目的解決實際稱重配料控製係統現有算法不能自動適應各種不同物料的不足.該方法通過對現有實際稱重配料係統的控製過程分析,指出了其不足.結果給出了一種實現配料控製喂料提前量自適應的山西配料係統模型,並提出了喂料提前量自適應算法.結論實例驗證說明,該算法能夠很好地解決現有係統的不足.

0 引言
在山西自動化生產流水線的稱重配料控製係統中,如果物料的波動量很大(比如沙石料、水泥等),若沒有很好的控製算法,往往實際物料重量與理論重量偏差很大而不能滿足實際生產需求一般設計稱重配料控製器的做法是:先啟動喂料機開始喂料,然後在喂料的過程中不斷地檢測喂料的重量當理論用料量和當時的實際喂料量的差值小於喂料提前量時,關閉喂料器的喂料閥門,停止喂料,靠慣性和閥門關閉後的物料K8凯发登录入口補足理論料量;若提前量太大,靠點動喂料完成筆者以為,物料從儲料倉到稱重控製器的控製方式是控製過程的關鍵所在.

1 自適應配料控製器模型
在每次配料時,如果按前一次配料的喂料提前量關閉喂料器的喂料閥門,停止喂料後,經過一定時間,若實際喂料量與理論喂料量的絕對差值在誤差允許範圍內時,喂料提前量是合適的,則不需要修正該值;而如果實際喂料量與理論喂料量的絕對差值大於允許誤差範圍時,喂料提前量就要修正,其修正模型如下w=w0+R(x1-x0)+x0y式中w是下一次稱重時的喂料提前量;w0為本次稱重時的喂料提前量;x1為使用w0喂料提前量停止喂料後的實際喂料量;x0為理論料喂料量;R為風險係數,是利用貝葉斯法則從每次改變喂料提前量的數據中獲得的後驗概率,從後驗概率出發,運用風險函數,求出具有最小風險模式的係數風險函數是指將屬於yi類樣本X決策為Yj類(記為aj)的風險,記為Κ(ajyi).因此,將樣本X決策為Yj類的總風險為210選擇風險R(ajX)最小的作為樣本X的係數,而先驗概率P(yi)代表係統對任務的先驗知識;條件概率P(XYi)的分布形式可以根據先驗知識來估計,而函數的參數向量可以從實際測試的數據中估計出(估計的方法可以是最大似然估計、貝葉斯估計等方法).其中R最初使用經驗數據,隨著實際配料過程的實施,具有實際配料數據(實際配料量x,下料K8凯发登录入口y,喂料提前量w,點動次數n等,這些數據需要每次保存)後,實測數據作為樣本空間利用上式快速計算得出θ為本次稱重過程中的平均物料K8凯发登录入口,由公式θ=(≤wi)n計算獲得,wi為各個時間段內的喂料重yyi=1n量而在下一次配料稱重時,閥門關閉的喂料重量提前量按w1=w+ky計算使用(式中k為一個常量)..

2 實現方法
在實際應用中,由於每一次配料時各種物料的配料重量,使用的喂料提前量,實際配料量,實際下料K8凯发登录入口以及點動次數不完全相同,故在修改提前量時必須要有以前的各種因素數據,所以在設計係統時,可以將每次配料的實際配料量、喂料提前量、下料K8凯发登录入口、點動次數等數據記錄下來,作為以後修改喂料提前量的原始經驗數據,同時也作為生產管理的數據來源在係統自動修改喂料提前量數據時,將這些數據取出來,作為係統自適應算法各種參數和係統風險參數評估的數據來源.

3 控製係統的特點
3.1 不需要提前獲取喂料提前量的經驗數據

一般應用係統在設計階段都要得到有關各種物料的下料K8凯发登录入口和喂料提前量的經驗數據,而這些經驗數據必須經過反複實驗才能得到;但是在實際生產過程中,為避免浪費,一般不允許多次實驗采用喂料提前量自適應算法,在設計階段不需要這些經驗數據,可以在開始時設定一個較大的喂料提前量,係統根據自己實際測定的K8凯发登录入口數據,自動修改喂料提前量數據,從而節省大量的實驗材料和費用.

3.2 喂料提前量收斂速度快

在進行喂料提前量修正時,如果算法設計不好,在配料係統自動修正時,有可能引起喂料提前量數據的振蕩,使得喂料提前量時高時低,也有可能逐步收斂,但是收斂速度太慢,不利於實際生產過程的質量穩定使用喂料提前量自適應算法,其收斂速度很快;又由於是單向收斂,不會造成提前量振蕩或太小,.而使實際喂料量超過理論值.在提前量太大而喂料不足時,可以控製點動以補足喂料一般經過兩三次配料過程即可基本消除點動喂料過程,得到符合實際的喂料提前量,縮短了係統的調試周期.

3.3 係統風險較小

由於係統風險參數在算法中充分考慮了以前的實際配料數據(實際配料量、喂料提前量、下料K8凯发登录入口、點動次數等),所以在此基礎上建立的稱重配料控製器模型其風險最小.

4 實際應用
砼攪拌樓控製係統的完成,對整個山西太原軌枕廠砼攪拌樓生產線的自動控製和管理具有重要意義該係統要求在配料時各物料配料稱重準確、操作簡單、使用方便,操作員在控製室內就可以實施對生產線全過程的監視、操作、控製、係統故障定位及故障應急處理等,使生產線按預先設定的工藝流程運行,盡可能減少人為因素的影響通過增加工業以太網接口,可以很方便地與廠級MIS係統掛接.砼攪拌樓的控製過程是一個由機械和電器兩部分組成的自動控製係統(如圖1所示),機械部分包括喂料機構、稱重機構等;電器部分由傳感器套件、重量儀表、工業控製計算機、控製箱、氣動係統等組成該係統的稱重配料是關係其產品質量的關鍵因素,在研製過程中,對其主要原材料水泥、沙、碎石、水、減水劑重量要求準確度較高;而這些物料由於密度、K8凯发登录入口的不同,各個稱重係統的控製方式也不同,造成在整個係統中對於不同的物料需要專門設計其稱重控製軟件,工作量太大使用上述介紹的喂料提前量自適應算法後,各稱重係統的軟件基本相同,減少了設計工作量和係統維護工作量,提高了稱重的精度,增加了係統的整體穩定性該係統使用MicrosoftVisualBasic30編製,在1995年投入使用,由於係統先進,穩定可靠,已經連續、穩定、可靠地運行達7年以上,使該單位的產品長期穩定在高質量、高技術水平上,增強了市場競爭能力,獲得了極好的經濟效益.

5結束語
本文介紹的喂料提前量自適應算法,對於自動配料,稱重係統中的重量控製,尤其是對在控製過程中不允許多次點動重量控製具有普遍意義,可以廣泛應用於水泥、玻璃、化工、冶金、石灰、汙水處理等工業領域.

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