基于变速率学习的螺杆式物料下料装置及其控制器的制作方法
本发明涉及定量配料领域，具体涉及一种基于变速率学习的螺杆式物料下料装置及其控制器。
背景技术：
在工农业制造和商品包装中，有大量的粉粒物料，如聚丙烯、聚苯乙烯、聚氯乙烯、轻甲基纤维素、聚丙烯睛、环氧树脂粉末涂料等化工原料，石英砂、水泥等建材原料，洗衣粉等日用化工产品，小米、大豆等谷物豆类农产品，或粉、渣、粒状加工食品，饲料、化肥、农药等农业生产物料，以及粉粒状的保健品、中西药剂、调味品等均需要自动定量包装或者配料制造。
目前我国有很多企业仍然采用手工定量配料或者包装，一方面劳动强度大，速率慢，经济效益差；另一方面，食品、药品等手工定量往往不能满足卫生要求，有毒有害的物料，人工参与定量容易对人体造成伤害。因此对生产企业来说，急需提供成本较低但具有较高速率和准确度的多组份自动定量下料设备或者装置，满足大量的物料定量包装或者配料制造要求。
目前国内外粉粒物料自动定量下料装置常用方法有两种，容积式和称重式。容积式定量依据物料容积进行计量充填或者投料，定量投料迅速，但定量物料质量受到物料密度变化而变化。为提高下料精度，出现了多种调节方法，如申请号为201320001933.3的中国专利，对螺杆采用变频调速，在接近目标值逐渐减慢喂料速度，减少空中落差值；申请号为201310234280.8的中国专利，在纯碱包装机三速变频给料工艺中采用大小螺杆分多阶段下料；申请号为200920248298.2的中国专利考虑到快速下料时难以控制定量而通过先快后慢的方法来减小供料落差的影响；这些非称重式方案的下料终值只能接近期望值，准确度不高。
称重式定量依据所设定的物料一次量进行计量充填或者投料，需要在下料过程中不断称重，根据称重结果反馈控制下料量，由于称重受到下料冲击和空中滞后物料影响较大，下料速度和精度都面临很多困难。为了补偿空中物料对计量精度的干扰，很多方案采用提前关闭阀门的技术，如申请号为201410230888.8的中国专利将配料称重过程划分为三个阶段，并在最后一个阶段采用迭代学习控制方式来计算关闭提前控制量，但该方案中迭代学习的学习因子需要通过反复试凑和反馈观察来进行优选，因此需要长时间的实验和调试，而且该方案仅能提高学习完成后的下料精度，在学习过程中的累积下料精度则无法保证。
技术实现要素：
单纯的螺杆式送料器属于容积式定量范畴，容积式定量充填基于容积来计量充填物料的数量，其结构简单，成本低，但定量充填速度稳定性及精度依赖于物料视比重的稳定性，受物料松散程度、颗粒均匀程度、吸湿性等物理化学性质的影响较大。
从原理上来看，目前容积式定量充填可以分为控制充填物料的流量或时间、以及用相同的计量容器量取物料这两种类型。前者常采用控制振动给料机的振动时间或控制螺旋充填机的旋转时间实现定量充填；后者用量杯、量筒或柱塞的定量充填机等。两种类型都有一个共同的问题，就是要尽量使物料的视比重稳定。
由于普通容积式本质上是换算式的，无法像称重式一样掌握下料的确切质量，后来虽然出现了结合称重的方案，但由于没有空中量预测而只能依靠下料最后阶段极低的送料速度来保证精度。
为了对空中量进行预测，由于下料过程中空中落料的多少受到输送装置关闭速度、下料口到秤斗料面间落差大小、物料下落形态流率等因素影响，提前关闭输送装置的时间难以通过离线实验一次性确定。在迭代学习控制中，往往需要对学习因子反复试凑，通过观察误差变化来优化调整学习因子的选择。因而，普通的迭代学习控制需要较长时间的反复实验来获取优化的学习因子，这对研发过程中多组份配方实验和多组份原料的快捷制造来说，是无法满足要求的。
为此，本发明对下料装置的下料仓和计量斗进行改进，减小物料的空中落差及形态变化；对迭代学习中下料误差的变化过程进行实时检测并据此自动调整学习因子取值；同时通过在迭代预测中将累积误差作为被控量，从而能快速实现高精度的连续下料，并且在控制中使得螺旋输送器以较高速度运转，避免出现一般螺杆式下料装置在最后阶段运转特别慢的问题。
本发明的技术解决方案是，提供一种以下结构的基于变速率学习的螺杆式物料下料装置：其包括机架、下料仓、螺旋输送器、计量斗、称重模块、落料阀、混料斗、控制器、储料仓和进料泵；
