[发明专利]基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器有效

专利信息
申请号: 201910836277.0 申请日: 2017-09-19
公开(公告)号: CN110697438B 公开(公告)日: 2021-07-02
发明(设计)人: 邹细勇;朱力;穆成银 申请(专利权)人: 中国计量大学
主分类号: B65G65/00 分类号: B65G65/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 310018 浙江省*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 神经网络 直落 失重 物料 下料机 控制器
【权利要求书】:

1.基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器,其包括信号采集模块、处理模块、神经网络模块、存储模块和输出模块,所述信号采集模块分别通过下料仓中仓位传感器和承载下料仓的称重模块实时采集下料仓料位、下料仓重量的传感信号并传输给处理模块进行数据处理与分析,存储器用于数据保存;

所述神经网络模块采用动态递归Elman神经网络,其输入层分别从处理模块接收下料仓料位、落料率、物料密度及下料阀开口孔径4个输入量;

在线控制下料时,神经网络对下落物料失重值进行预测后输出给处理模块,由处理模块处理分析后通过输出模块对下料仓底部开口处的下料阀进行关阀控制:

不断读取称重模块的传感值,当动态重量读数达到(G0-Ws-yL)时,关闭下料阀;

其中,Ws为当前组份的一次下料量,G0为开始下料时下料仓的初始静态重量,yL为神经网络预测的下落物料失重值;

并且,当发现单位时间下料量波动超过设定阈值时,控制器命令下料仓侧壁上的搅拌器动作。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器,其特征在于,其还包括迭代学习模块、第一连接阵和第二连接阵;

输出层的输出量分别通过第一连接阵和第二连接阵传输至迭代学习模块和处理模块;

离线训练所述神经网络时,迭代学习模块根据处理模块和神经网络分别通过第一连接阵输入的下落物料失重实际值和网络输出值,调整神经网络的连接权值;

在线控制下料时,第一连接阵断开,经训练的所述神经网络对下落物料失重值进行预测并经第二连接阵输出给处理模块。

3.根据权利要求1所述的基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器,其特征在于,所述关阀控制中,还要对本组份物料当前累积下料误差进行补偿,在检测到下料仓动态重量读数达到(G0-Ws-yL+E)时,才关闭下料阀,其中E为本组份当前累积下料误差,且用正的E值表示下料过多。

4.根据权利要求1所述的基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器,其特征在于,所述神经网络模块有多个,且每一个下料阀都有一个神经网络模块对应。

5.根据权利要求1所述的基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器,其特征在于,当仓位传感器在不同方位检测到的物料距离值经几何变换后超出一个设定范围时,所述控制器命令搅拌器动作。

6.根据权利要求1所述的基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器,其特征在于,所述控制器还控制进料泵动作,使得下料仓内物料顶面的料位保持在预设值附近。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国计量大学,未经中国计量大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910836277.0/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top