[发明专利]一种遮光控制系统

说明书

本发明涉及自动化生产领域，公开了一种遮光控制系统，利用NARX神经网络模型1、NARX神经网络模型2和NARX神经网络模型3分别对升降框位移的误差、控制量和实际位移值进行预测，NARX神经网络通过引入延时模块及输出反馈建立模型的动态递归网络，将输入和输出向量延时反馈引入网络训练中，形成新的输入向量，具有良好的非线性映射能力，输入不仅包括原始升降框位移的误差、控制量和实际位移值的输入数据，还包含经过训练后的对应输出数据，网络的泛化能力得到提高，使其在升降框对应参数预测中较传统的静态神经网络具有更好的预测精度和自适应能力，该单片机控制器提高了该控制系统的精确度、鲁棒性和系统的可靠性。

技术领域

本发明涉及自动化生产技术领域，特别涉及一种遮光控制系统。

背景技术

现如今，现有的档案，重要材料备案所用的扫描仪大部分为接触式扫描，利用组合起来的滚筒和传送带输送纸张，因为材料纸张的物理特性十分敏感，扫描时纸张的一部分很可能会被吸附到上方的压板上，而另外的部分则平铺在下方的透明放置板上，导致扫描时的纸张平整度不统一，出现部分扫描清晰，部分扫描不清晰的问题；此外，还可能因为纸屑遮挡纸张，或者纸张卷翘不平等造成扫描不完全的情况。

另外，目前的扫描设备中，控制器对扫描时各部件的控制精度、稳定性、时效性和适应能力较差，影响扫描效果。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种遮光控制系统，能够提高控制器对扫描时遮光装置的控制精度、稳定性、时效性和适应能力，提高扫描效果。

技术方案：本发明提供了一种遮光控制系统，包括设置在机架上的物体传送装置、遮光装置和扫描装置；所述物体传送装置用于将待扫描物体传输到扫描区域内，所述遮光装置用于对所述扫描区域的顶部和四周进行遮光，所述扫描装置用于对所述待扫描物体进行扫描；所述遮光装置包括单片机控制器、固定有位移传感器的升降框以及固定在所述升降框上的升降遮光布，所述单片机控制器通过调节升降框升降带动升降遮光布收放；所述单片机控制器包括STM32单片机、L298电机驱动电路和STM32单片机中的智能控制器，其中智能控制器包括3个NARX神经网络模型、ESN神经网络模型、PID控制器、LSTM神经网络模型、动态递归小波神经网络模型、多个Elman神经网络模型和1个按拍延迟线TDL；STM32单片机、L298电机驱动电路、升降框、升降遮光布和位移传感器组成遮光布收放调节平台，STM32单片机中的智能控制器实现对升降遮光布收放进行智能化调节。

进一步地，在智能控制器中，3个NARX神经网络模型分别为NARX神经网络模型1、NARX神经网络模型2和NARX神经网络模型3，NARX神经网络模型1的输出分别为PID控制器和LSTM神经网络模型对应的输入以及动态递归小波神经网络模型对应的输入，动态递归小波神经网络模型的3个输出分别作为PID控制器输入的比例、微分和积分系数，PID控制器输出值和LSTM神经网络模型输出值的和作为NARX神经网络模型2的输入，NARX神经网络模型2的输出分别为动态递归小波神经网络模型对应的输入、L298电机驱动电路的输入和LSTM神经网络模型对应的输入，位移传感器检测升降框位移值分别作为按拍延迟线TDL和NARX神经网络模型3的输入，NARX神经网络模型3的输出分别为动态递归小波神经网络模型对应的输入和LSTM神经网络模型对应的输入，按拍延迟线TDL输出的升降框多个位移值分别作为多个Elman神经网络模型的输入，多个Elman神经网络模型的输出作为ESN神经网络模型的输入，ESN神经网络模型输出值作为升降框位移反馈值，升降框位移给定值和ESN神经网络模型输出值的误差和误差变化率作为NARX神经网络模型1的输入；NARX神经网络模型2实现对PID控制器输出值和LSTM神经网络模型输出值的和进行预测和对升降框位移的再一次预测控制，ESN神经网络模型实现对多个Elman神经网络模型输出值的融合和对升降框位移量的再一次精确预测。