一种基于机器学习的溜槽高度控制方法技术

技术编号:35584029 阅读:24 留言:0更新日期:2022-11-12 16:17
本发明专利技术公开了一种基于机器学习的溜槽高度控制方法,包括检测到车厢进入装载区域后,获取定量仓散料进仓后的散料高度;根据散料高度从定量仓散料高度与溜槽出料口高度关系模型中获取溜槽高度参数;根据溜槽高度参数调整溜槽出料口与车厢的距离高度;开始装载直至车厢装载结束,等待下一节车厢,其中:所述关系模型是通过机器学习建立的,本发明专利技术根据不同颗粒品种煤炭在定量仓中的高度出现变化的现象,采用通过机器学习的方法建立一个定量仓煤炭高度与溜槽出料口高度关系模型,通过关系模型对溜槽出料口的高度进行自适应调整,实现了对溜槽高度自动控制,用定量仓煤炭高度映射不同粒度规格的煤炭,控制方法简单实用。控制方法简单实用。控制方法简单实用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的溜槽高度控制方法


[0001]本专利技术涉及一种基于机器学习的溜槽高度控制方法。

技术介绍

[0002]首先介绍煤炭集散站对火车车厢进行煤炭装箱的过程,其中的煤炭散料是通过皮带输送机将煤炭输送到高位缓冲仓,然后由缓冲仓下落到定量仓(称重仓),然后再通过溜槽下落输送到火车车厢,相对于装满一节火车车厢的煤炭重量大约在60至90吨左右(密度不同重量不同),因此,定量仓通常需要有容纳100吨左右煤炭的容积,对每一节火车车厢的装箱首先从高位缓冲仓放料到定量仓,当定量仓装满一节车厢的煤炭后,将定量仓的出料口打开从连接的溜槽装箱,火车的车厢装箱是连续的,也就是。在装完一节车厢后马上要准备对下一节车厢的装载,时间间隔根据火车的行进速度大约在15秒左右,在15秒钟内要将几十吨的煤炭装入定量仓完成称重,因此,缓冲仓下端是通过开设多个出料口来保证能够快速的出料到定量仓,为了保证称重精度,出料口的出料闸门还是多闸门设置以利于控制流量。
[0003]为了控制装载的质量,在溜槽装载的过程中需要控制溜槽出料口的高度,由于当车厢到达溜槽出料口下端时,溜出的煤炭瞬间就会填满在溜槽出料口下端的车厢段,如果溜槽出料口高度控制的好,那么随着车厢通过溜槽出料口,出料口就会随着车厢移动将装车煤炭的高度刮平,使其高度一致。但是,如溜槽出料口偏高,溜槽出料口就控制不了煤炭装车高度,会造成物料在车厢中的分布不均匀,出现前重后轻的偏载情况,影响火车运输。如果溜槽出料口过低,会造成煤炭无法完全放到车厢中,造成煤炭洒落到车厢外,这样是不允许的。在装载车厢的过程中,如果始终保持一种粒度的散料,溜槽在卸料时的高低基本保持在一个高度状态,但实际上由于煤炭颗粒品种不同例如大颗粒、小颗粒以及粉状,尤其是密度变化大,会造成物料体积的巨大变化,在车厢中的分布情况也不一样,因此,整车厢随着不同煤炭的品种装载的高度也会不同,需要对溜槽出料口的高度进行调整,目前都是现场人为操作控制,随着自动化水平的提高,对于如何对溜槽出料口的高度进行自适应调整一直是业内难啃的骨头。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的溜槽高度控制方法。本方法针对
技术介绍
提出的问题,利用不同颗粒品种煤炭在定量仓中的高度出现变化的现象,采用通过机器学习的方法建立一个定量仓煤炭高度与溜槽出料口高度关系模型,通过关系模型对溜槽出料口的高度进行自适应调整,实现了对溜槽高度调整的自动控制。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术的方案是:一种基于机器学习的溜槽高度控制方法,包括定量仓,定量仓接收从高位缓冲仓多个出口放出的散料,定量仓在接收完散料后打开出料口通过溜槽向以一定速度通过的车厢放料,溜槽罩住定量仓的出料口可上下调整与车厢的距离高度,其中:所述溜槽高度控制方法包括:
第一步:检测到车厢进入装载区域后,获取定量仓散料进仓后的散料高度;第二步:根据散料高度从定量仓散料高度与溜槽出料口高度关系模型中获取溜槽高度参数;第三步:根据溜槽高度参数调整溜槽出料口与车厢的距离高度;第四步:开始装载直至车厢装载结束,等待下一节车厢,返回第一步;其中:所述关系模型是通过机器学习建立的,其建立过程是:在车厢一定移动速度下,对应定量仓中不同密度散料的高度设置不同的溜槽出料口高度进行车厢装载,记录下最佳的溜槽出料口调整高度,将所记录的最佳溜槽出料口调整高度与定量仓中不同密度散料的高度对应关系列表形成所述关系模型。
[0006]方案进一步是:当散料进定量仓后,在散料表面出现有多个高位点时,所述散料高度是对获取的多个高位点和同等数量低位点平均值的高度。
[0007]方案进一步是:当散料进定量仓后,在散料表面出现有多个高位点时,通过机器学习建立所述关系模型过程进一步是:在车厢一定移动速度下,将对应定量仓中不同密度散料多个高位点的高度值作为特征属性的特征值进行记录,同时记录装车过程中对应特征值的溜槽调整高度值,反复进行操作记录多个特征值对应的溜槽不同高度的样本,然后将记录的装车时出现的溜槽高度调整过度的数据样本剔除掉;将有效样本数据划分成训练集和测试集;引入朴素贝叶斯分类器,计算每个散料高位点的高度值在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个溜槽调整高度值类别的条件概率估计,并将结果记录;输入特征属性和训练样本输出分类器,然后通过输入测试集验证,进而从输出分类器得到最佳溜槽出料口调整高度与定量仓中不同密度散料的高度对应关系列表。
