[發明專利]瀝青混凝土攪拌設備配料誤差的魯棒控制方法

無效

• 申請號: 200810020530.7
• 申請日: 2008-02-04
• 公開（公告）號: CN101226377A
• 公開（公告）日: 2008-07-23
• 發明（設計）人: 錢林方;江劍;石秀東;賴長纓;王顯會;陳龍淼;徐亞棟;鄧昕;陸元明;陸晏;陸國彥;任建軍;孟振軍
• 申請（專利權）人: 南京理工大學;無錫錫通工程機械有限公司
• 主分類號: G05B13/02
• 分類號: G05B13/02;E01C19/10;B28C7/00
• 代理公司: 南京理工大學專利中心
• 代理人: 朱顯國

1.一種瀝青混凝土攪拌設備配料誤差的魯棒控制方法，料倉初始時秤重量為皮重W₀，打開倉門后，物料靠自重落入計量秤中，此時可讀出秤的動態重量W₁，然后關閉倉門，待秤完全穩定后可讀出靜態重量W，那么倉門從開啟到完全關閉后秤中的物料重量W＝W₁+W₂-W₀，式中：W₂為實際飛料重量；控制過程如下：

首先，建立輸入輸出人工神經網絡模型，采用三層結構，輸入層一個神經元，代表關倉門前流量Q；中間層五個神經元；輸出層一個神經元，代表實際飛料量Y；建立關倉門前流量Q與實際飛料量Y的非線性模型，這是一種黑箱模型，神經元的輸入輸出采用非線性函數f(x)＝1/1+e^-x，x代表神經元輸入，f(x)代表神經元輸出，則Vi＝1/1+e^-Ui，Vi代表神經元的輸出，Ui代表神經元的輸入，i＝1～5；

其次，進行動態預測和學習階段，即預測階段：根據當前的實時流量Q作為輸入神經元的值，根據人工神經網絡模型當前的權值，通過前向計算得到輸出神經元的值Y，Y代表飛料量，這種預測是定時計算的，不斷預測飛料量Y，當W₁+Y-W₀等于本次的設定配給值W時，發出關閉倉門信號，預測階段完成；

學習階段：預測階段完成后，得到采集的關倉門前流量Q與實際飛料量W₂這個最新采集樣本對網絡進行重新學習調整權值，使下式的配料誤差E最?。?/p>

E=Σk=1m(Yk-w2k)2/2;]]>

式中Y^k是根據第k個學習樣本的輸入量即關閉倉門時的流量Q^k，輸入到人工神經網絡后根據當前權值計算出來的輸出值，W₂^k為第k個學習樣本的實際飛料量。

2.根據權利要求1所述的瀝青混凝土攪拌設備配料誤差的魯棒控制方法，其特征在于學習階段采用Back?Propagation算法，即輸入信息的正向傳播和誤差的反相傳播，在正向傳播中，對于一個訓練樣本，將其特征向量即關倉門前流量輸入神經網絡，經過神經網絡的前向傳播計算，得到一個實際輸出Y_k，然后將該輸出與期望的樣本輸出實際飛料量W₂^k相比較，若有偏差，則轉入反向傳播過程，將該偏差由原來的聯絡通路返回，通過調整各層神經元的聯系權值，使誤差減??；然后，再轉入正向傳播過程，反復迭代，直到誤差小于等于允許值，學習才結束。