结构及原理分析压电陶瓷喷射阀是以压电陶瓷作为驱动器实现喷射的装置,其主要结构由阀体、撞针、喷嘴以及设置在阀体内的压电致动器、位移放大机构等组成。其中,压电叠堆、撞针与喷嘴同轴,螺套与撞针之间安装有蝶形弹簧,起到对压电叠堆的预紧作用。图1为本文使用的压电陶瓷喷射点胶阀及其抛视图。其工作原理为:对压电陶瓷喷射阀通电,压电制动器在不同电压下变形产生微位移,该位移通过位移放大机构进行放大,并传递给撞针,驱动撞针撞击介于撞针与喷嘴之间的胶液,使其获得较高的压力,进而通过喷嘴向外喷射。图1 压电喷射点胶阀结构图压电陶瓷喷射阀内的撞针在压电叠堆产生形变位移时,将该位移传递到喷嘴处,调节撞针与喷嘴之间顶紧的松紧度 会对压电陶 瓷 叠 堆 的 位 移 产 生影响。1.2撞针与喷嘴顶紧松紧度的特性分析在阀体正常工作时,控制器控制功放向压电陶瓷喷射阀输入变化的电压。由于逆压电效应,压电陶瓷叠堆会产生形变而伸长,当调节螺套使撞针与喷嘴顶紧力度改变时,压电陶瓷叠堆受到外部压力缩短,由于正压电效应,压电陶瓷两端会产生电荷以抵消部分形变,导致压电陶瓷的驱动功率也会发生43压 电 与
