[發明專利]一種基于混勻度預測的混合機控制系統及方法有效
| 申請號: | 202010845691.0 | 申請日: | 2020-08-20 |
| 公開(公告)號: | CN113289541B | 公開(公告)日: | 2022-06-21 |
| 發明(設計)人: | 朱佼佼;邱立運 | 申請(專利權)人: | 湖南長天自控工程有限公司;中冶長天國際工程有限責任公司 |
| 主分類號: | B01F35/20 | 分類號: | B01F35/20;B01F35/213;B01F35/22;B01F35/221;B01F35/82;G05D13/62 |
| 代理公司: | 北京弘權知識產權代理有限公司 11363 | 代理人: | 逯長明;許偉群 |
| 地址: | 410006 *** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 混勻度 預測 混合 控制系統 方法 | ||
1.一種基于混勻度預測的混合機控制系統,所述混合機控制系統包括混合機和混合料供應設備,所述混合料供應設備連接所述混合機的進料口,用于向混合機提供混合料;其特征在于,所述混合機控制系統還包括與混合機連接的轉速控制器和進出料控制器、與混合料供應設備連接的供料控制器,以及分別與轉速控制器、進出料控制器和供料控制器連接的中央處理器;其中,所述中央處理器被配置執行以下步驟:
接收所述進出料控制器發送的混合料的填充率,以及接收所述供料控制器發送的混合料的組份以及各組份的配比、堆密度,含水率和粘結劑占比,以及接收轉速控制器發送的混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速;
根據混合料的組份以及各組份的配比、堆密度,含水率、粘結劑占比和填充率,以及混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速,對混勻度進行預測,得到多個預測步長的混勻度預測值;
根據多個預測步長的混勻度預測值和預設的每個步長的混勻度目標值,計算得到每個預測步長的混勻度偏差值;
將多個預測步長的混勻度偏差值輸入滾動優化模型,得到待調整的混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速,驅動所述轉速控制器將混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速調整為待調整的混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速;
其中,所述多個預測步長是按照預先設定的時間間隔為一個預測步長;所述滾動優化模型用于在所述混合料的組份以及各組份的配比、堆密度,含水率、粘結劑占比和填充率數值均不變的條件下,計算出混合料的混勻度偏差值的方差最小時,對應的混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速。
2.根據權利要求1所述的混合機控制系統,其特征在于,所述每個預測步長的混勻度偏差值通過以下方式得到:
E(k)=(e(k|k),e(k|k+1),…,e(k|k+j))
e(k|k)=(r(k)-y(k|k))
R(k)=(r(k),r(k+1),…,r(k+j))
Y(k)=(y(k|k),y(k|k+1),…,y(k|k+j))
其中,E(k)是指K時刻混勻度的偏差值序列;e(k|k+j)是指K時刻預測的k+j步長的混勻度偏差值;R(k)預設的混勻度目標值序列;r(k+j)是指k+j時刻的混勻度目標值;Y(k)K時刻的混勻度預測值序列;y(k|k+j)是指K時刻第k+j步長的混勻度預測值,j=1,2,……,n,n是大于或等于1的整數。
3.根據權利要求2所述的混合機控制系統,其特征在于,所述多個預測步長的混合料的混勻度偏差值的方差通過以下方式得到:
其中,σ是多個預測步長的混合料的混勻度偏差值的方差。
4.根據權利要求1所述的混合機控制系統,其特征在于,根據混合料的組份以及各組份的配比、堆密度,含水率、粘結劑占比和填充率,以及混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速,對混勻度進行預測,得到多個預測步長的混勻度預測值,具體執行以下步驟:
將同一時刻的堆密度、混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速,按照一定收縮比例量化到同一區間;
根據量化后的堆密度、混合筒轉速、主槳轉速和副槳轉速,以及混合料的組份以及各組份的配比、含水率、粘結劑占比和填充率,生成預測樣本;
將預測樣本輸入到預先建立的動態預測模型中,獲得混勻度預測值,所述動態預測模型中包含預測樣本與混勻度預測值的映射關系。
5.根據權利要求4所述的混合機控制系統,其特征在于,所述混合機控制系統還包括混合料的混勻度檢測機構,所述混勻度檢測機構包括取樣裝置和離線檢測裝置;所述取樣裝置用于按照預先設定的時間間隔,從混合機不同深度獲取混合料檢測樣本,并將所述混合料檢測樣本輸入所述離線檢測裝置,所述離線檢測裝置用于測量檢測樣本的混勻度,獲得混合料的混勻度測量值;
在將預測樣本輸入到預先建立的動態預測模型中,獲得混勻度預測值的步驟之前,還包括:
混勻度獲取預測樣本采集時間點之前,且與所述預測樣本最近的學習樣本,其中,所述學習樣本包括學習樣本輸入,以及所述學習樣本對應的混勻度測量值;
利用所述學習樣本在線更新所述動態預測模型,獲取更新后的動態預測模型。
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