CN112695589A - 一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，该智能模糊网络算法包括以下步骤：建立数据表，由于物料的大小不同，料仓的料位高低不同，不同的配比值、不同的次序时提前量也是不同的，因而必须在数据表记录仓号，次序，配料时间，流量，误差以及配比值等信息；根据当前信息查表，不同的机型根据经验值，信息的权重有所不同，求得最佳提前量。该一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，只需要双门同时动作，进料时间缩短5‑10秒，产量提高了。原来如果采用双行程气缸的，现在只要单行程的，降低了成本和减少了故障点。小配比时配料精度也较高。当等车后继续生产，或换配方后通过大数据比对，实时调整提前量，也能达到较高的精度。

Description

一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法
技术领域
本发明涉及沥青拌和站称重控制***技术领域，具体为一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法。
背景技术
沥青拌和站称重控制部分的机械电气组成：由粉料秤(1-2个)，石料秤(1-2个)，沥青秤，部分还有再生秤，添加剂秤等组成。应变式称重传感器安装石料秤、粉料秤、沥青秤等下面，输出正比于重量的mv级的电压信号，经过信号放大器放大到0-10V的电压信号，电压信号送入PLC的模拟量模块，模拟量模块得到1个与电压信号成正比的AD字，CPU经过去皮标定运算后得到1个重量值。称重时，石料秤先大小门全开，当重量到达大门提前量时关大门，当重量到达(小门)提前量时，大小门全关，根据型号大小和所配料的用途，一般石料使用3-6种料。粉料一般2-3料。粉料和沥青相对比较稳定且配比较小，一般不设大小门，只有1个门。
传统的称重控制***一般有手动和自动2种提前量修正模式。自动修正时，比如本次多配了50公斤，则把提前量加大＝50*/2/3＝33公斤(修正幅度为误差的2/3，也有1/2的或者其他的)，本次少配30公斤时，则把提前量减少＝30*/2/3＝20公斤。手动修正模式，就是操作手根据当前误差和经验自己去改提前量。
传统的控制模式，当配比很小时，比如对LB4000型***(一锅可以5-6种石料加起来配4000公斤左右)，配250公斤以下时误差较大，因为门一开到检测到重量时，空中重量和气阀关闭时间内落下重量加起来已经有300公斤左右了。虽然可以通过设定配料次序把配比小的放在最后配以减少空中量，但误差还是很大。
当等车或其它原因导致热料仓的料位发生变化时，因为冲击力发生变化，也会导致误差增大。
当改变配比或产量变化时，即使是提前量自动修正，开始的2-3盘误差总是很大。
另外。随着配比的变化，大门提前量有时候也要变化，比如平时配比＝1000，大门提前量＝300，生产正常，当配比＝300公斤，大门提前量还是＝300公斤，则大门就一直没有打开。而对使用双行程单气缸的气阀，必须先把第一行程大门打开后才能打开第二行程小门。这会导致阀门没有打开而无法配料。当配比＝300公斤，大门提前量＝250公斤时，对LB4000,LB5000的大机型，因为空中重量大，则会导致大门关后，马上关小门，导致误差大。
缺料时继续使用原来的提前量，会导致少配。
粉料配比一般2％-6％，对LB2000,LB3000，有时候只要配40-60公斤。在粉料因为压实、潮湿等情况配料不畅时，会使用破拱等，导致粉料回路气压很大，当进料阀一开，受气压冲击会产生几秒的假重量，有时候这个假重量超过配比重量时，进料阀就直接关门了，导致粉料基本没有下来。画面刷新比较慢的***可能都看不到进料阀开。
为了提高称重精度，我们提出一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，解决了现有技术缺料时继续使用原来的提前量，会导致少配的问题。
一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，该智能模糊网络算法包括以下步骤：
步骤一、建立数据表，由于物料的大小不同，料仓的料位高低不同，不同的配比值、不同的次序时提前量也是不同的，因而必须在数据表记录仓号，次序，配料时间，流量，误差以及配比值等信息；
步骤二、根据当前信息查表，不同的机型根据经验值，信息的权重有所不同，求得最佳提前量；
步骤三、更新数据表，既保留更好的数据，剔除不好的数据时，又要考虑数据的均衡，即多样化的代表性；
步骤四、小配比值的特殊处理，小配比值时，无法及时检测到流量和重量，只能在非小配比值时，记录它的进料时间和重量，无记录值时使用经验值，从而在小配比值时，根据重量反推进料时间，并每一盘修正；
步骤五、粉料气压误差的特殊处理，记录它的进料时间和重量，保证对1个重量有相应的最短进料时间。
优选的，所述沥青拌和站称重控制***使用LB3000***，且仓1的配料次序＝3，设定值＝675KG，采集的流量和进料时间的间隔为10ms。
优选的，所述沥青拌和站称重控制***中设置有若干个砂存储罐。
优选的，所述沥青拌和站称重控制***中设置有若干个粉料秤与石料秤。
与现有技术对比，本发明具备以下有益效果：该一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，只需要双门同时动作，进料时间缩短5-10秒，产量提高了。原来如果采用双行程气缸的，现在只要单行程的，降低了成本和减少了故障点。小配比时配料精度也较高。当等车后继续生产，或换配方后通过大数据比对，实时调整提前量，也能达到较高的精度。
