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深圳市卓禾儀器有限公司

螺旋加料動態(tài)定量稱重控制方法的研究

時間:2014-9-2閱讀:912
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螺旋加料定量稱重是粉粒物料行業(yè)常見的動態(tài)在線計量設備. 螺旋加料動態(tài)定量稱重過程含有時變、 非線性和各種不確定性因素. 在工業(yè)連續(xù)生產過程中, 如何同時提高動態(tài)定量稱重精度和稱重速度,一直是企業(yè)和計量領域亟需解決的難題之一[ 1]. 國內定量裝料、 定量包裝中缺少*的螺旋加料動態(tài)定量稱重控制方法, 所以動態(tài)精度低, 速度慢, 制約了行業(yè)的發(fā)展. 在一些不能快速在線準確稱重的行業(yè)中, 為防止因重量不足而失去信譽, 不得不采用稍微超重稱重裝料的方法. 本文在研制飼料、 面粉動態(tài)定量稱重包裝中, 通過分析螺旋加料動態(tài)在線定量稱重過程, 給出了一種新型雙速變徑變距螺旋加料動態(tài)定量稱重控制方法. 該方法采用/ 先快后慢、 zui后點動0的控制方式, 較好地解決了動態(tài)定量稱重過程中精度和速度的矛盾. 實踐證明, 該項技術對飼料、 面粉、 糧食、 化肥、 水泥以及小粉粒物料量的定量裝料、 定量包裝和稱重配料, 效果頗佳.

螺旋加料動態(tài)定量稱重結構原理

螺旋加料是料斗電子秤中zui常用的一種動態(tài)稱重加料方式. 在定量稱重裝置中, 將電動機驅動的螺旋加料機電一體化設備( 俗稱絞龍電機) 置于料倉與料斗之間, 由電子測控裝置實現(xiàn)粉粒物料的動態(tài)定量稱重, 如圖 1 所示. 啟動絞龍電機, 則對應料倉中的粉粒物料就隨著螺旋加料機械機構的旋轉而進入料斗中. 料斗和稱架之間裝有 3 個應變式拉力傳感器, 料斗的重量直接由該拉力傳感器組轉換成電信號送入電子測控裝置, 達到設定重量值時則關閉該絞龍電機停止加料, 并控制料斗門開門卸料, 即完成一次動態(tài)加料定量稱重.

螺旋加料控制方式的研究

螺旋加料裝置是保證動態(tài)定量稱重精度和均勻度的重要環(huán)節(jié). 由于螺旋加料機電一體化裝置的非線性和強無自衡性, 以及在加料過程中物料的粒度、濕度和料倉壓力等又會引起加料流量的不穩(wěn)定性.若加快稱重速度, 則物料對料斗的沖擊, 將影響稱重的精度和穩(wěn)定性; 而若提高稱重精度, 就不得不降低加料速度.

為了協(xié)調稱重精度和稱重速度的矛盾, 目前大部分動態(tài)在線定量稱重設備采用兩段加料方式[ 2].該加料方式只在一定程度上能夠兼顧精度和速度的要求, 精度不高, 且存在超差. 由于螺旋加料的不可逆性, 定量稱重超差無法彌補, 只能重新進行. 為了提率和解決超差問題, 采用了/ 先快后慢、 zui后點動0的加料控制方式( 如圖 2 所示) , 旨在用/ 快速加料0縮短加料時間, 提高稱重速度; 采用/ 慢速加料0來減小物料沖擊, 提高檢測精度; zui后/ 點動加料0以補料的方式來保證zui終定量稱重的精度. 其控制加料過程如下: 在稱重開始時/ 快速加料0, 當達到快速加料預測給定值 Wg1 時開始/ 慢速加料0; 當?shù)竭_慢速加料預測給定值 Wg2 , 延遲一段時間等待空中料落入料斗, 如還達不到物料定量值 Ws 的系統(tǒng)允許誤差下限值 WsL , 則開始慢速/ 點動加料0, 直到物料凈重大于WsL 時才開料斗門卸料. 由于每次點動加料時間隨著物料差值的減小而減小,所以有效地避免了超差的發(fā)生.

由于螺旋加料機械裝置的時變性, 與圖 2 中時間( t 1 ~ t 4 ) 所對應的加料流量曲線如圖 3 所示. 當發(fā)出加料信號后, 螺旋機械總要滯后一段時間才開始加料; 當停止加料時, 螺旋加料機械慣性又要延遲一段時間才能停止; 螺旋加料停止后, 空中還有尚未落入料斗的空間料( 稱為落差 B, 也稱為提前停機量) ,使稱量值增加, 其增加量的大小與停止加料前的流量有關. 慢速加料時間越長, Qg2 越穩(wěn)定, 相應預測的 B 越準確, 但降低了稱重速度. 若從定量稱重速度上考慮, Wg1 越大越好, Wg1 越大則慢速加料時間越短, 又會影響定量稱重精度. 因此, 如何正確預測 B 并如何動態(tài)在線修正 Wg1 Wg2 , 是同時實現(xiàn)定量稱重精度和速度的關鍵問題.

