螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用BP神经网络-无模型自适应控制(BP-MFAC)算法,通过BP神经网络在线整定无模型自适应控制器参数来实现对电机速度的自适应控制,无需人工整定参数。仿真和实验对比结果表明,该算法相较于PID控制算法,在电机速度控制上具有更小的超调量和稳态误差,更短的调节时间;在外部干扰和负载扰动的情况下,具有更好的抗扰动能力。

针对传统Prandtl-Ishlinskii(PI)模型不能反映压电式气体比例阀迟滞非对称特性而导致其补偿控制精度难以提高的问题,提出了一种改进的PI模型,通过添加3次多项式使其能拟合压电式气体流量比例控制阀的非对称迟滞曲线。利用改进的自适应粒子群遗传算法辨识所需的模型参数,模型相对误差为0.0073%,并将模型用于前馈补偿控制。实验结果表明,基于迟滞模型的前馈补偿控制可显著提高压电式气体比例阀输出流量控制的快速性,调节时间降低了60%。