[發明專利]微量給料的參數優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202210050818.9
• 申請日: 2022-01-17
• 公開（公告）號: CN114398734A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 陳其懷;許勇;付勝杰;繆騁;李鐘慎;任好玲;林添良;郭桐
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17;G06F30/20
• 代理公司: 廈門智慧呈睿知識產權代理事務所(普通合伙) 35222
• 代理人: 陳曉思

本發明提供了微量給料的參數優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質，包括：根據等距螺旋的流量計算模型，建立變螺距微量給料螺旋結構的流量計算模型，并選取影響給料流量的多個設計變量；獲取微量給料螺旋的實際需求流量，并根據實際需求流量以及多個所述設計變量對螺旋結構進行響應面設計，其中，所述實際需求流量為響應值；確定各個所述設計變量的取值范圍，生成所述響應面設計的試驗結果，并根據所述試驗結果建立二次多元回歸模型；根據所述二次多元回歸模型建立響應面圖，并根據所述響應面圖生成以給料流量作為優化目標的最優試驗參數組合，旨在解決現有技術中給料螺旋結構給料流量波動比較大，精度低的問題。

技術領域

本發明涉及微量給料領域，特別涉及一種微量給料的參數優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術

微量給料技術是工藝生產的首道工序，廣泛的應用在印染、冶金、化工、醫療等工業領域。高精度的微量給料可以提高這些行業的勞動生產率，提升產品質量，降低某些價格昂貴的原料消耗。傳統微量給料結構的設計方案是將原先的結構各參數縮小，帶來了結構中各參數對整個結構的影響系數不確定性(如尺寸、材料屬性、材料載荷等參數的隨機性)。

在過程優化里，最常用到的方法有三個：單因素試驗、正交試驗和響應面分析。其中，單因素試驗是在假設因素間不存在交互作用的前提下，每次只改變一個因素且保證其他因素維持在恒定水平的條件下，研究不同試驗水平對響應值的影響。然而，大多數過程影響因素相當復雜，而且因素間通常又存在交互作用，并且當試驗因素很多時，需要進行多次試驗和較長的試驗周期才能完成各因素的逐個優化。正交試驗可同時考慮多個因素，注重科學合理安排試驗，以尋找最佳的因素水平組合。它的試驗次數明顯少于同因素同水平的單因素試驗，可通過方差分析得到影響試驗結果的主次因素，以及考慮因素間的交互作用等等。但當考慮因素之間的交互作用時，其試驗次數會大大增加，工作量巨大。

螺旋微量給料結構被認為是一種常見的微量給料裝置之一。螺旋微量給料與常規的螺旋輸送機具有較大的區別，微量粉末的高精度給料目前在國內行業的研究尚比較少。

有鑒于此，提出本申請。

發明內容

本發明公開了一種微量給料的參數優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質，旨在解決現有技術中給料螺旋結構給料流量波動比較大，精度低的問題。

本發明第一實施例提供了一種微量給料的參數優化方法，包括：

根據等距螺旋的流量計算模型，建立變螺距微量給料螺旋結構的流量計算模型，并選取影響給料流量的多個設計變量；

獲取微量給料螺旋的實際需求流量，并根據實際需求流量以及多個所述設計變量對螺旋結構進行響應面設計，其中，所述實際需求流量為響應值；

確定各個所述設計變量的取值范圍，生成所述響應面設計的試驗結果，并根據所述試驗結果建立二次多元回歸模型；

根據所述二次多元回歸模型建立響應面圖，并根據所述響應面圖生成以給料流量作為優化目標的最優試驗參數組合。

優選地，所述二次多元回歸模型的表達式為：

其中，b₁、b_i、b_j為待定系數，x為隨機變量。

優選地，所述確定各個所述設計變量的取值范圍，生成所述響應面設計的試驗結果，并根據所述試驗結果建立二次多元回歸模型之后，還包括：

對所述二次多元回歸模型進行進行失擬的P值檢驗、顯著性檢驗、以及預測價值分析。

優選地，所述試驗結果為通過Box-Behnken試驗分析得出給料流量與所述實際需求流量誤差的多個影響因素。

本發明第二實施例提供了一種微量給料的參數優化裝置，包括：