[发明专利]基于透明裹包机推盒光电感应的推盒灵敏度维护系统有效

专利信息
申请号: 202210822124.2 申请日: 2022-07-14
公开(公告)号: CN114896827B 公开(公告)日: 2022-09-27
发明(设计)人: 高芳旺;康等贵;王峰;胡小凤;彭强;孙焕美;张超;刘娟;马海乐;张书云;李娜;孙美;丁慧 申请(专利权)人: 山东鲁抗医药集团赛特有限责任公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F30/17;G06Q10/00;G06Q10/04;G06Q50/04;B65B57/00;G06F119/02
代理公司: 青岛致嘉知识产权代理事务所(普通合伙) 37236 代理人: 韩艳艳
地址: 271000 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 基于 透明 包机 光电 感应 灵敏度 维护 系统
【说明书】:

发明涉及设备控制调节技术领域,具体涉及一种基于透明裹包机推盒光电感应的推盒灵敏度维护系统。该系统采集推盒动作数据并进行分析整理,获得推盒动作可靠率。根据推盒动作可靠率变化序列对不同裹包机进行分组,并根据每组的数据获得对应的可靠率预测模型,利用可靠率预测模型预测实时可靠率变化序列未来时刻的预测可靠率变化序列。通过对比预测可靠率变化序列和真实可靠率变化序列的相似度判断是否需要进行灵敏度维护,进而通过对控制器参数的控制对推盒动作灵敏度进行控制维护。本发明通过光电感应采集多种推盒动作数据并分析推盒动作状态,从而实现对推盒灵敏度的控制。

技术领域

本发明涉及设备控制调节技术领域,具体涉及一种基于透明裹包机推盒光电感应的推盒灵敏度维护系统。

背景技术

透明裹包机广泛应用于各种盒装产品的包装工艺,通过传送带、推盒控制器等多种机械装置将产品进行透明膜包裹工艺。传统的透明裹包机推盒处金属感应开关使用简单的物理摆动结构,在执行推盒动作时容易将摆动的金属板顶偏或者来回摆动时导致紧固螺丝脱落,造成设备停机,影响正常产能。因此现有技术中对推盒动作控制器进行改进,将简单的金属条物理摆动模式修改成整面板直线固定移动模式,不仅能够降低故障率还能够实现灵敏度的自动控制调优。

在生产过程中,因为生产线中透明包装材料较多,容易导致一些裁剪生成的小片透明材料或者透明碎屑进入推盒执行机构,从而导致除自身金属卡滞外的直线结构滑动的卡滞,此类卡滞不会直接影响裹包机的正常工作,但是会影响推盒装置的推盒灵敏度,影响整体设备的稳定性。因此需要对推盒动作控制器进行控制调优,使得推盒装置能够对推盒灵敏度进行维护,保证设备稳定性。常见的推盒动作控制器为PID控制器,对推盒动作控制器进行控制调优的过程通常是人为的根据生产状态对相应参数进行调整,不仅对工作人员的能力素养有要求,还会因为主观判断导致错误调整或者调整后效果达不到预期。

发明内容

为了解决上述技术问题,本发明的目的在于提供一种基于透明裹包机推盒光电感应的推盒灵敏度维护系统,所采用的技术方案具体如下:

本发明提出一种基于透明裹包机推盒光电感应的推盒灵敏度维护系统,所述系统包括:推盒动作数据采集模块、推盒动作数据分析模块、推盒动作可靠率预测模块和推盒灵敏度维护模块;

所述推盒动作数据采集模块用于采集每次推盒动作控制器执行一次推盒动作产生的推盒动作数据;所述推盒动作数据包括控制器启动至稳态状态所需的稳态时间、控制器执行到末端过程中的第一平均脉宽比例和控制器启动至稳态状态过程中的脉宽比例;

所述推盒动作数据分析模块用于根据控制器启动至稳态状态过程中的最大脉宽比例和过程中的第二平均脉宽比例获得卡滞因子;以所述稳态时间、第一平均脉宽比例和所述卡滞因子作为特征向量;对所述特征向量进行特征提取,获得推盒动作可靠率;

所述推盒动作可靠率预测模块用于获取每台透明裹包机的推盒动作可靠率变化序列;根据所述推盒动作可靠率变化序列将多个正常运行的透明裹包机分组,获得多个裹包机组;每组所述裹包机组中的所述推盒动作可靠率变化序列作为训练数据获得可靠率预测模型;采集透明裹包机的实时可靠率变化序列,输入对应的所述可靠率预测模型中,获得预测可靠率变化序列;

所述推盒灵敏度维护模块用于采集所述预测可靠率变化序列对应时序上透明裹包机的真实可靠率变化序列;获得所述预测可靠率变化序列与所述真实可靠率变化序列的相似度;若所述相似度小于预设相似度阈值,则调整控制器的参数,直至所述相似度大于所述相似度阈值。

进一步地,所述推盒动作数据采集模块获取所述稳态时间的方法包括:

根据预设频率通过光电传感器采集控制器的动作速度,获得动作速度序列;若所述动作速度序列中存在预设数量个连续元素的元素值相等,则以所述连续元素的初始元素对应的时间作为控制器达到稳态状态的稳态时间。

进一步地,所述根据控制器启动至稳态状态过程中的最大脉宽比例和过程中的第二平均脉宽比例获得卡滞因子的方法包括:

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