附图说明
图1为典型的沥青拌和站配料***；
图2为本发明沥青拌和站称重控制***的进料时间和流量图；
图3为本发明进料时的瞬时流量和滑动平均流量图；
图4为本发明次序2轻微缺料，次序4配比小且轻微缺料时配料重量变化图；
图5为本发明次序1和次序3流量大，次序2轻微缺料，次序5超小配比时配料重量变化图；
图6为本发明次序4超小配比且长时间缺料时配料重量变化图；
图7为本发明配料结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-7，一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，该智能模糊网络算法包括以下步骤：
步骤一、建立数据表，由于物料的大小不同，料仓的料位高低不同，不同的配比值、不同的次序时提前量也是不同的，因而必须在数据表记录仓号，次序，配料时间，流量，误差以及配比值等信息；
步骤二、根据当前信息查表，不同的机型根据经验值，信息的权重有所不同，求得最佳提前量；
步骤三、更新数据表，既保留更好的数据，剔除不好的数据时，又要考虑数据的均衡，即多样化的代表性；
步骤四、小配比值的特殊处理，小配比值时，无法及时检测到流量和重量，只能在非小配比值时，记录它的进料时间和重量，无记录值时使用经验值，从而在小配比值时，根据重量反推进料时间，并每一盘修正；
步骤五、粉料气压误差的特殊处理，记录它的进料时间和重量，保证对1个重量有相应的最短进料时间。
沥青拌和站称重控制***使用LB3000***，且仓的配料次序＝3，设定值＝675KG，采集的流量和进料时间的间隔为10ms。
沥青拌和站称重控制***中设置有若干个砂存储罐。
沥青拌和站称重控制***中设置有若干个粉料秤与石料秤。
需要说明的是，本智能模糊算法，以石料为例，采集仓的以下信息：仓号，仓的配料次序，设定值(配比值)，配料时间，流量，当前重量，每个信息给与1个权重，根据各个信息值和权重得到一个总分，然后进行大数据比对，得到一个最佳的提前量。该仓配料完成后，把这些数据和最终的误差都保存起来，以便下次使用。
算法的重点有以下几个。
数据表的建立，每个仓的阀门大小，料仓的形状，料的大小不同的，同一个仓，以不同的次序时提前量也是不同的。数据表中必须有仓号，次序，配料时间，流量，误差，配比值等信息。
根据当前信息查表，不同的机型根据经验值，信息的权重有所不同，求得最佳提前量。
数据表的更新。既要保留更好的数据，剔除不好的数据时，又要考虑数据的均衡，即多样化的代表性。
小配比值的特殊处理，小配比值时，无法及时检测到流量和重量，只能在非小配比值时，记录它的进料时间和重量，无记录值时使用经验值，从而在小配比值时，根据重量反推进料时间，并每一盘修正。
粉料气压误差的特殊处理，记录它的进料时间和重量，保证对1个重量有相应的最短进料时间。
传统的提前量自动修正是根据本次的误差修正提前量为以后的配料使用。本智能模糊算法是实时调整提前量。
该发明的效果，因为不再使用传统的大小门分别控制，只需要双门同时动作，进料时间缩短5-10秒，产量提高了。原来如果采用双行程气缸的，现在只要单行程的，降低了成本和减少了故障点。小配比时配料精度也较高。当等车后继续生产，或换配方后通过大数据比对，实时调整提前量，也能达到较高的精度。
图2为LB3000***，仓1配料次序＝3，设定值＝675KG，每一盘在进料阀关的瞬间采集到的流量(单位Kg/100ms)和进料时间(单位10ms),可以看出进料时间的短的，一般流量大，但没有线性或者2次方的关系。第23条数据的进料时间比第24条的短，但瞬时流量反而小。
从图3可以看出虽然正常的流量在16公斤/100ms，即160公斤/秒，受冲击力影响，瞬时流量达到了550公斤/秒。经过滑动平均后，可以减少电气干扰，石料落下时的弹溅等影响。
从图2，图3的分析可以知道，仅仅使用进料时间，或者瞬时流量来判断进料结束时机会有较大误差。
从图7可知，本算法已经在本公司的多个工地使用，用过其它普通用户反应，计量精度比传统的有极大的提升。而且产量有所提升。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (3)

1.一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，其特征在于：该智能模糊网络算法包括以下步骤：
步骤一、建立数据表，由于物料的大小不同，料仓的料位高低不同，不同的配比值、不同的次序时提前量也是不同的，因而必须在数据表记录仓号，次序，配料时间，流量，误差以及配比值；
步骤二、根据当前信息查表，不同的机型根据经验值，信息的权重有所不同，求得最佳提前量；
步骤三、更新数据表，既保留更好的数据，剔除不好的数据时，又要考虑数据的均衡，即多样化的代表性；
步骤四、小配比值的特殊处理，小配比值时，无法及时检测到流量和重量，只能在非小配比值时，记录它的进料时间和重量，无记录值时使用经验值，从而在小配比值时，根据重量反推进料时间，并每一盘修正；
步骤五、粉料气压误差的特殊处理，记录它的进料时间和重量，保证对1个重量有相应的最短进料时间。
2.根据权利要求1所述的一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，其特征在于：所述沥青拌和站称重控制***中设置有若干个砂存储罐。
3.根据权利要求1所述的一种沥青拌和站称重控制***的智能模糊网络算法，其特征在于：所述沥青拌和站称重控制***中设置有若干个粉料秤与石料秤。
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