[发明专利]基于机器学习的螺杆式物料配料机控制器

摘要

本发明公开了基于机器学习的螺杆式物料配料机控制器，其包括信号采集模块、处理模块、神经网络模块、迭代学习模块、存储模块、第一连接阵、第二连接阵和输出模块；采用的动态递归Elman神经网络将下料仓料位、空中落差、落料率、物料密度及螺旋输送器的螺旋叶片直径、螺距和螺杆最大转速映射为物料空中量，离线训练中迭代学习模块根据梯度下降法调整权值，在线控制下料过程中处理模块根据空中量预测值通过输出模块对螺旋输送器进行提前关闭控制。本发明采用非线性网络对下料过程进行建模，训练后的网络能对不同落料状态下的空中量进行准确预测，从而可直接精确下料且适用于小批量生产，又由于螺杆可保持高运转速度而提升了下料效率。

主权项

1.基于机器学习的螺杆式物料配料机控制器，其包括信号采集模块、处理模块、神经网络模块、迭代学习模块、存储模块、第一连接阵、第二连接阵和输出模块，所述信号采集模块分别通过下料仓中仓位传感器、计量斗中斗位传感器和承载计量斗的称重模块来实时采集下料仓料位、计量斗料位、下落物料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；所述输出模块连接到下料仓中仓位传感器的可旋转底座，并根据处理模块的指令控制该底座的运转；所述输出模块还连接到安装在机架靠近下料仓侧壁处的振动杆，并根据处理模块的指令控制振动杆的起停和运转；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、空中落差、落料率、物料密度及螺旋输送器的螺旋叶片直径、螺距和螺杆最大转速7个输入量，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物料空中量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，神经网络对空中量进行预测并经第二连接阵输出给处理模块，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螺旋输送器进行关停控制。