所述螺旋输送器位于下料仓的下方，所述下料仓和螺旋输送器为2～6组，
位于螺旋输送器下方的所述计量斗，安装在固定于机架的称重模块上，且其底部开口受落料阀控制；
所述混料斗位于落料阀下方，且其底部有一个推板；
所述控制器读取称重模块的传感数据，对每次下料的空中量进行基于变速率的迭代学习；通过对相邻两次下料误差的比较和连续三次下料误差的变化范围对比，分别对迭代学习中单次下料误差和累积下料误差的学习因子进行动态调整；基于所预测的空中量，控制器对螺旋输送器的关闭时间及运转速度进行调节；控制器依次控制各螺旋输送器动作，在完成一次配方量下料后，打开落料阀，然后在检测到混料斗中的物料累积到设定值后，打开推板，将混合均匀的物料排出。
作为优选，所述进料泵为螺杆式进料泵，其后端进料管的出口有一个球冠形物料喷头，其表面分布有圆形小孔；所述计量斗的上部有一个分料器；所述控制器通过控制进料泵的转速使得下料仓的料位在一预设范围内。
作为优选，所述进料泵转速按下式进行控制：
其中，v进0为一设定最大进料速度，l为下料仓当前料位，lm和lm分别为所预设的最高、最低下料仓料位。
作为优选，所述下料仓侧壁上安装有两个距离传感器，所述两个距离传感器分别指向下料仓内预设的料位高点和料位低点。
作为优选，所述分料器呈上部为圆锥体下部为压扁的锥体结构，其上部为开口形，下部则仅在长度方向的两端有斜坡形喷嘴；所述计量斗面向所述喷嘴的方向上分布有错落的球冠状凸起。
作为优选，所述下料仓的侧壁还安装有一个搅拌器，所述搅拌器包括依次相连的底座、两个支臂、连接两个支臂的支臂转轴、爪手转轴和爪手。
作为优选，所述下料仓底部有一个抽板；所述螺旋输送器包括螺杆箱、输送螺杆、连接器和电机，所述电机外壳通过连接器与螺杆箱相连，位于螺杆箱内的输送螺杆通过轴套与电机轴相连，螺杆箱上表面相对下料仓底部开口处有一进料口，螺杆箱与电机相对的另一端部还连接有一个竖直放置的下料管。
作为优选，所述混料斗的侧壁上安装有一个料位传感器，其内部还有一个混料器，所述混料器采用螺旋形桨叶搅拌器，所述推板下方还有一个输料管。
作为优选，所述控制器采用下式对下料的空中量进行预测：
ak＝αk·ak-1+βk·ek+γ·e，
其中，ak-1和ak分别是连续两次的空中量预测值，ek和e分别为第k次时的下料误差和累积下料误差，学习因子α、β和γ分别按如下方式进行动态调整：
αk记为
其中，k大于等于1，sign()为符号函数，α在单次下料误差e大于等于零及小于零两种情形下分别以初始值1.1和0.9为初始值进行迭代，β的初值取为0.7，γ在最初两次取零值且从k等于3开始按上式取值。
作为优选，所述控制器采用如下方式对螺旋输送器的运转速度进行控制：
a、从停止状态以μ·amax加速度起动，当速度达到λ·vr时保持速度不变；
b、当关闭时间到时，以μ·amax加速度开始减速，直至停止；
其中，amax为螺旋输送器的螺杆额定最大加速度，vr为最大速度，μ为(0.5～0.9)之间的加速度系数，λ为(0.85～1.0)之间的速度系数；
所述关闭时间是指，当前从称重模块读取到的已下料重量等于：
其中，ws和wa分别为当前物料一次下料量和空中量预测值，d为螺杆以最大速度运转时螺旋输送器的下料速率，ts为减速停止时间长度：ts＝λ·vr/μ·amax。
本发明的另一技术解决方案是，提供基于变速率学习的螺杆式物料下料装置控制器，其包括输入模块、存储模块、输出模块和处理模块，所述处理模块又包括预测模块、重量监测模块、误差计算模块及逻辑控制模块；
输入模块接收触摸屏操作指令和读取称重模块的传感数据，
存储模块用于存储配置数据和处理过程数据，
重量监测模块根据输入模块获取的实时重量值与经空中量预测值补偿后的目标重量值进行比较并在此两个重量值相等时通过输出模块关闭下料仓底部开口处的螺旋输送器，
误差计算模块对本次下料误差及累积下料误差进行计算更新，
预测模块根据上一次空中量预测值、本次下料误差及累积下料误差对空中量预测值进行迭代更新，并通过对相邻两次下料误差的比较和连续三次下料误差的变化范围对比，分别对迭代中的单次下料误差和累积下料误差的学习因子进行动态调整，同时根据下料过多还是不足分别调整上一次预测值的学习因子，
