CN110921274B - 复烤全自动数字化喂料方法及*** - Google Patents

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Abstract

复烤全自动数字化喂料方法,包括如下步骤:S1.确定打烤计划;S2.对各种等级的子料进行配比计算得到配方组配方案;S3.根据子料仓储的货位信息、化学成分信息,选择将配方组配方案分解成多个小批次出库单元进行出库;S4.将每个小批次出库单元的各个子料分配到各上料口进行翻箱喂料;S5.根据翻箱喂料情况进行反馈控制,优化下一小批次出库备料序列。本发明还公开了一种复烤全自动数字化喂料***。本发明可将原烟的投料数据、配方分解与执行数据进行关联,便于通过统计过程控制的质量分析手段,对整个投料环节的投料序列、设备参数调控等进行优化,从而到达高度智能化、信息化、数字化的加工模式。

Description

复烤全自动数字化喂料方法及***
技术领域
本发明属于信息化、自动化、数字化等智能装备技术领域,尤其涉及一种复烤全自动数字化喂料方法及***。
背景技术
打叶复烤作为卷烟制造的第一道关键工序,对成品卷烟的口感及质量稳定性具有决定性作用。近年来,随着国民经济水平的提升,人们对卷烟的质量追求越来越高。原料烟叶受于种植环境、区域等差异,品质波动非常大。而传统的打叶复烤模式,均质化备料、投料局限性较大,人工铺叶摆把缺乏流量控制及监控手段,搭配效果很难保证。
国内复烤行业已有对数字化投料的研究,但大多是基于单一环节的控制。从仓储到均质化备料、投料,通过信息化、自动化手段,基于原料质量数据,将多个环节有效的关联,实现更精细化、均质化的生产控制是打叶复烤的必经之路。
发明内容
为克服现有技术存在的技术缺陷,本发明公开了一种复烤全自动数字化喂料方法及***。
本发明所述复烤全自动数字化喂料方法,包括如下步骤:
S1.确定打烤计划,打烤计划包括原料的投料等级及各种原料占比;所述原料包括有效成分和位置分布不同的多种子料,获取子料的仓储数据,包括子料化学成分含量、位置分布信息;
S2.对各种等级的子料进行配比计算得到配方组配方案,约束条件为:确保配方内不同等级子料的化学成分均值与该类原料的对应化学成分均值总体偏差最小;
S3. 根据子料仓储的货位信息、化学成分信息,选择将配方组配方案分解成多个小批次出库单元进行出库,分解约束需要满足第一条件和第二条件,且第一条件优先级高于第二条件;
第一条件:出库过程中各种子料的取料移动路径和最短;
第二条件:每个小批次出库单元中各个子料化学成分均值与该类原料的对应化学成分均值偏差最小;
S4. 根据翻箱喂料端设备的具体参数,将每个小批次出库单元的各个子料分配到各上料口进行翻箱喂料,翻箱喂料过程中,将不同等级的原料打散,并进行均匀流量控制;
S5. 根据翻箱喂料情况进行反馈控制,优化下一小批次出库备料序列。汇总各个子料输送至生产环节。
优选的,所述步骤S3的出库作业过程中,采用室内定位方法进行出库。
优选的,所述步骤S3中,对配方组配方案分解的方法包括但不限于单参数控制方法和多参数控制方法。
优选的,所述步骤S3中,对配方组配方案分解时,当配方中的子料数量少于在库子料总体种类数量时,按照各种子料的位置,从外层向里层选择子料。
优选的,所述步骤S4中,包括对各个子料上料所需上料口数量的计算,其计算方式为根据上料口个数、各个子料占比,计算出该等级对应的上料口个数;计算公式为:
[n d ]=a*m;
式中,[n d ]表示四舍五入取整,a表示该等级对应的配方占比,m表示上料口总数。
优选的,所述步骤S4中,对喂料支路的流量速度计算公式为:
v d =V*a/[n d ]。
式中,v d 表示该子料对应的喂料支路流量,V表示汇总所有喂料支路输送子料的喂料汇总皮带的目标流量。
