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基于改进神经网络的 SMT 回流焊温度曲线预测

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基于改进神经网络的 SMT 回流焊温度曲线预测

基于改进神经网络的 SMT 回流焊温度曲线预测:表面贴装技术(SM T )是一项涉及微电子、精 密机械、自动控制、焊接、精细化工、材料检测等多 种专业和多门学科的综合性工程技术.SM T 生产 主要包括焊膏印刷、元器件贴片和回流焊接等过 程.回流焊过程是影响印制电路板(PCB)组件质 量最主要的因素 ,因此成为 SM T 生产的核心步 骤,也是在 SM T 研究中最受关注的方向之一 .生 产原材料的选择、焊膏印刷以及元器件贴片过程控制都是为了保证产品在进入回流焊过程时, 具 有良好的质量特性 , 从而保证产品生产的优质高效.

1  回流焊温度曲线

SM T 回流焊的核心是温度曲线的设置与控 制,因此生产前需要预先设定回流焊温度曲线,即进行温度曲线的预测.

在实际生产中,对回流焊过程初始温度通常根据经验进行设置, 而缺少理论依据.国内外学者 对相关领域做了大量研究.Sarvar 等开创了基 于有限元技术的回流焊过程研究方法,对回流焊加热过程进行模拟分.Amir 等将统计过程 控制(SPC)技术应用于回流焊生产过程控制中,主要以试验设计配合历史数据记录的方式开发温 度曲线在线监测与控制系统.相对仿真分析 ,这 种方式预测速度有所提高.提出一种采用 加热因子对回流焊温度曲线进行优化的方法, 在 实验室研究取得了很好的效果 .

在基于专家系统的温度曲线预测方向进行了初步探索.提出了一种基于模糊神经控制技术的回流 焊温度曲线预测方法.将神经网络技术与遗传算法结合对回流焊参数设置优化取得了很好 的效果.由于PCB 产品结构复杂,上述的方法对实验或历史经验的要求较多,并且大多应用于实 验室研究 ,而难以满足企业对生产工艺安排快速、准确的需求.

针对某公司对于回流焊过程中多重 输入输出的非线性映射关系仍没有明确求解方法,本文采用改进神经网络技术,提出一种温度曲线预测方法,对温度曲线特征值进行求解,从而确定温度曲线形状,这一方式使生产工艺安排效率显著提高.

2基于改进神经网络的温度曲线预测

回流焊温度曲线通常以峰值温度、活性区时间、温度爬升时间、熔融时间、降温速率和浸润温度6个温度曲线特征值作为输出参数.在进行 PCB 产品生产中,根据回流焊工艺方式,选择从 预热区到回流区的8个温区的设置温度、PCB密度及传输带速作为输入参数.BP神经网络中普遍存在一些不足 ,如易陷入化函数梯度最大处,以消除输入参数不均匀引起的网络学习偏差。以上就是关于基于改进神经网络的 SMT 回流焊温度曲线预测的全部讲解,如果有什么问题可以继续咨询在线客服。