落差的補償算法

影響動態(tài)定量稱重精度的不確定性, 主要是停止加料后空中落料的隨機性和不可測性, 無法用一個固定的參數(shù)加以補償. 落差可以用如下二階預報模型予以補償:

y( k+ 1) = B 0u( k) + θXTk ,

其中參數(shù)向量 H和數(shù)據(jù)向量X k 分別為

θT= [α1 ,α2 , β1 ,β2 ] ,

XTk= [ y( k) , y( k- 1) , u( k- 1) , u( k- 2) ] .

式中: y ( k) 是第 k 次落差補償量, u( k) 是第 k 次定量稱重誤差. 因此是基于第 k 次及以前的落差補償量和稱重誤差, 預報第( k+ 1) 次的落差補償量. 其控制目標是選擇一個合適的 u( k) , 使控制目標

J= E[ y( k+ 1) - y r ]2

為zui小. 根據(jù)自校正調節(jié)[ 3], 有控制方程

u( k) = 1 /β0 [y r - XTkθk ] ,

當取到數(shù)據(jù) y( k+ 1) , 對參數(shù)向量θ , 采用帶遺忘因子λ的在線遞推zui小二乘法,

θ( k+ 1) = θ( k) + P( k) X k- 1 [λ+ XTk-1 P( k) X k- 1 ]- 1·[ y( k) -β0 u( k) -θ( k) X k- 1  ] ,

P( k+ 1) = 1/λ{ P( k) - P( k) X k- 1·[λ+ XTk-1 P( k) X k- 1 ]- 1 XTk-1 P( k) }.

在線估計θ( k+ 1), 并用估計參數(shù)來代替真實參數(shù)θ , 而得到zui小方差自校正調節(jié)器.

在實際控制過程中, β0  一次取定為 0. 9, 不參與估計運算; 遺忘因子λ取值 0. 99; 遞推初始值θ( 0)取在線辨識的一組定常參數(shù); y ( 0) 由實驗選定; u( 0) = 0, 經過3~ 4次稱重, 就可使落差補償預測值逼近真值.

4  Wg 1 的自動修正

快速加料給定值的修正原理是根據(jù)慢速加料的時間長短來調節(jié) Wg 1 , 即用如下一階預測模型

Wg 1 ( k+ 1) = Wg 1 ( k) + [ Wg 2 ( k) - Wg 1 ( k) ][ T 2 ( k) - T 2 ]/ T 2

式中: Wg 1 ( k) Wg 2 ( k) 分別是第 k 次快速加料與慢速加料預測給定值; [ Wg 2 ( k) - Wg 1 ( k ) ] 為第 k次慢速加料重量; T 2 ( k) 是第 k 次慢速加料時間; T 2是常數(shù), 它是由實驗整定的*慢速加料時間;Wg 1 ( k+ 1) 是第( k+ 1) 次快速加料預測給定值.

實驗結果與實驗比較

在飼料動態(tài)定量稱重生產現(xiàn)場, 用同樣的設備,分別采用上述控制算法和常規(guī)經驗固定設定法進行對比實驗. 共抽測 5, 每次連續(xù)抽測 10 , 取平均值. 結果如表 1 所示.

由表 1 可知, 精度由經驗固定設定法的不足0. 2% 提高到預測算法的優(yōu)于 0. 1%, 并且點動次數(shù)減少.

結論

( 1) 本文給出的動態(tài)定量稱重螺旋加料控制方法采用/ 先快后慢、 zui后點動0并引入控制算法, 較好地解決了動態(tài)定量稱重精度和速度的矛盾.

( 2) 本項研究從過程對象的實際出發(fā), 采用兩種簡單的預測方程, 對于定量稱重 25kg, 其實測精度優(yōu)于 0. 1% , 速度為 8 P min, 分辨力為 10g.

( 3) 該項技術對糧食、 面粉、 化肥、 水泥以及小粉粒物料量的定量包裝有較大的應用潛力和推廣價值.

參考文獻:

[1] 施昌彥. 動態(tài)稱重測力技術的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[ J]. 計量學報, 2001, 22( 3): 201~ 205.

[2] Balachandran W. Optimal digital control and filturing for dy -namic weighing system[ A] . IEEE IMTC. 95, 1995: 293~298.

[3] 袁著祉, 阮榮耀, 高龍, . 現(xiàn)代控制理論在工程中的應用[M]. 北京: 科學出版社, 1985.

 

 (深圳卓禾儀器 www.szlongxin.com)

 

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