优选的,所述步骤S4中的翻箱喂料可以采用稀释法喂料或定量法喂料。
本发明还公开了一种复烤全自动数字化喂料***,其特征在于,包括相互可通信的智能算法***、出库备料执行***及定量混叶喂料执行***;
所述智能算法***包括烟叶出库备料模块、均质化搭配模块及组配分解投料模块;
所述出库备料执行***包括运输工具及翻箱喂料执行***。
优选的,所述翻箱喂料执行***,包括喂料汇总皮带和与其连接的出料输送皮带与多条喂料支路,所述喂料支路包括依次连接的烟框上料口、输送辊道、翻箱喂料机、喂料缓存柜、散叶爬坡皮带和与所述喂料汇总皮带连接的均匀喂料皮带。
优选的,所述运输工具为叉车或AGV车
本发明可将原烟的投料数据、配方分解与执行数据进行关联,便于通过统计过程控制的质量分析手段,对整个投料环节的投料序列、设备参数调控等进行优化,从而到达高度智能化、信息化、数字化的加工模式。
附图说明
图1是本发明所述复烤全自动数字化喂料***的一种具体实施方式***架构示意图;
图2是本发明所述翻箱喂料执行***的一种具体实施方式示意图;
图3是本发明所述配方分解与均质化搭配流程的一种具体实施方式示意图;
图4是本发明中出库路径的一种具体实施方式示意图;
图5是本发明的翻箱喂料执行***及定量混叶喂料执行***工作流程的一种具体实施方式示意图;
图6是本发明所述喂料汇总皮带的一种具体实施方式示意图;
图7是本发明所述复烤全自动数字化喂料方法的一种具体实施方式示意图;
图中附图标记名称为:101-烟框上料口102-输送辊道103-翻箱喂料机104-喂料缓存柜105-散叶爬坡皮带106-均匀喂料皮带107-喂料汇总皮带108-出料输送皮带,1071-第一区,1072-第二区,1073-第三区,1074-第四区,1075-第五区。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
本发明所述复烤全自动数字化喂料方法,主要用于对有效成分含量不同的各等级原料进行配比,使配比后得到的混合料中的有效成分符合要求。
复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1.确定打烤计划,打烤计划包括原料的投料等级及各种原料占比;所述原料包括有效成分和位置分布不同的多种子料,获取子料的仓储数据,包括子料化学成分含量、位置分布信息;
烟叶复烤前的原料进料通常按照产地、采摘时间、烟叶品质等将原料进行分类,堆放原料采用堆垛或烟框储存方式,每一烟框或堆垛堆积一定体积的子料,同种原料包括放置在多个烟框的子料,在进料后,会对各个烟框的有效成分通常为烟碱含量进行测定。
打烤计划一般根据要生产的产品特性,选择2种或更多种原料,例如A原料占比60%,B原料占比40%。其中A原料为品质较好的一类原料,B原料为品质稍次的一类原料。
S2.对各种等级的子料进行配比计算得到配方组配方案,约束条件为:确保配方内不同等级子料的化学成分均值与该类原料的对应化学成分均值总体偏差最小;
例如A原料整体的烟碱含量均值为3%,A原料分为九个烟框储存,九个烟框储存的子料分别为A01,A02…A09;子料的烟碱均值含量分别为A1 0,A20…A90,均不为3%,则至少会选择两种子料,使其总量符合要求的同时,烟碱均值与整体均值偏差和最小,例如选择了A01和A02两种子料,则偏差和为(A10-3%)与(A20-3%)的绝对值的和。
根据该约束条件进行配比计算得到配方组配方案的方法可以是单参数控制方法和多参数控制方法。其中,单参数控制方法包括但不限于均值搭配方法、分类比例搭配方法、动态中值搭配方法等,多参数控制方法包括但不限于多参数权重控制方法和多参数阶梯控制方法。
S3. 根据子料仓储的货位信息、化学成分信息,选择将配方组配方案分解成多个小批次出库单元进行出库,分解约束需要满足总量要求及第一条件和第二条件,且第一条件优先级高于第二条件;
