本发明专利技术公开了一种超声加工系统的动态跟踪匹配装置，包括主控芯片、一双绕组变压器，所述双绕组变压器的L1线圈的一端与超声输出端相连接，所述双绕组变压器的L1线圈的另一端与一个可调电感器的电感Lp并联连接，所述双绕组变压器的L2线圈的一端连接在一由两个三极管连接构成的复合三极管的其中一个发射极上并与所述主控芯片的引脚相连接，L2线圈的另一端与所述复合三极管另一个发射极相连接，所述复合三极管的基极与所述可调电感器的可调电感芯相连接，还包括一压电陶瓷器件PZT，所述压电陶瓷器件PZT与所述可调电感器的电感Ls串联连接，在所述电感Ls的两端还串接有电阻R1、R2；电阻R1、R2的连接点通过一运算放大器与所述主控芯片相连接。本发明专利技术结合频率跟踪算法，共同实现超声加工系统的动态匹配。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超声辅助加工
，特别涉及一种基于磁通的动态匹配的超声加 工系统的动态跟踪匹配装置。
技术介绍
在现有超声加工系统中，需要针对静态条件下的电路匹配，在加工过程中磨头磨 损、发热常导致换能器内部参数发生改变，频率发生漂移，即使采用先进的频率跟踪方法也 只能保证其跟踪到谐振频率，并不能使整个换能系统谐振。因此无功功率增大，换能器两端 电压电流相位差也不为零，输出振动减小，大大影响产品的加工效果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：针对针对现技术的上述缺陷，采用基于磁通控制的可调电感 技术，来实现匹配电感值的无级可调，通过改变电控参数R动态调节电感大小，并采用电 流滞环跟踪方法，实现二次侧电流跟踪一次侧指令电流。由于系统模型的复杂性、非线性问 题突出，最后采用模糊神经网络算法对匹配电感值进行动态预测，结合频率跟踪算法，共同 实现超声加工系统的动态匹配。 提供一种超声加工系统的动态跟踪匹配装置，包括主控芯片、一双绕组变压器，所 述双绕组变压器的Ll线圈的一端与超声输出端相连接，所述双绕组变压器的Ll线圈的另 一端与一个可调电感器的电感Lp并联连接，所述双绕组变压器的L2线圈的一端连接在一 由两个三极管连接构成的复合三极管的其中一个发射极上并与所述主控芯片的引脚相连 接，L2线圈的另一端与所述复合三极管另一个发射极相连接，所述复合三极管的基极与所 述可调电感器的可调电感芯相连接，还包括一压电陶瓷器件PZT，所述压电陶瓷器件PZT与 所述可调电感器的电感Ls串联连接，在所述电感Ls的两端还串接有电阻RU R2;电阻RU R2的连接点通过一运算放大器与所述主控芯片相连接。 本专利技术针对静态条件下的电路匹配，加工过程中磨头磨损、发热常导致换能器内 部参数发生改变，频率发生漂移，即使采用先进的频率跟踪方法也只能保证其跟踪到谐振 频率，并不能使整个换能系统谐振。因此无功功率增大，换能器两端电压电流相位差也不为 零，输出振动减小，大大影响产品的加工效果。针对这一状况，采用基于磁通控制的可调电 感技术，来实现匹配电感值的无级可调，通过改变电控参数嫌动态调节电感大小，并采用 电流滞环跟踪方法，实现二次侧电流跟踪一次侧指令电流。 由于系统模型的复杂性、非线性问题突出，最后采用模糊神经网络算法对匹配电 感值进行动态预测，结合频率跟踪算法，共同实现超声加工系统的动态匹配。 换能器参数受到很多因素的影响，如加工负载的突变，这些都会引起换能器的机 械固有频率发生漂移，而最关键的是，这些参数不能在线测试，给匹配带来严重的困难，匹 配工作带有很大的经验性，为此要实现超声电源能够自动匹配，必须寻找一种可以根据专 家经验自动调节电感大小的算法。这里将引入模糊神经网络算法，可以不依赖于精确的试 验模型，通过模糊神经网络控制算法建立起相位差和动态电感大小的关系图，达到超声系 统动态匹配效果。 梯度下降算法，其可以快速的调整参数的大小，误差函数里面含有关于权值的梯 度函数，以此来更新权值，然后通过样本的不断训练使得权值不断更新。 经过上述的模糊的神经网络可得到输出结果是一系列的模糊量，如果直接作用于 工作对象，则将产生控制混乱，因此必须先通过一定的办法将其转化为精确的控制量才能 作用于实际的控制模型，也就是控制量清晰化过程。【附图说明】 图1是双绕组变压器的电原理图。 图2是图1所示双绕组变压器中Z AX与α的关系曲线图。 图3是滞环跟踪曲线图。 图4是电流跟踪原理图。 图5是本专利技术电路原理图。