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应用·压力铸造 | 浏览量 : 110 下载量: 346 CSCD: 0
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  • 专辑

    • 基于时间序列数据驱动的压铸机压射系统机理模型

    • Mechanism Model of Injection System of Data-driven Die Casting Machine Based on Time Series

    • 在压铸机压射速度研究领域,专家建立了基于LSTM神经网络的压射速度预测模型,为提高压铸机性能提供解决方案。
    • 钟建辉

      1

      娄军强

      1

      冯光明

      2

      胡奖品

      2

      刘亚刚

      2

      彭文飞

      1

      余军合

      1
    • 2024年44卷第7期 页码:995-999   

      纸质出版日期: 2024-07-20

    • DOI: 10.15980/j.tzzz.2024.07.023     

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  • 钟建辉,娄军强,冯光明,等. 基于时间序列数据驱动的压铸机压射系统机理模型[J]. 特种铸造及有色合金,2024,44(7):995-1 000. DOI: 10.15980/j.tzzz.2024.07.023.
    ZHONG J H, LOU J Q, FENG G M,et al.Mechanism model of injection system of data-driven die casting machine based on time series[J]. Special Casting & Nonferrous Alloys,2024,44(7):995-1 000. DOI: 10.15980/j.tzzz.2024.07.023.
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    压铸工艺在航空航天领域广泛应用,压射速度对铸件品质影响显著。现有压铸机多采用手动调节压射速度,存在实时控制不足。理论模型简化处理导致与实际系统误差大。本研究提出基于LSTM神经网络的时间序列数据驱动建模方法,自动学习速度曲线特征,建立压射速度与阀芯位移的准确关系模型,提高压射系统控制精度。

    1 压铸机压射系统机理

    压铸机压射系统在快速阶段对产品品质影响大,主要由蓄能器、电磁阀、插装阀和压射缸组成。阀芯位移量调节阀口开度,电磁阀控制通断,压射速度通过调节阀芯位移量实现。压射速度与阀芯位移量的关系是速度控制的关键,理论建模可能忽略关键因素。压射速度计算公式涉及阀芯位移、活塞杆面积、额定流量和压降。

    2 基于时间序列数据驱动的压射系统机理模型

    介绍了基于时间序列数据驱动的压射系统机理模型,包括数据预处理和小波阈值去噪与重构。模型利用LSTM神经网络分析压射速度与阀芯位移量的关系。数据预处理通过小波分解去除噪声,采用软阈值函数进行去噪处理,并重构速度-时间曲线。LSTM网络通过遗忘门、输入门、输出门控制信息的遗忘和记忆,解决RNN的梯度问题,自动学习压射系统内在联系。

    3 基于时间序列数据驱动的压射系统机理模型构建

    介绍了基于时间序列数据驱动的压铸机压射系统机理模型的构建。研究使用2800 kN锁模力的压铸机,通过磁栅式传感器采集蓄能器供油时压铸机的速度数据。阀口开度百分比P取值范围为20%~52%,每个开度采集30组数据,共510组。阀芯实际位移量通过公式计算。使用sym8小波基函数对速度信号进行小波分解,并通过阈值去噪处理,以减少噪声对模型特征提取的干扰。将速度数据分为训练集和测试集,利用LSTM神经网络模型进行深度学习,训练机理模型。测试结果显示,模型预测的阀口开度与真实开度的均方根误差RMSE为0.336%,相关系数R2为0.998,表明模型预测精度高。与理论公式模型相比,机理模型预测的平均误差为0.11%,显著优于理论模型的-17.36%,验证了机理模型在阀口开度预测中的优越性。

    4 结论

    采用小波阈值去噪方法对压射速度曲线数据进行降噪处理,有效去除噪声;基于时间序列数据驱动,利用LSTM神经网络建立压铸机压射系统机理模型,模型准确率高,均方根误差RMSE为0.336%,相关系数R2为0.998;与理论公式模型相比,机理模型预测结果更优,平均误差为0.11%,优于理论模型的-17.36%;机理模型能准确预测压射速度对应的阀芯位移量。

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