[0008]方案进一步是:所述散料高度是通过在定量仓上口设置的激光传雷达或毫米波雷达扫描测距获得高度数据后,然后将高度数据与定量仓高度数据比较计算获得的散料高度。
[0009]方案进一步是:在定量仓卸空散料重量为零到下一节车厢进入装载区域的时间段,高位缓冲仓向定量仓放料完成下一节车厢的物料称重。
[0010]方案进一步是:所述方法进一步包括:在第四步中的开始装载直至车厢装载结束的过程中对溜槽出料口高度继续做动态调整,其过程是:第一步:实时获取定量仓中剩余散料的重量,根据定量仓中剩余散料的重量确定剩余散料的重量与定量仓中原始散料重量之比,称为定量仓散料剩余重量比;或者,根据定量仓中剩余散料的重量确定已装载散料的重量与定量仓中原始散料重量之比,称为定量仓散料卸出重量比;第二步:根据车厢移动速度与车厢总长度与溜槽出料口的位置变化关系,实时计算获取未装载车厢长度与车厢总长度之比,称为车厢装载剩余长度比;或者,计算获取已装载车厢长度与车厢总长度之比,称为车厢已装载长度比;第三步:将定量仓散料剩余重量比的比值与车厢装载剩余长度比的比值进行比较,或者,将定量仓散料卸出重量比的比值与车厢已装载长度比的比值进行比较;第四步:根据比较结果间隔调整溜槽出料口高度:当定量仓散料剩余重量比的比值大于车厢装载剩余长度比的比值时,或者,当定量仓散料卸出重量比的比值小于车厢已装载长度比的比值时,抬高溜槽出料口高度;
当定量仓散料剩余重量比的比值小于车厢装载剩余长度比的比值时,或者,当定量仓散料卸出重量比的比值大于车厢已装载长度比的比值时,降低溜槽出料口高度。
[0011]方案进一步是:所述间隔的时间是车厢每移动1米或2米所需的时间。
[0012]方案进一步是:所述动态调整是按照高度阶梯进行递进式调整,一次调整一个高度阶梯。
[0013]方案进一步是:所述高度阶梯是100mm。
[0014]本专利技术与现有技术的对比其优点是:根据不同颗粒品种煤炭在定量仓中的高度出现变化的现象,采用通过机器学习的方法建立一个定量仓煤炭高度与溜槽出料口高度关系模型,通过关系模型对溜槽出料口的高度进行自适应调整,实现了对溜槽高度自动控制,用定量仓煤炭高度映射不同粒度规格的煤炭,控制方法简单实用。
[0015]下面结合附图和实施例对本专利技术作一详细描述。
附图说明
[0016]图1是火车车厢装载结构示意图。
具体实施方式
[0017]一种基于机器学习的溜槽高度控制方法,所述方法用到的装载设备如图1所示,包括定量仓1,定量仓具有称重本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的溜槽高度控制方法,包括定量仓,定量仓接收从高位缓冲仓多个出口放出的散料,定量仓在接收完散料后打开出料口通过溜槽向以一定速度通过的车厢放料,溜槽罩住定量仓的出料口可上下调整与车厢的距离高度,其特征在于,所述溜槽高度控制方法包括:第一步:检测到车厢进入装载区域后,获取定量仓散料进仓后的散料高度;第二步:根据散料高度从定量仓散料高度与溜槽出料口高度关系模型中获取溜槽高度参数;第三步:根据溜槽高度参数调整溜槽出料口与车厢的距离高度;第四步:开始装载直至车厢装载结束,等待下一节车厢,返回第一步;其中:所述关系模型是通过机器学习建立的,其建立过程是:在车厢一定移动速度下,对应定量仓中不同密度散料的高度设置不同的溜槽出料口高度进行车厢装载,记录下最佳的溜槽出料口调整高度,将所记录的最佳溜槽出料口调整高度与定量仓中不同密度散料的高度对应关系列表形成所述关系模型。2.根据权利要求1所述的溜槽高度控制方法,其特征在于,当散料进定量仓后,在散料表面出现有多个高位点时,所述散料高度是对获取的多个高位点和同等数量低位点平均值的高度。3.根据权利要求1所述的溜槽高度控制方法,其特征在于,当散料进定量仓后,在散料表面出现有多个高位点时,通过机器学习建立所述关系模型过程进一步是:在车厢一定移动速度下,将对应定量仓中不同密度散料多个高位点的高度值作为特征属性的特征值进行记录,同时记录装车过程中对应特征值的溜槽调整高度值,反复进行操作记录多个特征值对应的溜槽不同高度的样本,然后将记录的装车时出现的溜槽高度调整过度的数据样本剔除掉;将有效样本数据划分成训练集和测试集;引入朴素贝叶斯分类器,计算每个散料高位点的高度值在训练样本中的出现频率及每个特征属性划分对每个溜槽调整高度值类别的条件概率估计,并将结果记录;输入特征属性和训练样本输出分类器,然后通过输入测试集验证,进而从输出分类器得到最佳溜槽出料口调整高度与定量仓中不同密度散料的高度对应关系列表。4.根据权利要求1所述的溜槽高度控制方法,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:武徽么世济肖雅静席启明郭欣闫艳姚树楷徐乔木
申请(专利权)人:中煤科工智能储装技术有限公司
类型:发明
国别省市:

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