【具体实施方式】 如图5所示，设计一种超声加工系统的动态跟踪匹配装置，包括主控芯片、一双绕 组变压器，所述双绕组变压器的Ll线圈的一端与超声输出端相连接，所述双绕组变压器的 Ll线圈的另一端与一个可调电感器的电感Lp并联连接，所述双绕组变压器的L2线圈的一 端连接在一由两个三极管连接构成的复合三极管的其中一个发射极上并与所述主控芯片 的引脚相连接，L2线圈的另一端与所述复合三极管另一个发射极相连接，所述复合三极管 的基极与所述可调电感器的可调电感芯相连接，还包括一压电陶瓷器件ΡΖΤ，所述压电陶瓷 器件PZT与所述可调电感器的电感Ls串联连接，在所述电感Ls的两端还串接有电阻RU R2;电阻RU R2的连接点通过一运算放大器与所述主控芯片相连接。 如图1所示为双绕组变压器，其中同一铁芯上绕有一次侧线圈绕组AX和二次侧线 圈绕组ax，il和ul-原边绕组AX的电流、电压、i2和u2-副绕组αχ中的电流、电压。当 铁芯损耗可以忽略时，假设AX和αχ的等效内阻用rl和r2表示；其中α表示磁通补偿系 数，通过一系列的变换可得一次侧的等效电抗为：Z ax=Zi+ (1-α )ΖΜ其中：Z ρ次侧线圈的漏 阻抗，为定值；Zm为变压器的励磁阻抗，也为一定值；可以看出，只要改变补偿系数α的大 小，就可以连续平滑的改变等效电抗的大小。从实现电感的无极可调，产生的基波分量少， 一般情况下，α的取值0到1，或者-1到0。 在静态条件下的电路匹配，加工过程中磨头磨损、发热常导致换能器内部参数发 生改变，频率发生漂移，即使采用先进的频率跟踪方法也只能保证其跟踪到谐振频率，并不 能使整个换能系统谐振。因此无功功率增大，换能器两端电压电流相位差也不为零，输出振 动减小，大大影响产品的加工效果。针对这一状况，采用基于磁通控制的可调电感技术，来 实现匹配电感值的无级可调，通过改变电控参数《动态调节电感大小，并采用电流滞环跟 踪方法，实现二次侧电流跟踪一次侧指令电流。 由于系统模型的复杂性、非线性问题突出，最后采用模糊神经网络算法对匹配电 感值进行动态预测，结合频率跟踪算法，共同实现超声加工系统的动态匹配。 换能器参数受到很多因素的影响，如加工负载的突变，这些都会引起换能器的机 械固有频率发生漂移，而最关键的是，这些参数不能在线测试，给匹配带来严重的困难，匹 配工作带有很大的经验性，为此要实现超声电源能够自动匹配，必须寻找一种可以根据专 家经验自动调节电感大小的算法。这里将引入模糊神经网络算法，可以不依赖于精确的试 验模型，通过模糊神经网络控制算法建立起相位差和动态电感大小的关系图，达到超声系 统动态匹配效果。 梯度下降算法，其可以快速的调整参数的大小，误差函数里面含有关于权值的梯 度函数，以此来更新权值，然后通过样本的不断训练使得权值不断更新。 经过上述的模糊的神经网络可得到输出结果是一系列的模糊量，如果直接作用于 工作对象，则将产生控制混乱，因此必须先通过一定的办法将其转化为精确的控制量才能 作用于实际的控制模型，也就是控制量清晰化过程。【主权项】1. 一种超声加工系统的动态跟踪匹配装置，其特征在于：包括主控芯片、一双绕组变 压器，所述双绕组变压器的Ll线圈的一端与超声换能器的一端相连接，所述双绕组变压器 的Ll线圈的另一端与一个可调电感器的电感Lp并联连接，所述双绕组变压器的L2线圈的 一端连接在一由两个三极管连接构成的复合三极管的其中一个发射极上并与所述主控芯 片的引脚相连接，L2线圈的另一端与所述复合三极管另一个发射极相连接，所述复合三极 管的基极与所述可调电感器的可调电感芯相连接，还包括一压电陶瓷器件PZT，所述压电陶 瓷器件PZT与所述可调电感本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种超声加工系统的动态跟踪匹配装置，其特征在于：包括主控芯片、一双绕组变压器，所述双绕组变压器的L1线圈的一端与超声换能器的一端相连接，所述双绕组变压器的L1线圈的另一端与一个可调电感器的电感Lp并联连接，所述双绕组变压器的L2线圈的一端连接在一由两个三极管连接构成的复合三极管的其中一个发射极上并与所述主控芯片的引脚相连接，L2线圈的另一端与所述复合三极管另一个发射极相连接，所述复合三极管的基极与所述可调电感器的可调电感芯相连接，还包括一压电陶瓷器件PZT，所述压电陶瓷器件PZT与所述可调电感器的电感Ls串联连接，在所述电感Ls的两端还串接有电阻R1、R2；电阻R1、R2的连接点通过一运算放大器与所述主控芯片相连接；所述超声换能器的另一端与所述主控芯片中的一个引脚相连接。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：隆志力，楼云江，袁文，郑元勋，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东;44
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