基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器制造技术

本发明专利技术公开了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。神经网络模块基于下料仓的料位、落料率、物料密度及下料阀开口孔径对物料失重值进行预测，从而对下料阀的关闭时间进行调节。基于神经网络对下料中的称重行为进行建模，本发明专利技术训练后的网络能对不同落料状态下的下落物料失重值进行准确预测，从而可实现直接精确下料控制且适用于小批量生产；还结合仓位传感器的检测和搅拌器的控制对下料仓内的物料堆积形态进行调节，减小了落料率波动；又通过对下料累积误差的控制，减小了批量下料的总误差。

Neural network based controller of direct drop weight-loss material cutting machine

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器本申请为申请号201710863074.1、申请日2017年09月19日、专利技术名称“基于神经网络的直落失重式物料下料机及其控制器”的分案申请。
本专利技术涉及定量下料领域，具体涉及一种基于神经网络的直落失重式物料下料机控制器。
技术介绍
在工农业制造和商品包装中，有大量的粉粒物料，如铁精矿、煤粉等炼铁原料，聚丙烯、聚苯乙烯、聚氯乙烯、轻甲基纤维素、聚丙烯睛、环氧树脂粉末涂料等化工原料，石英砂、水泥等建材原料，洗衣粉等日用化工产品，小米、大豆等谷物豆类农产品，或粉、渣、粒状加工食品，饲料、化肥、农药等农业生产物料，以及粉粒状的保健品、中西药剂、调味品等均需要自动定量包装或者配料制造。目前我国有很多企业仍然采用手工定量配料或者包装，一方面劳动强度大，速率慢，经济效益差；另一方面，食品、药品等手工定量往往不能满足卫生要求，有毒有害的物料，人工参与定量容易对人体造成伤害。因此对生产企业来说，急需提供价廉的具有较高速率和准确度的多组份自动定量下料设备或者装置，满足大量的物料定量包装或者配料制造要本文档来自技高网...

【技术保护点】
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；/n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；/n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：/n不断读取称重模块的传感值，当动态重量读数达到(G0...

【技术特征摘要】
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。


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...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹细勇，朱力，穆成银，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33