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高精度配料系统控制方法2019-07-22

称重配料系统工序是水泥、化工、食品、建材等工农生产的一个重要环节。配料工序的精度和速度直接影响了产品质量与产量,成为工业生产一个重点研究的内容。由于配料过程中存在落料误差、称量误差、累积误差,提高产品整体精度需要设计控制算法降低配料落料误差,选择合适的配料秤及外围设备降低配料称量误差,并设计自动补偿算法降低积累误差。目前,已有的配料控制算法有:模糊控制算法、BP算法、预测函数控制算[1]、PID控制算法、泛逻辑控制器算法、迭代自学习控制算法、逐次平均法、模糊自适应控制算法等,同时采用欠称智能点动补料、超秤自动扣称的二次补偿方法实现配料的精确配料控制。本文针对混凝土搅拌站配料系统,提出迭代自学习控制算法、智能点动的二次补偿方法结合的控制方案,以实现低成本高精度的配料系统控制。

1、凝土搅拌站配料系统
混凝土搅拌站配料系统由储料仓、给料系统、称重计量系统构成,普遍采用断续进料、断续出料的间歇式静态计量法进行重力称量。自动配料系统按材料和给料方式分骨料皮带式给料系统、粉料螺旋式给料系统、液料泵式给料系统。分选机骨料皮带式进料系统具有下料快速、稳定的特征,但皮带供料截面积大,原料在空中的比重较大;液料泵式进料系统的冲击力不可避免,对液料的供给速度和供给量控制难度高;粉料螺旋式进料系统具有快速供给和慢速补偿的特性,且操作简单,能够保证较高的称量精度,是工业粉料配料常用的进料系统。称重模块在控制方法上,3种给料系统均采用开关控制,不具备给料速度和开度连续调节的功能,而且各种材料给料时都存动态响应模型。起始时刻开始给料,T0为材料掉落至计量秤时刻,T2为给料控制电平结束,储料仓门关闭的时刻,T3为材料完全掉落至计量秤时刻。

在T0时刻之后存在落料对[防爆电子秤]1秤体的冲击,且T2~T3时间段空中尚有余料,最后秤体内的实际重量需要包含余料重量,同时消除物料的过冲量。现实生产中,过冲量和余料重量因物料给料系统的料流不稳定而存在不确定性,给配料系统配料精度控制带来很大的困难。

2、配料系统精度控制方法
提高配料系统精度不仅需要从硬件上对计量秤及其变换器进行合理选择和安装,也需要选择合适的控制方法对给料速度和精度进行控制,并用有效的落差补偿算法实现对落料误差和累积误差的补偿和修正。

2.1常用配料控制方法
从控制配料系统方面分析,目前国内最常用的精度控制方法中,需要同时改进机械和控制的方法有多料门(螺旋)上料法,变速控制法。
1)多料门(螺旋)上料法。采用一大一小两个门(螺旋)同时供料。多采用在配料开始时大小门(螺旋)同时给料,到达设定的精称控制阈值时采用小门(螺旋)进行逐步逼近。
2)变速控制法。变速控制法常用于分选机和皮带送料机构,是通过调节输送电机的转速实现对进料速度的控制来实现配料的速度和精度的平衡,需要增加附加的电气控制设备(如变频器、伺服控制器等)和PID控制算法、泛逻辑控制器算法等复杂算法,因此在小型搅拌站此技术没有市场竞争力,在大型设备或精度要求比较高的环境应用较多。

2.2常用补偿控制方法
控制精度的核心是对空中物料的落差和累计误差的补偿,其控制方法有落差自动修正法、定值补偿法、点动补偿法和超量扣称法[3]等。
1)落差自动修正法。落差修正法是受机械结构影响较小,液体灌装机落差比较稳定的情况下选择的控制方法,可单独使用,也可配合其他多种控制方法使用。其控制方法为:先采用人工预设落差初始值,然后通过学习算法寻找合适的落差值,由此诞生的控制算法有迭代自学习控制算法、模糊控制算法、模糊自适应控制算法、基于预测函数的控制算法等。
2)定值补偿法。定值补偿法是针对控制机构稳定,材料均匀的材料提出的落差修正方法。通过在上位机设置定值,实现配料停止时,液体灌装秤秤上材料在设置的误差范围内。这种控制由于需要精密的控制机构和准确的称量机构,对很多使用者要求较高,应用面较小,而且针对系统无法自动适应生产过程中的落差变动,实际应用较少。
3)点动补偿法。点动补偿是国内目前采用最广泛的误差补偿控制方式。称重仪表通常在接近目标值时采用点动补偿可以提高控制精度,点动补偿接触时间在0.3s~0.5s之间最优。
4)超量扣秤法。超量扣秤控制法是对超秤的材料采取投料时提前关门,将一定量的材料留在秤上的控制方法。这种控制方法能确保每盘称量都趋于稳定,防止单盘材料配比不均匀导致产品整体质量不合格的现象发生。但提前关门时间受材料粗细程度和设备电气机构响应快慢有关,很难实现超量扣称的准确性,同时对机构的损坏程度也是不可避免的。

混凝土生产近年诞生的新技术[5](双机双控技术、湿度检测技术、网络和信息技术等技术)、新工艺(如根据含水率自动加砂减水或加石减水、计量精度自动调整、顺序投料、稠度控制等技术)不断发展,也为混凝土质量保证提供了极佳的技术支持。

3、代自学习控制算法
配料过程是一种高度非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂过程,普通PID控制无法达到精度要求。迭代学习控制集合人工智能与自动控制于1978年由日本学者Uchiyama提出,具有边学边干的学习方法,适合非线性复杂的控制设备。本文采用迭代自学习控制算法中最常用的P型学习律[7,8],其学习律如下:
ek(t)=yd(t)-yk(t)(1)
uk+1(t)=uk(t)+L×ek(t)(2)
其中,yd(t)为期望称重重量,yk(t)为实际称量重量,ek(t)为当次称量误差,uk+1(t)为下一次称量的提前关门值,uk(t)为上一次的提前关门值,L为加权学习因子,一般设置范围为0~1,常用黄金比例值0.618作为加权因子。加入现场工作可能存在的白噪声干扰,称重终端在MATLAB中建立对应的SIMULINK仿真模型,取不同加权学习因子进行仿真。

通过仿真分析可知加权学习因子越大,调节量越大,收敛速度越快,但加权学习因子越大,对单次配料的波动影响越大,导致控制存在较大误差。因此,加权学习因子L=0.5会使控制较平滑,但需要加入二次补偿以保证每盘配料的精度。

设称重目标值为w终,允许误差为wa,最终关门时刻重量w关,在w终-w关>wa时采用欠称智能点动喂料的方式完成整体二次补偿。

4、控制结果
采用迭代自学习控制算法和二次补偿的点动控制方法控制脉冲。将式(1)、式(2)编写于PLC程序中用于配料控制系统配料过程。经过现场应用测试,结果可知,此控制方法完全符合预拌混凝土国家标准GB/T14902-2003对混凝土原材料计量允许偏差的要求,确保了产品的高质量性和材料的高利用率。同时配料时间由原来每盘的30s减少到22s(运行无故障且进料连续状态),有效提高了生产速度和产量。

5、结论
经过仿真及现场测试,迭代自学习控制算法能够很快适应各种配料系统,完成配料的精确控制。同时,智能点动补偿的二次补偿方法可克服落差较大的问题,有效提高混凝土生产的速度和产量,防爆电子地磅降低控制系统成本。

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