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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(shè)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(chǎn)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(lǐng)域亟需解決的難題之一[ 1]. 國內(nèi)定量裝料、 定量包裝中缺少先進的螺旋加料動態(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、 最后點動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(shù)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.

1  螺旋加料動態(tài)定量稱重結(jié)構(gòu)原理

螺旋加料是料斗電子秤中最常用的一種動態(tài)稱重加料方式. 在定量稱重裝置中, 將電動機驅(qū)動的螺旋加料機電一體化設(shè)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。 啟動絞龍電機, 則對應(yīng)料倉中的粉粒物料就隨著螺旋加料機械機構(gòu)的旋轉(zhuǎn)而進入料斗中. 料斗和稱架之間裝有 3 個應(yīng)變式拉力傳感器, 料斗的重量直接由該拉力傳感器組轉(zhuǎn)換成電信號送入電子測控裝置, 達到設(shè)定重量值時則關(guān)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.

2  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(diào)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(shè)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. 為了提高效率和解決超差問題, 采用了/ 先快后慢、 最后點動0的加料控制方式 , 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; 最后/ 點動加料0以補料的方式來保證最終定量稱重的精度. 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(yù)測給定值 W_g1 時開始/ 慢速加料0; 當?shù)竭_慢速加料預(yù)測給定值 W_g2時, 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 W_sL 時, 則開始慢速/ 點動加料0, 直到物料凈重大于W_sL 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, 與時間( t ₁ ~ t ₄ ) 所對應(yīng)的加料流量曲線. 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(guān). 慢速加料時間越長, Q_g2 越穩(wěn)定, 相應(yīng)預(yù)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, 但 W_g1 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(yù)測 B 并如何動態(tài)在線修正 W_g1 和 W_g2 , 是同時實現(xiàn)定量稱重精度和速度的關(guān)鍵問題.

 

3  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(yù)報模型予以補償:

y( k+ 1) = B _0u( k) + θX^T_k ,

其中參數(shù)向量 H和數(shù)據(jù)向量X k 分別為

θ^T= [α₁ ,α₂ , β₁ ,β₂ ] ,

X^T_k= [ 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(yù)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

為最小. 根據(jù)自校正調(diào)節(jié)^{[ 3]}, 有控制方程

u( k) = 1 /β₀ [y _r - X^T_kθ_k ] ,

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

θ( k+ 1) = θ( k) + P( k) X _{k- 1} [λ+ X^T_k-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+ X^T_k-1 P( k) X _{k- 1} ]^{- 1} X^T_k-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 , 而得到最小方差自校正調(diào)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; 取u( 0) = 0, 經(jīng)過3~ 4次稱重, 就可使落差補償預(yù)測值逼近真值.

4  W_{g 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(diào)節(jié) W_{g 1} , 即用如下一階預(yù)測模型

W_{g 1} ( k+ 1) = W_{g 1} ( k) + [ W_{g 2} ( k) - W_{g 1} ( k) ][ T ₂ ( k) - T ₂ ]/ T ₂

式中: W_{g 1} ( k) 和 W_{g 2} ( k) 分別是第 k 次快速加料與慢速加料預(yù)測給定值; [ W_{g 2} ( k) - W_{g 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), 它是由實驗整定的最佳慢速加料時間;W_{g 1} ( k+ 1) 是第( k+ 1) 次快速加料預(yù)測給定值.

5  實驗結(jié)果與實驗比較

在飼料動態(tài)定量稱重生產(chǎn)現(xiàn)場, 用同樣的設(shè)備,分別采用上述控制算法和常規(guī)經(jīng)驗固定設(shè)定法進行對比實驗. 共抽測 5次, 每次連續(xù)抽測 10 包, 取平均值. 

 

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

6  結(jié)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、 最后點動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(yù)測方程, 對于定量稱重 25kg, 其實測精度優(yōu)于 0. 1% , 速度為 8 包P min, 分辨力為 10g.

( 3) 該項技術(shù)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(yīng)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(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[ J]. 計量學(xué)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, 等. 現(xiàn)代控制理論在工程中的應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 1985.
 

 

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