如何降低注塑机机械手的生产误差
现在很多吹塑机厂家机械生产厂家，都在选择用注塑机机械手作为主要生产方式，但在生产中使用自动化机械手能够提高产品的生产效率和产品质量以及在降低产品的生产成本都大有提高，在生产中注塑机机械手能否准确地工作，实际上是一个三维空间的定位问题，是若干线量和角量定位的组合。在许多较简单的情况下，单个量值可能是主要的。影响单个线量或角量定位误差的因素如下：
1．定位方式——不同的定位方式影响因素不同。如机械挡块定位时，定位精度与挡块的刚度和碰接挡块时的速度等因素有关。
2．定位速度——定位速度对定位精度影响很大。这是因为定位速度不同时，必须耗散的运动部件的能量不同。通常，为减小定位误差应合理控制定位速度，如提高缓冲装置的缓冲性能和缓冲效率，控制驱动系统使运动部件适时减速。
3．精度——机械手的制造精度和安装调速精度对定位精度有直接影响。
4．刚度——机械手本身的结构刚度和接触刚度低时，因易产生振动，定位精度一般较低。
5．运动件的重量——运动件的重量包括机械手本身的重量和被抓物的重量。 运动件重量的变化对定位精度影响较大。通常，运动件重量增加时，定位精度降低。因此，设计时不仅要减小运动部件本身的重量，而且要考虑工作时抓重变化的影响。
6．驱动源——液压、气压的压力波动及电压、油温、气温的波动都会影响机械手的重复定位精度。因此，采用必要的稳压及调节油温措施。如用蓄能器稳定油压，用加热器或冷却器控制油温，低速时，用温度、压力补偿流量控制阀控制。
7．控制系统——开关控制、电液比例控制和伺服控制的位置控制精度是个不相同的。这不仅是因为各种控制元件的精度和灵敏度不同，而且也与位置反馈装置的有无有关。
吹塑机工艺分类与特点以及影响因素有哪些
工艺分类与特点
1、根据管坯成型方法不同分类：
挤出—吹塑：生产方法简单，产量高，精度低，应用较多
注射—吹塑：精度高，质量好，价高，适于批量大产品。
2、根据成型工艺不同分类：
普通吹塑
拉伸吹塑：产品经拉伸，强度高，气密性好。
挤出—拉伸—吹塑（简称挤—拉—吹）
注射—拉伸—吹塑（简称注—拉—吹）
3、根据管坯层数不同分类：
单层吹塑
多层吹塑：综合性能好，生产复杂，适于包装要求高的产品包装。
三、影响因素
1、吹气压力
吹塑中，压缩空气有两个作用，一是使管坯胀大而紧贴模腔壁，形成需要的形状；二是起冷却作用。
根据塑料品种和型坯温度的不同，空气压力也不一样，一般控制在0.2-0.7兆帕之间，最适宜的是能使制品在成型后外形、花纹等表露清晰的压力。
对于粘度较低、容易变形的取较低值；对于粘度和模量较高的塑料取较高值；大容积和薄壁制品宜用较高压力；小容积和厚壁制品则使用较低压力。
2、充气速度
为了缩短吹气时间，以利于制品获得较均匀的厚度和较好的表面，充气速度（单位时间内流过的空气体积）要尽可能大一些，但也不宜过大，否则会给制品带来不良影响：一是会在空气进口处造成真空，使这部分的型坯内陷，而当型坯完全吹胀时， 内陷部分会形成横隔膜片；其次是口模部分的型坯有可能被极快的气流拉断，造成废品。
为此需要加大吹管口径或适当降低充气速度。
3、吹胀比
通常把制品的尺寸与型坯尺寸之比称为吹胀比。当型坯的尺寸和重量一定时，制品的尺寸越大，型坯的吹胀比也越大。根据塑料的品种、性质、制品的形状和尺寸以及型坯的尺寸等来决定吹胀比的大小。通常把吹胀比控制在2、4倍。
4、模温和冷却时间
为保证制品质量，模具的温度应分布均匀，模温一般保持在20-50℃。模温过低，会使夹口处塑料的延伸性降低，不易吹胀，并使制品在此部分加厚，同时使成型因难，制品的轮廓和花纹等也不清楚。模温过高，冷却时间延长，生产周期加长。制品脱模变形，收缩增大。
模温的高低取决于塑料的品种，当塑料的玻璃化温度较高时，可以采用较高的模温；反之，则尽可能降低模温。
通常随着制品壁厚的增加，冷却时间延长。有时除对模具进行冷却外，还可对成型制品进行内部冷却，即向制品内部通入各种冷却介质（如液氮、二氧化碳等）进行直接冷却。
5、成型周期
吹塑的周期包括挤出型坯、截取型坯、合模、吹气、冷却、放气、开横、取出制品（其后的修整，配套，包装另计）等过程。
自动风环是一种在线实时控制系统，系统被控对象为分布在风环上的若干个电机。由风机送来的冷却气流经风环风室恒压后分配到每个风道上，由电机驱动阀门作开合的运动以调整风口及风量的大小，改变模头出料处膜坯的冷却效果，从而控制薄膜厚度，从控制过程看，薄膜厚度变化与电机控制量之间找不到明确关系，不同厚度薄膜以及阀门不同位置厚薄变化与控制量之间程非线性无规律变化，每调整一个阀门时对相邻点影响都很大，且调整有滞后性，使不同时刻之间又互相关联，对于这种高度非线性、强耦合、时变性和控制不确定性系统，其标准数学模型几乎无法建立，即使能建立数学模型，也非常复杂，难以求解，以致没实用价值，而传统控制对较确定控制模型控制效果较好，而对于高度非线性，不确定性，复杂反馈信息控制效果很差甚至无能为力。鉴于此我们选择了模糊控制算法。同时采用改变模糊量化因子方式更好适应系统参数的改变。
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