第一条件:出库过程中各种子料的取料移动路径和最短;
第二条件:每个小批次出库单元中各个子料化学成分均值与该类原料的对应化学成分均值偏差最小;
由于烟叶复烤中的送料是一个持续过程,不仅要求各种原料搭配的有效成分整体符合要求,在送料过程中,同时送入的原料搭配的有效成分均值也希望能够尽量接近期望的有效成分均值。
同时为减少运输工具路径和搬运工作量,优先选择取料移动路径短的子料,当步骤S2得到的子料与在库数量相同时,即选择在库所有子料烟叶。当配方子料数量少于在库数量时,按照堆垛烟框的位置,从外层向里层逐渐优选出子料烟框。
例如,对于如图4所示堆积的烟框,优先选择更靠近上料口101的烟框,即A01、A04、A07三个烟框,再在其中选择2个或3个烟框进行配比,使每个小批次出库单元中各个子料化学成分均值与该类原料的对应化学成分均值偏差最小。
例如A类原料的烟碱均值为3%,需要A类原料12吨,每个烟框储存的子料均为1吨,根据上料口上料速度,单次上料不能超过2吨, A01、A04、A07三个烟框的烟碱含量分别为2.9、2.95、3.1,则首先选择A01和A07两个烟框并分别选择1吨作为第一个出库单元,两种子料分别占比50%,各自分配一半的上料口进行出料。
随后,还需要十吨原料,继续从剩余的外侧烟框中选择不超过2吨的原料,选择标准为组合均值与原料均值的偏差最小。
一种更具体的对各种子料所需要的上料口计算方式为根据上料口个数、各个子料占比,计算出该等级对应的上料口个数。计算公式为:
[n d ]=a*m。
式中,[n d ]表示四舍五入取整,a表示该等级对应的配方占比,m表示上料口总数。
四舍五入后,如果各个子料所需要的上料口总个数超过上料口总数m时,可以将最大比例子料对应的上料口个数减少1。对于等级占比过少的等级,可以先合并成一个等级。
S4. 根据翻箱喂料端设备的具体参数,将每个小批次出库单元的各个子料分配到各上料口进行翻箱喂料,翻箱喂料过程中,将不同等级的原料打散,并进行均匀流量控制;
各个子料对应需要的上料口确定后,根据目标流量,计算出各个上料口对应的喂料支路的流量。其计算公式为:
v d =V*a/[n d ]。
式中,v d 表示该子料对应的喂料支路流量,V表示汇总所有喂料支路输送子料的喂料汇总皮带的目标流量。
该方法最小控制的投料精度可以达到0.1Kg,,当某一子料的投料不足一个烟框时,可以按照整框投料,该出库单元未使用的剩余部分自动结算至下一个投料批次。
从烟框搬运子料过程中,推荐的方法为室内定位方法,如标签定位。出库时,***将作业任务下发至运输工具如智能叉车显示屏上,叉车工人根据提示的起始位置进行出库。
控制过程中可以结合爬坡皮带均匀散叶后的流量,计算出喂料皮带的电机转速,并通过PLC控制变频器输出,实现设备的参数化控制。
S5. 根据翻箱喂料情况进行反馈控制,优化下一小批次出库备料序列。汇总各个子料输送至生产环节。
本发明可以采用复烤全自动数字化喂料***实现上述喂料方法,喂料***包括相互可通信的智能算法***、出库备料执行***及定量混叶喂料执行***;
所述智能算法***包括烟叶出库备料模块、均质化搭配模块及组配分解投料模块;
所述出库备料执行***包括运输工具及翻箱喂料执行***。
***内的通讯,通过搭建的局域网进行。各环节的上位工控机或PLC均可互相通讯。
复烤全自动数字化喂料***的***架构如图1所示,包括服务器、上位控制软件、网络交换机、控制软件中包括以软件形式存在的智能算法***、出库备料执行***及定量混叶喂料执行***。
***内的通讯,可以通过搭建的局域网进行。各环节的上位工控机或PLC均可互相通讯。
其中,服务器为高性能的大容量服务器,并安装稳定的服务器***及数据库软件。基于本台服务器,构建属于复烤企业的质量云端数据库***,其数据库包括原料仓储与质量数据库、出库搭配与投料质量数据库、打烤过程质量数据库及成品片烟质量数据库等。