逻辑控制模块轮流控制各螺旋输送器、计量斗底部的落料阀及下料仓中搅拌器的动作，按配方进行下料。
采用本发明的结构，与现有技术相比，具有以下优点：本发明分别采用距离传感器和机械手形搅拌器对下料仓内的物料堆积形态进行检测和调节，保证物料密实度稳定；又通过在计量斗中设置分料器来减小物料空中落差与冲击量的变化，能帮助减小迭代收敛需要的次数；通过对迭代学习因子的自动优化调整，能减小离线实验量，快速达到下料误差超调小且调节时间短的学习效果。因而，本发明装置能应用于小批量的快速配料，并且通过对下料累积误差的控制，使得迭代预测过程中的物料能有效利用，防止了物料的浪费；同时由于下料过程中螺杆可以保持较高运转速度，因此提升了下料效率。
附图说明
图1为基于变速率学习的螺杆式物料下料装置的组成结构图；
图2为基于变速率学习的螺杆式物料下料装置的外形结构图；
图3为物料下落过程示意图；
图4为储料仓及下料仓局部结构示意图；
图5为下料仓内料位示意图；
图6为下料仓中搅拌器结构示意图；
图7为分料器及计量斗侧壁结构示意图；
图8为计量斗内多组份物料分层示意图；
图9为电机调速曲线；
图10为固定因子迭代学习物料单次下料误差变化图；
图11为学习因子分区示意图；
图12为基于变速率学习的螺杆式物料下料装置控制器的组成结构图。
其中：1、下料仓2、螺旋输送器3、计量斗4、称重模块5、落料阀6、混料斗7、推板8、输料管9、控制器10、储料仓11、进料泵12、搅拌器13、混料器14、料位传感器15、进料管16、物料喷头17、小孔18、距离传感器19、料位面20、分料器21、喷嘴22、凸起23、下料管
30、机架
91、输入模块92、处理模块93、存储模块94、输出模块95、重量监测模块96、逻辑控制模块97、预测模块98、误差计算模块
101、抽板
121、底座122、支臂123、支臂转轴124、爪手转轴125、爪手
201、螺杆箱202、输送螺杆203、连接器204、电机
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行详细描述，但本发明并不仅仅限于这些实施例。本发明涵盖任何在本发明的精神和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。
为了使公众对本发明有彻底的了解，在以下本发明优选实施例中详细说明了具体的细节，而对本领域技术人员来说没有这些细节的描述也可以完全理解本发明。
在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本发明。需说明的是，附图均采用较为简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
如图1和图2所示，本发明基于变速率学习的螺杆式物料下料装置，其包括下料仓1、螺旋输送器2、计量斗3、称重模块4、落料阀5、混料斗6和控制器9，其中每种组份的物料都有一组下料仓1和螺旋输送器2对应，常用的组份类别为2～6种，还可以根据需要增加组份类别。作为优选，下料仓1选用直角梯形和矩形组成的料仓形结构。
下料仓1底部有一个抽板101，下料时抽板打开，物料从下料仓底部开口处流出。螺旋输送器2包括螺杆箱201、输送螺杆202、连接器203和电机204，电机204的外壳通过连接器203与螺杆箱201相连，位于螺杆箱201内的输送螺杆202通过轴套与电机204的轴相连；螺杆箱201上表面相对下料仓1底部开口处有一进料口，其与电机相对的另一端部连接到下料管23，下料管23固定在机架30上。
作为优选，下料管23内壁可设螺旋槽，且所述螺旋槽的槽壁在靠近下料管底部的尾段为断续分布。
作为优选，下料管23内可设置一个由两圆锥台组成、其锥顶相对且下锥台底有莲蓬头喷头的部件，使物料均匀下落。
结合图1和图2所示，下料时，控制器9将抽板101打开，物料从下料仓1落入螺旋输送器2的螺杆箱201中，控制器9又命令电机204起动，输送螺杆202随电机一起旋转，将物料输送到端部的下料管23，并从下料管23落入下方的计量斗3中。
