3D打印机喷头温度自适应Fuzzy-PID控制系统设计分析.docx

? ? 3D打印机喷头温度自适应Fuzzy-PID控制系统设计分析* ? ? 孙晓微，田成元 (1.兰州信息科技学院，甘肃 兰州 730200； 2.甘肃交通职业技术学院，甘肃 兰州 730070；) 0 引 言 不同的3D打印成型技术，其过程控制系统也存在差异，在熔融沉积型过程控制系统中，喷头温度和送丝机构控制作为其关键的过程控制参数，应以稳定的熔融状态和丝材挤出速度来保证模型成型精度，故对喷头的温度控制等级要求较高[1]，喷头在工作过程中，温度需要保持在能够使丝材达到可流动的黏稠状态为宜。如果喷头内温度过高，将会导致丝材发生碳化分解反应堵住喷头，影响正常工作；如果喷头内温度过低，将无法使丝材达到熔融的可流动状态，进而无法从喷头流出[2]。此外，还要求将热床控制在适当的温度才可使得熔融的丝材附着[3]，因此在整个过程控制系统中对于温度的控制等级与精度要求较高。 笔者利用MATLAB/Simulink仿真软件，在3D打印系统中引入Fuzzy-PID控制器实现对喷头温度响应模型的精确控制，借助仿真工具对比传统PID控制器、模糊控制器与Fuzzy-PID控制器对3D打印机喷头温度的控制效果。通过分析得出Fuzzy-PID控制能力优于PID控制与普通模糊控制，具有较强的可靠性。 1 温度响应模型 丝材类型决定了喷头的工作温度，常见的3D打印丝材有ABS类材料和PLA类材料[4]，选用ABS类材料时，热床与喷头温度应分别达到110 ℃、230 ℃，选用PLA类材料时，热床和喷头温度应达到60 ℃、190 ℃。加热管对热床和喷头持续加热后使其温度上升，其相对应的热敏电阻阻值发生变化，端电压也发生改变。热敏电阻两端的电压经过分压电阻后，由温度控制板采集端口读取热床和喷头的热敏电阻端电压，并通过A/D转换(片内A/D模块)获取实时电压值[5]。当获取的电压值与设定数值相同时，则喷头加热过程结束，3D打印机开始打印任务，喷头温度控制系统框图如图1所示。 图1 温度控制系统框图 在3D打印工作过程处于稳定运行状态时，向系统输入温度控制信号230 ℃，原始温度为185 ℃，以10 s为一采样周期，通过温度传感器对喷头温度数据进行采集，根据实验获得结果作出阶跃响应曲线，并结合拟合曲线求取传递函数的具体参数数值，实验数据如表1所列。 表1 阶跃响应实验数据 使用MATLAB拟合工具将上表数据进行拟合，得到相应阶跃响应曲线，如图2所示。 图2 阶跃响应曲线 由图2可知，喷头温度阶跃响应曲线近似为S形状曲线，由齐格勒-尼科尔斯法则(反应曲线法)可得，S形阶跃响应曲线适用带纯延迟的一阶惯性环节[6]，因此上述数学模型可作为喷头模块的温度传递函数。通过齐格勒-尼科尔斯经验整定公式可求解以上传递函数的比例系数、惯性常数、纯延迟时间常数[7]，由科恩-库恩公式可得： (1) 式中：ΔC为控制系统的输出响应；ΔM为控制系统的阶跃输入；t0.632为喷头温度升高到0.632ΔC时所用时长；t0.28为喷头温度升高到0.28ΔC时所用时长。 解得： k=0.196，T=24，τ=20.7。 求得传递函数： (2) 以上确定3D打印机喷头原始温度响应曲线，给定目标温度值为180 ℃，温度变化曲线如图3所示。 图3 原始温度响应曲线 3 Fuzzy-PID控制系统设计及验证 PID控制为使用领域较广的传统控制策略之一，目前仍在广泛应用，当控制对象可表示为准确的数学模型时，使用PID控制可获得较好的控制效果[8]。但在实际工程应用过程中，当控制目标的参数值出现改变时，PID控制无法修改参数，只能按照固定控制规律进行调节。此外，由于大多数被控过程运行原理较为繁杂，控制目标模型很难创建，致使PID控制效果并不理想，系统状态的改变会引起控制效果发生波动[9]。 而模糊控制将输入的参数数值按照给定规则进行模糊化整合后会引起系统控制误差增大、响应速度降低，经分析发现PID控制与模糊控制本身均存在较大的缺陷，故文中利用Fuzzy-PID控制方式对3D打印机喷头温度进行控制，在Matlab中搭建仿真模型进行仿真实验，并与传统控制方式的控制效果进行对比，Fuzzy-PID控制通过PID参数整定规则实时设置模糊控制器的输出量，从而使PID控制器参数根据输入值的变化进行自动调整，使系统对模型的敏感度降低，能够获得较好的控制效果，具有良好的静态与动态特性[10]。 3.1 PID控制系统 PID控制算法针对设定数值与实时数值的偏差进行比例、积分和微分处理，经过线性组合将处理后的数值作为控制量，对目标对象实施控制以降低偏差[11]。在3D打印喷头温度控制系统中，将通过热电偶实时采集到的温度值与目标值作差比较，两者差值即为PID控制器的输入量。PID控制系统原理框图如图4所示。 图4 PID