智能算法***为事先设计好的多种均质化搭配、投料及组配分解方法,整套***均可调用该算法模块,进行相应的数据处理,如烟叶出库模块的确定、均质化搭配模块的推荐以及组配分解投料方案的制订等。
基于以上智能算法***,在进行配方分解、均质化搭配时,烟叶出库备料模块先从数据库中获取对应的仓储质量数据,包括产地、等级、货位、重量等信息。其执行过程如下:***上位机软件获取仓库原烟质量数据、货位堆垛或烟框码垛数据,均质化搭配模块根据质量数据,结合预先存储的均质化搭配方法,将打烤计划进行第一步分解,确定整体的出库计划。组配分解投料模块根据打烤计划的分解情况,结合质量数据和对应的出库备料方法,将整个打烤计划划分成多个小批次投料单元,每个单元的化学成分均值偏差最小。
上位机软件自动获取混柜、打烤线流量等参数,将备料单元分解到各投料口,并结合各环节的流量比控制,给出推荐的***硬件参数设置方案,如无人工干预,将自动执行并下发至对应的下位控制端。
出库备料执行***对烟框和运输工具进行路径规划时可以使用室内定位方法,如标签定位。出库时,***将作业任务下发至智能叉车显示屏上,叉车工人根据提示的起始位置进行出库。
出库执行***主要包括叉车作业路径的规划、叉取烟框位置的监控、目标放样位置的监控。如从仓库A01子料烟框取走第1框烟,并按照规划的路径叉送至烟框上料口101。运输工具也可以采用无人驾驶并可遥控操作的AGV小车。
放置到烟框上料口101后,***根据各上料口的上料情况,对翻箱喂料执行***中的各个设备进行启停和参数控制,以达到均匀投料、减少输送时间的目的。
如图2给出所述翻箱喂料执行***的一个具体实施方式,包括喂料汇总皮带和与其连接的出料输送皮带与多条喂料支路,所述喂料支路包括依次连接的烟框上料口、输送辊道、翻箱喂料机、喂料缓存柜、散叶爬坡皮带和与所述喂料汇总皮带连接的均匀喂料皮带。
烟框上料口101包含一个烟框托盘,托盘上放置4个定位柱。智能叉车将烟框放置到托盘上,通过链条式滑轨机构,将烟框输送输送辊道102。
输送辊道102采用多节辊道机构,通过电机提供动力。该辊道可进行正向转动与反向转动,便于将空烟框返回至上料位置。
翻箱喂料机103为小型化、定制化设计的机构,可实现折叠式烟框和固定式烟框的翻箱喂料。工作时,通过输送辊道102将烟框输送至翻箱喂料机103叉臂上。通过叉臂的翻转,带动烟框的翻转,达到喂料的目的。为了确保能连续稳定的喂料,在翻箱喂料机后端,增加一个喂料缓存柜104。当缓存柜104容量接近上限后,不在允许翻箱喂料,直至烟叶量到达允许的翻箱喂料范围。
缓存柜104内的烟叶,通过散叶爬坡皮带105将烟叶打散。同时,爬坡皮带上端位置有轮齿式拨叉机构,用于将烟叶输送至散叶爬坡皮带105上。在散叶爬坡皮带的中间部位,可以通过齿轮式滚筒提升皮带的流量与均一性。
在散叶爬坡皮带105的后端,为一段动态皮带秤组成的均匀喂料皮带106,其具有称重和喂料的作用。
各个喂料支路的均匀喂料皮带将子料送至喂料汇总皮带,集合了各种子料的喂料汇总皮带将原料送至出料输送皮带输出搭配好的原料。
结合***的整体结构和工艺顺序,具有两种定量喂料模式,分别为稀释法喂料和定量法喂料。
稀释法喂料过程中,各个喂料支路连续定量均匀的向喂料汇总皮带喂料,即以微量、连续的方式进行喂料。
定量法喂料是在喂料汇总皮带107上,划分好多个方格。如图6所示,在喂料汇总皮带107上划分成5个区,即第一区1071,第二区1072,第三区1073,第四区1074,第五区1075,各个区之间被标识线隔开。如子料A01对应的喂料位置为第一区1071,当第一区1071的皮带标识线进入喂料支路的均匀喂料皮带106正下方时,均匀喂料皮带106开始喂料, 定量法喂料过程中, 喂料汇总皮带107的速度通常较慢, 与稀释法喂料相比,定量喂料法需要结合皮带划定的位置个数及相应的分配原则进行。喂料时,一次性将均匀喂料皮带106上的烟叶喂料至喂料汇总皮带107上。定量法喂料主要适用于子料数量较少或子料之间数量差距较大的情况。