机架30作为设备的框架，用来固定和支撑其他各个部件。称重模块4固定在机架30上，计量斗3则活动式扣压在称重模块4上，计量斗3的底部有开口，所述开口的打开与关闭受落料阀5的控制。计量斗4位于下料管23的下部，多个螺旋输送器2相对下料管23及计量斗4的中心呈径向分布。
结合图1和图12所示，控制器9，包括输入模块91、存储模块93、输出模块94和处理模块92，所述处理模块92又包括预测模块97、重量监测模块95、误差计算模块98及逻辑控制模块96。
输入模块91通过触摸屏接收操作指令和读取称重模块及距离传感器等的传感数据，存储模块93用于存储配置数据和处理过程数据。重量监测模块95根据输入模块91获取的实时重量值与经空中量预测值补偿后的目标重量值进行比较并在此两个重量值相等时通过输出模块94关闭下料仓1底部开口处的螺旋输送器2，误差计算模块98对本次下料误差及累积下料误差进行计算更新。预测模块97根据上一次空中量预测值、本次下料误差及累积下料误差对空中量预测值进行迭代更新，并通过对相邻两次下料误差的比较和连续三次下料误差的变化范围对比，分别对迭代中的单次下料误差和累积下料误差的学习因子进行动态调整，同时根据下料过多还是不足分别调整上一次预测值的学习因子。逻辑控制模块98轮流控制各螺旋输送器2、计量斗底部的落料阀及其他动作部件包括下料仓中搅拌器、混料斗中推板及进料泵等的动作运转，按配方进行下料。
控制器9采用触摸式操作方式，其触摸屏上有人机界面供进行多组份物料的配方及其他参数的设置，配方包括一次下料的总重量和每个组份占该重量的百分比。控制器9动态读取称重模块4的当前读数，通过控制各动作部件来实现按配方的下料。
混料斗6位于落料阀5下方，且其底部有一个推板7，推板下方连接有一个输料管8，后者将多组份的混合物料输送到包装袋或者生产设备。
作为优选，在混料斗6的侧壁上安装有一个料位传感器14，其内部还有一个混料器15，所述混料器15采用螺旋形桨叶搅拌器。混料斗6的容量是计量斗3的若干如15倍，在完成多个一次量下料后，控制器9读取料位传感器14的状态，若检测到料位超过设定阈值，则控制混料器旋转搅拌，将多种物料混合均匀后，在控制器9的控制下，推板7打开，混合物料从输料管8输出。
图3示意了物料下落过程中料位落差与落料速度对计量斗冲击的变化，物料以初速度v0从螺旋输送器2中落下，螺旋输送器2出口与计量斗3底部的距离为h，随着计量斗中料位h2的增加，空中落差h1将变小。
称重模块检测到的物料质量当量变化可用下式表示：
其中，在t时刻，dm为螺旋输送器2出口的单位时间落料质量(g/s)，v0为物料下落时的初始速度，δm的物料在落到计量斗时的速度在δt时间内从速度v1变为0。
从式(1)可以看出，随着空中落差h1的变化，物料对计量斗的冲击也随着改变，因此，计量斗的重量变化是随时间改变的。
另一方面，式(1)中单位时间落料质量当量还受到下料仓1中物料形态分布的影响。
单纯的螺杆式送料器属于容积式定量范畴，本发明采用动态称重对物料下落量进行检测，并通过迭代学习进行物料空中量的预测。结合图4、5、6和7所示，为了减小螺杆输送时物料下落速率的变化，加快学习收敛速度并抑制变量波动范围，本发明通过距离传感器和机械手形搅拌器对下料仓内的物料堆积形态进行检测和调节，使得其下料口上方交替出现动态料拱的形成与坍塌，保证物料密实度和落料形态的稳定。
如图4所示，下料仓1不断出料，当仓内料位降低到一定值时，需要对其进行补料。为此，在下料仓1上方设置一个储料仓10，储料仓10中的物料通过进料泵11和进料管15进入下料仓1。为使得物料颗粒均匀下料，在进料管15的末端出口处设有一个物料喷头16，物料喷头16表面为球冠形，其表面分布有圆形小孔17，小孔孔径根据物料的粒度进行优选。进料泵11采用螺杆式进料泵，其动作由控制器进行控制。
如图5所示，进料泵11在控制器的控制下，使得下料仓内物料顶面的料位保持在预设值lt附近，其转速按下式进行控制：
其中，v进0为一设定最大进料速度，l为下料仓当前料位，lm和lm分别为所预设的在lt附近的最高、最低料位。
