0引 言

太阳能光伏发电是解决能源问题和降低碳排 放量的重要途径。太阳能硅片目前常规的切割方 法主要有内圆切割(ID saw)、电火花切割 (WEDM)和多线切割(Multi-wire SaW)。内圆切割 效率低、损耗大、切片质量差，不能满足市场日益 增加的太阳能硅片需求；电火花切割切片质量好， 但一次只能切割一片，效率较低，虽有多线电火花 切割的研究报告…，但还未产业化；多线切割机可 一次切割几百甚至几千片、切片质量好已成为太 阳能硅片切割的主要装备。 国内科研机构和企业的研究成果多集中在中 小型多线切割机，大型多线切割机制造难度大、控 制系统复杂，全球市场被瑞士和日本几个大型企 业垄断。开发自主知识产权的大型多线切割机， 降低生产成本是我国太阳能光伏产业的迫切需 求。大型太阳能硅片多线切割机张力控制技术直 接影响切片质量和效率，在高速运行的系统下保 持张力恒定是其设计成败的核心技术。本文分析 了国内现有中小型多线切割机的不足，从机械机 构和控制策略两个方面提出大型太阳能硅片多线 切割机张力控制的改进方法。

1大型多线切割机张力系统分析

大型多线切割机不是中小型多线切割机的简单 放大，国产某款中型多线切割机和瑞士某公司生产的DS271大型多线切割机的 参数比较。 多线切割机的整个工作过程中张力必须保持恒 定，张力过大会引起断线，张力过d,贝wl切割效率低 下。若张力波动剧烈会使得加工出的太阳能硅片有 表面损伤(细微裂纹、线锯印记)和形貌缺陷(弯曲、 凹凸、厚薄不均)，增加后续工作的难度。 小型多线切割机采用重锤保持张力恒定，张力等于重锤重量，只要重锤的质量不发生变化，张力值 就不会变化。重锤由生产厂家配置，数量有限。在 切片速度和质量要求较低的情况下(某些磁性材料 切割)，这种方式是允许的。由于张力的精确设置 必须跟金属丝的线径、系统走线速度以及工件台的 运动速度相匹配，即使增加重锤的数量也无法满足 张力精确设定的需求。改进的方式是使用伺服电机 代替重锤。张力摆杠使用伺服电机恒转矩控制。张 力可在伺服电机允许的范围内任意设定，而且调节 方便。这是多线切割机张力控制的一次较大进步， 中型多线切割机多采用这种方式。目前的中型多线切割机使用平行的张力摆杆， 这种方式的实际张力等于伺服电机的转矩值除以张 力摆杆长度再加上张力摆杆的重力，存在设置张力 与实际张力不符的问题，特别是当张力摆杆偏移平 衡位置时，张力摆杆的重力垂直分量发生变化，进而 会引起张力波动。大型多线切割机改进的方法是用 垂直的张力摆杆代替平行的张力摆杆，重新设计走 线系统，使得张力摆杆的重力对张力的影响最小。张力 控制对象包括主轴电机(2个)、收放线轮电机和 张力电机(2个)。张力控制目标是保持系统线速 度一致，张力恒定，波动幅度小。此处线速度一致 不表示主轴和收放线轮的线速度完全相等，实际 上，切割过程中随着工件台的下降，金刚石线切割 面会慢慢弯曲，与水平面形成一个夹角口，夹角口的形成一方面能增加张力的垂直分 量，提高切割效率，另一方面造成收放线轮的线速度 与主轴的线速度不相同。这时张力控制的目标转为 收放线轮跟随主轴，保持张力摆杆波动的幅度和频 率最小。

2具有初始状态的闭环迭代学习控制

迭代学习控制是Arimoto S等旧1于1984年提出 的一种智能控制理论。开环迭代学习算法是指当前 输入M川(t)，仅是由上一次输入u。(t)和上一次输 出误差e。(t)组合而成，并未使用当前输出误差 e，加载曲线表明，系统的抗干扰能力较差。 虽然系统本身有闭环负反馈，但从迭代学习控制算 法上看，这相当于一种开环控制。闭环控制能提高 系统的抗干扰能力，抑制系统内部的不确定性和非 线性。所以，使用输出误差“新的”信息e㈧(t)构 成闭环迭代学习控制算法。迭代学习控制的初始条 件是指在每次迭代开始时，为保证控制系统的收敛 性，对系统迭代初始点的重复定位操作所限定的 条件首先设定系统期望线速度，两个主轴的速度 与期望速度相同，收放线轮跟随主轴速度，两个张 力摆杆的偏移角度分别反应收放线轮跟踪主轴的 线速度误差(考虑切割面与水平夹角)。同时在收 线侧和放线侧加装张力传感器，将张力的波动幅 度和频率传给控制器。收放线轮半径是实时变化 的，同时由于排线器的存在，使得机器工作时收放 线轮进线口和出线口位置不同，对系统线速度有 非线性影响，该系统是典型的非线性时变系统。 干扰主要来自高速往返运动中换向瞬间的间隙和 粘滞摩擦系数变化

3试验

控制器采用日本安 川的MP2300，电机和伺服驱动均采用日本安川的 ∑V系列产品。张力传感器采用用瑞士某公司 RMGZl21A，金刚石线直径0．3mm，主轴运行线速度 900m／min，张力设定值为30N。

3.1本文算法与传统PID算法比较

为对比本文使用的控制算法，在相同条件下，使 用传统PID控制算法进行张力控制，误差仍为张力 摆杆偏移垂直位置的角度。调整PID算法的3个参 数，使之达到张力摆杆波动最小。记录收线轮线速 度和收线侧张力摆杆的实时位置数据(放线轮和放 线侧的张力摆杆数据与之类似)。 具有初态闭环迭代学习控制算法结果， 平均迭代次数为4。 线速度都有波动，这是由于金刚石线切割面与水 平位置的夹角口造成，但闭环迭代学习控制算法 的收线轮线速度波动较小。PID控制下张力摆杆 的波动范围在-2，-4。，而在本文提出的控制算 法下，张力摆杆的波动范围在-1，-2。，明显优于 PID控制。

3．2试验样机与瑞士Meyer Burger的DS271相 比较 对两种机型分别做试验所用的参数见表2。从 表2可看出，试验样机的最高线速度略低于DS271， 切片质量相差较小，但切割前学习时间明显优于 DS271(注：学习时间是指正式切割前的机器低速运 行，用于控制器调整更新当前参数)。DS271的学习 时间过长会造成效率低、昂贵的金刚石线浪费的 现象。

4 结 论

提出了具有初始状态的闭环迭代学习张力控制 算法，为国产大型太阳能硅片多线切割机的张力控 制提供较好的解决方案。

1)分析了中小型多线切割机张力设定不精确 的原因，用垂直的张力摆杆代替水平张力摆杆，重新 设计走线系统，得到大型太阳能硅片张力控制系统 机械结构；

2)综合考虑大型多线切割机的结构特点和控 制器的运算特点，提出具有初始条件的闭环迭代学 习张力控制算法，较好地解决了系统中存在的收放 线轮半径变化和排线器出线位置不同等非线性时变 问题；

3)试验表明，该算法优于传统PID控制，个别 指标超过国外大型太阳能硅片多线切割机的性能指 标，同时对需要张力控制的其他机械和工程具有参 考价值。

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