无论采用稀释法喂料还是定量法喂料,均需要对***各环节的输送比、流量进行精确的控制,从而确保配方投料的严格执行。
前文所述的为本发明的各个优选实施例,各个优选实施例中的优选实施方式如果不是明显自相矛盾或以某一优选实施方式为前提,各个优选实施方式都可以任意叠加组合使用,所述实施例以及实施例中的具体参数仅是为了清楚表述发明人的发明验证过程,并非用以限制本发明的专利保护范围,本发明的专利保护范围仍然以其权利要求书为准,凡是运用本发明的说明书及附图内容所作的等同结构变化,同理均应包含在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1.确定打烤计划,打烤计划包括原料的投料等级及各种原料占比;所述原料包括有效成分和位置分布不同的多种子料,获取子料的仓储数据,包括子料化学成分含量、位置分布信息;
S2.对各种等级的子料进行配比计算得到配方组配方案,约束条件为:确保配方内不同等级子料的化学成分均值与该类原料的对应化学成分均值总体偏差最小;
S3. 根据子料仓储的货位信息、化学成分信息,选择将配方组配方案分解成多个小批次出库单元进行出库,分解约束需要满足第一条件和第二条件,且第一条件优先级高于第二条件;
第一条件:出库过程中各种子料的取料移动路径和最短;
第二条件:每个小批次出库单元中各个子料化学成分均值与该类原料的对应化学成分均值偏差最小;
S4. 根据翻箱喂料端设备的具体参数,将每个小批次出库单元的各个子料分配到各上料口进行翻箱喂料,翻箱喂料过程中,将不同等级的原料打散,并进行均匀流量控制;
S5. 根据翻箱喂料情况进行反馈控制,优化下一小批次出库备料序列,汇总各个子料输送至生产环节。
2.如权利要求1所述的复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,所述步骤S3的出库作业过程中,采用室内定位方法进行出库。
3.如权利要求1所述的复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,所述步骤S3中,对配方组配方案分解的方法包括但不限于单参数控制方法和多参数控制方法。
4.如权利要求1所述的复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,所述步骤S3中,对配方组配方案分解时,当配方中的子料数量少于在库子料总体种类数量时,按照各种子料的位置,从外层向里层选择子料。
5.如权利要求1所述的复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,所述步骤S4中,包括对各个子料上料所需上料口数量的计算,其计算方式为根据上料口个数、各个子料占比,计算出该等级对应的上料口个数;计算公式为:
[n d ]=a*m ;
式中,[n d ]表示四舍五入取整,a表示该等级对应的配方占比,m表示上料口总数。
6.如权利要求1所述的复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,所述步骤S4中,对喂料支路的流量速度计算公式为:
v d =V*a/[n d ] ;式中,v d 表示该子料对应的喂料支路流量,V表示汇总所有喂料支路输送子料的喂料汇总皮带的目标流量。
7.如权利要求1所述的复烤全自动数字化喂料方法,其特征在于,所述步骤S4中的翻箱喂料可以采用稀释法喂料或定量法喂料。
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