结合图4、6所示，本发明通过距离传感器和搅拌器的检测与动作配合，保证物料的均匀分布。如图4所示，下料仓1内的料位通过安装在其侧壁上的两个小锥角的距离传感器18来进行检测，由于物料喷头16的中心d与下料仓1的下料口b一般不在一条竖直线上，因此，将两个距离传感器18按偏心布置，高低两个距离传感器p、q分别指向下料仓内预设的料位高点c和料位低点a，其中，c、a分别与d、b处于同一竖直线上。在下料仓1下料过程中，随着料位面19的降低，当距离传感器q检测到的距离大于qa所对应的距离时，控制器命令进料泵11动作，开始向下料仓1送料；然后，位面升高，当距离传感器p检测到的距离小于pc所对应的距离时，控制器命令进料泵11动作，停止向下料仓1送料。
作为优选，可以在两个距离传感器上增设可调节上下倾角的底座，从而对下料仓内的料层分布进行分辨率更高的检测。
作为优选，对不同下料仓1由于尺寸和外形的区别，两个距离传感器不足以检测到所有物料板结时，可以增加距离传感器的个数并使得它们指向不同料层高度。
如图6所示，本发明通过在下料仓1的侧壁上安装一个搅拌器12来改善物料的分布。搅拌器12包括依次相连的底座121、两个支臂122、连接两个支臂的支臂转轴123、爪手转轴124和爪手125，其中底座121也含有一个旋转轴。
下料过程中，本发明分别通过距离传感器的检测和对单位时间下料率的跟踪来判断下料仓内物料的分布，使得下料仓内的物料面保持近似抛物线面形。结合图4和图6所示，优化距离传感器的布置，使得当物料均匀分布时，距离传感器p与q检测到的物料距离在一定比例范围内。当物料局部发生板结或稳定的料拱时，距离传感器的读数将超出该范围，如在一定距离内p检测到物料而q则未检测到物料时，说明此时出现了局部异常。同时，通过称重模块对各下料仓的下料速度进行实时跟踪。当距离传感器检测到上述异常状态或者发现单位时间下料量波动超过设定阈值如5％后，控制器命令搅拌器动作，通过转轴的旋转，其爪手从起点开始经料位高点区域到料位低点区域，做螺旋形翻转，从而破除偶尔形成的板结或料拱，使物料分布恢复均匀。
通过对物料分布的动态检测和控制，使下部仓斗内的物料活化，改善物料的流动，减小物料密实度的波动，从而保证单位时间充填量的稳定。在搅拌器动作动作的同时，暂停下料，且将抽板关上。
结合图3和图7所示，从式(1)可以看出，由于物料空中落差h1的变化，物料对计量斗的冲击也随着改变，造成称重模块单位时间内的重量增加值是变化的。如图7所示，为减小空中落差变化的影响，本发明在计量斗3上部设置一个分料器20，分料器20呈上部为圆锥体下部为压扁的锥体结构的沙漏形分料器；其中上部为开口形，接纳下料仓中的物料；下部则仅在长度方向的两端对称地分布有斜坡形喷嘴21。计量斗3面向喷嘴21的方向上分布有错落的球冠状凸起22，作为优选，凸起直径为0.2～0.6毫米或为所落物料直径的2～3倍。
通过分料器的作用，物料下落分为三阶段，第一阶段从下料仓底部的开口经螺旋输送器到下料管，第二阶段从下料管下落到分料器，第三阶段从分料器喷嘴到计量斗中的料堆。其中，前两个阶段的物料冲击是近似不变的，第三阶段，由于分料器和计量斗壁上错落分布凸起的作用，物料颗粒冲击计量斗中物料面的速度已经大大降低，从分料器喷嘴到达计量斗中不同高度料堆面的冲击力区别非常小，从而为控制器的迭代预测提供了条件。
图8示意了4种组份下料时计量斗内的物料分布。
传统的迭代学习采用固定学习因子，且不考虑累积误差，如申请号为201410230888.8的中国专利中给料机关闭提前量的迭代式为：
uk+1＝uk+q·ek。
采用固定因子的迭代学习，对下料过程的空中量进行预测，图10示意了迭代过程中物料单次下料误差的变化，其中，横坐标为下料次数，纵坐标为每次的下料相对误差。从图中可以看出，图10a对应的下料误差超调大，收敛太慢；而图10b对应的下料超调量合适，前几次收敛趋势较快，但后段稳定慢，过渡时间太长。
