[发明专利]一种立式混合机填充率自动控制方法及装置

权利要求书

1.一种立式混合机填充率自动控制方法，其特征在于，所述立式混合机包括承重传感器、振动传感器、混合筒和排料门，所述方法包括：

实时获取承重传感器测得的物料质量；

实时获取振动传感器测得的混合筒的振动信息；

将所述振动信息转换为物料密度；

根据所述物料质量、物料密度和混合筒总容量，确定立式混合机的填充率；

根据所述填充率，调节排料门的开度，以使所述填充率维持在预设范围内。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将振动信息转换为物料密度的步骤包括：将所述振动信息输入预设神经网络模型中，得到物料密度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设神经网络模型通过以下步骤确定：

通过训练样本训练原始的神经网络模型，得到训练后的神经网络模型，其中所述训练样本包括多组样本，所述样本包括振动信息和与所述振动信息对应的物料密度；

利用测试样本测试所述训练后的神经网络模型，其中所述测试样本包括多组样本；如果测试通过，则确定训练后的神经网络模型为预设神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过训练样本训练原始的神经网络模型，得到训练后的神经网络模型的步骤包括：

根据训练样本，确定隐层神经元数量；

根据所述隐层神经元数量、原始的神经网络模型和训练样本中的振动信息，确定输出神经元数值；

利用所述输出神经元数值和训练样本中的密度，确定训练误差；

如果所述训练误差在预设误差范围内，确定所述原始的神经网络模型为训练后的神经网络模型；

如果所述训练误差未在预设误差范围内，则调节所述原始的神经网络模型，重复执行所述根据隐层神经元数量、原始的神经网络模型和训练样本中的振动信息，确定输出神经元数值的步骤，直至所述训练误差在预设误差范围。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据训练样本，确定隐层神经元数量利用下述公式计算：

其中n为隐层神经元数量；m为输入神经元数量；p输出神经元数量；a为调节常数，取值为1-10；输入神经元数量m和输出神经元数量p，根据将训练样本划分得到每组数据中的输入数据和输出数据的数量确定。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述隐层神经元数量、原始的神经网络模型和训练样本中的振动信息，确定输出神经元数值利用下述公式计算：

其中x_j为输出神经元数值，f为激活函数；v_ij是隐层神经元与输出层神经元的加权系数；x_i是训练样本中的振动信息；b_j是输出层神经元偏置。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述输出神经元数值和训练样本中的密度，确定训练误差利用下述公式计算：

其中Q(v,b)为训练误差，y_i为训练样本中的密度。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物料质量、物料密度和混合筒总容量，确定立式混合机的填充率按照下述公式计算：

V₁＝m/ρ；

P＝V₁/V₂；

其中m为物料质量，ρ为物料密度，V1为物料体积，V2为混合筒总容量。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据填充率，调节排料门的开度的步骤包括：

如果所述填充率大于预设范围的最高值，则将排料门的开度调大；

如果所述填充率在预设范围内，则将排料门的开度保持不变；

如果所述填充率小于预设范围的最低值，则将排料门的开度调小。

10.一种立式混合机填充率自动控制装置，其特征在于，所述立式混合机包括承重传感器、振动传感器、混合筒和排料门，所述装置包括：

第一获取单元，用于实时获取承重传感器测得的物料质量；

第二获取单元，用于实时获取振动传感器测得混合筒的振动信息；

转换单元，用于将所述振动信息转换为物料密度；

确定单元，用于根据所述物料质量、物料密度和混合筒总容量，确定立式混合机的填充率；

调节单元，用于根据所述填充率，调节排料门的开度，以使所述填充率维持在预设范围内。