[發(fā)明專利]瀝青混凝土攪拌設(shè)備配料誤差的魯棒控制方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810020530.7
• 申請日: 2008-02-04
• 公開（公告）號: CN101226377A
• 公開（公告）日: 2008-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）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(quán)）人: 南京理工大學(xué);無錫錫通工程機(jī)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(xué)專利中心
• 代理人: 朱顯國

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于魯棒控制方法，特別是一種瀝青混凝土攪拌設(shè)備配料誤差的魯棒控制方法。

背景技術(shù)

瀝青混合料混凝土攪拌設(shè)備是高等級公路建設(shè)的關(guān)鍵設(shè)備，混合料的質(zhì)量高低對路面質(zhì)量起著決定性作用，其中配料的誤差起著重要的影響。據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道，瀝青混合料攪拌設(shè)備配料因飛料量的變化導(dǎo)致超差占90％以上。目前配料的方法有以下幾種：(1)定值修正法，也稱固定沖量修正法，這種修正方法與倉內(nèi)料的多少、倉門動作的穩(wěn)定性、物料的成分變化等多種因素有關(guān)，配料誤差大于10％，無法滿足精度要求。(2)沖量自修正法也即提前量自動修正或沖量自修正法，系統(tǒng)自動記錄飛料的變化情況，然后在固定沖量值上疊加一個(gè)沖量自動調(diào)整值，通過這個(gè)疊加后的沖量值控制配料倉門的提前關(guān)閉，使配料系統(tǒng)能夠跟隨飛料的變化。該方法法僅在飛料量有波動，但波動速度不大的情況下使用，其配料精度較高。由于采用的是歷史數(shù)據(jù)或者說是根據(jù)上幾次的配給值計(jì)算本次的修正值，即常說的本次補(bǔ)下次，落后于當(dāng)前物料狀況，所以實(shí)時(shí)性差。(3)流量控制法。在實(shí)際配料過程中經(jīng)常會遇到飛料波動既大又快的情況，如在缺料時(shí)產(chǎn)生的飛料非常小，由缺料突然轉(zhuǎn)為正常時(shí)飛料又很大，此時(shí)系統(tǒng)使用正常情況下的沖量進(jìn)行調(diào)整則會帶來很大的配料誤差。如果W2為飛料重量，則該方法中關(guān)門后的飛料量W2≈QS，其中Q關(guān)門時(shí)刻的流量，kg/s；S物料完全落入秤中的時(shí)間，s。該方法利用計(jì)算機(jī)足夠高的采樣速度，不斷采集變化的流量，及時(shí)控制倉門的關(guān)閉，達(dá)到準(zhǔn)確的配給。由于Q反映了當(dāng)前時(shí)刻的物料流量，排除了料倉料位的影響，料倉料多料少都能夠及時(shí)修正本次的配料誤差，具有實(shí)時(shí)性。但這種方法認(rèn)為關(guān)門后流量和物料完全落入秤中的時(shí)間為一定值，采用的是線性模型，由于式中的Q是關(guān)門前實(shí)時(shí)采集的流量值，與飛料完全落入料倉的流量值是有時(shí)序上差異的，因而在數(shù)值上也有差異，而物料完全落入秤中的時(shí)間也與流量有關(guān)系，并非一定值，因此該方法的線性模型還是帶來有一定的誤差。以上方法的介紹見《筑路機(jī)械與施工磯械化》期刊的2000年第4期王志文的文章“瀝青混合料攪拌設(shè)備配料誤差的最優(yōu)控制”。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種對飛料量自適應(yīng)修正關(guān)門的提前量，大大提高配料精度的瀝青混凝土攪拌設(shè)備配料誤差的魯棒控制方法。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種瀝青混凝土攪拌設(shè)備配料誤差的魯棒控制方法，料倉初始時(shí)秤重量為皮重W₀，打開倉門后，物料靠自重落入計(jì)量秤中，此時(shí)可讀出秤的動態(tài)重量W₁，然后關(guān)閉倉門，待秤完全穩(wěn)定后可讀出靜態(tài)重量W，那么倉門從開啟到完全關(guān)閉后秤中的物料重量W＝W₁+W₂-W₀，式中：W₂為實(shí)際飛料重量；控制過程如下：

首先，建立輸入輸出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用三層結(jié)構(gòu)，輸入層一個(gè)神經(jīng)元，代表關(guān)倉門前流量Q；中間層五個(gè)神經(jīng)元；輸出層一個(gè)神經(jīng)元，代表實(shí)際飛料量Y；建立關(guān)倉門前流量Q與實(shí)際飛料量Y的非線性模型，這是一種黑箱模型，神經(jīng)元的輸入輸出采用非線性函數(shù)f(x)＝1/1+e^-x，x代表神經(jīng)元輸入，f(x)代表神經(jīng)元輸出，則Vi＝1/1+e^-Ui，Vi代表神經(jīng)元的輸出，Ui代表神經(jīng)元的輸入，i＝1～5；

其次，進(jìn)行動態(tài)預(yù)測和學(xué)習(xí)階段，即預(yù)測階段：根據(jù)當(dāng)前的實(shí)時(shí)流量Q作為輸入神經(jīng)元的值，根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型當(dāng)前的權(quán)值，通過前向計(jì)算得到輸出神經(jīng)元的值Y，Y代表飛料量，這種預(yù)測是定時(shí)計(jì)算的，不斷預(yù)測飛料量Y，當(dāng)W₁+Y-W₀等于本次的設(shè)定配給值W時(shí)，發(fā)出關(guān)閉倉門信號，預(yù)測階段完成；

學(xué)習(xí)階段：預(yù)測階段完成后，得到采集的關(guān)倉門前流量Q與實(shí)際飛料量W₂這個(gè)最新采集樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重新學(xué)習(xí)調(diào)整權(quán)值，使下式的配料誤差E最小：