由于传统迭代学习需要对学习因子进行试凑，经过反复实验并基于操作经验才能摸索出较好的参数。因此，本发明通过对下料迭代过程的观察和分析，采用变速率的迭代学习对下料的空中量进行预测，通过对相邻两次下料误差的比较和连续三次下料误差的变化范围对比，分别对迭代学习中单次下料误差和累积下料误差的学习因子进行动态调整，同时根据下料过多还是不足分别调整前一次预测量的学习因子。
如图11为根据相邻两次下料误差的比较对单次下料误差的学习因子进行调整的分区示意图。如图所示，横轴为x，曲线a和d对应包络线为
基于变速率迭代学习，控制器动态预测物料下落的空中量，结合图9所示，本发明中控制器采用以下步骤进行下料控制：
(1)根据一次量和各配方比例，确定各组份的一次下料量ws，给各组份的累积下料误差e赋初始值0；将当前组份设定为第一种组份；
(2)对当前组份下料，控制器读取称重模块的传感值，记录计量斗的初始重量g0，起动螺旋输送器并以μ·amax加速度加速，当速度达到vh＝λ·vr时保持速度不变；
其中，amax为螺旋输送器的螺杆额定最大加速度，vr为最大速度，μ为(0.5～0.9)之间的加速度系数，λ为(0.85～1.0)之间的速度系数；
(3)当检测到计量斗重量达到(g0+ws-wa-0.5·λ·d·ts)时，开始关闭螺旋输送器并以μ·amax加速度开始减速，直至停止；
其中，d为螺杆以最大速度运转时螺旋输送器的下料速率，ts为从开始减速时刻t2开始至停止时刻t3之间的时间长度：ts＝λ·vr/μ·amax；
(4)等待物料完全下落至计量斗，读取称重模块的传感值，获得当前实际下料量wr，计算本次下料误差e＝wr-ws；
(5)更新累积下料误差e′＝e+e，计算空中量预测值：
wa′＝αk·wa+βk·ek+γ·e，
其中，学习因子α、β和γ分别按如下方式进行动态调整：
αk记为
其中，k大于等于1，sign()为符号函数，α在单次下料误差e大于等于零及小于零两种情形下分别以初始值1.1和0.9为初始值进行迭代，β的初值取为0.7，γ在最初两次取零值且从k等于3开始按上式取值；
(6)迭代，令e＝e′，wa＝wa′，ek-2＝ek-1，ek-1＝ek，为下一次下料准备；
(7)更换下料组份，如果全部组份下料完毕，则转下一步，否则，转至步骤2；
(8)打开落料阀，使得多组份物料组成的一次配方量物料落入混料斗，读取料位传感器的状态，若检测到料位超过设定阈值，则控制混料器旋转搅拌，将多组份物料混合均匀后，打开推板，将混合物料从输料管输出；
(9)如果预设下料批次已经完成，则结束下料；否则，将组份设定为第一种组份，转步骤2。
下料期间，控制器还通过对距离传感器和称重模块信号的计算分析，对下料仓内的料堆形态进行实时检测，若发现非正常下料，则及时命令机械手形搅拌器动作，保障下料时的整体均匀分布。
在连续下料之前，还要进行以下操作：
(i)通过离线实验，对称重模块和距离传感器进行标定；
(ii)通过控制器的触摸屏进行参数设置，包括一次量、配方表、批量值、下料速率标定的时长tb与重复次数、稳定称重延时td；
(iii)对各组份进行下料标定：从0时刻开始按或参考图9所示的调速曲线运转螺旋输送器一定时长tb，在关闭螺旋输送器tb时刻及称重稳定后的tb+td时刻，分别读取并记录称重模块的重量值wcb和wdb；重复多次后，计算本组份的下料速率d＝avg[wdb/(tb-ts)]/λ，空中量初始值wa＝avg(wdb-wcb)。
应用本发明装置进行下料，不需要依赖人工经验来对学习因子进行调整，控制器能够根据下料误差的变化自动对其进行优化，因此，能快捷地获得收敛性能较好的迭代式，适用于需要快速适应的场合，如研发过程中多组份配方实验和多组份原料的快捷制造等。而且，相比于其他迭代学习，本装置不需要将迭代学习过程中的物料废弃，而是可以直接应用于后续生产，所以又适用于小批量的快速配料下料。
以上所述的实施方式，并不构成对该技术方案保护范围的限定。任何在上述实施方式的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在该技术方案的保护范围之内。
- 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞！