[发明专利]一种立式混合机填充率自动控制方法及装置有效

专利信息
申请号: 202110184393.6 申请日: 2021-02-08
公开(公告)号: CN112999959B 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 刘哲明;宁江波;任悦;田万一 申请(专利权)人: 中冶长天国际工程有限责任公司
主分类号: B01F35/20 分类号: B01F35/20;B01F35/21;B01F35/221
代理公司: 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 代理人: 逯长明;许伟群
地址: 410006 *** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 立式 混合 填充 自动控制 方法 装置
【说明书】:

本申请提供了一种立式混合机填充率自动控制方法及装置,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。本申请实施例通过控制出料门开度,来实现填充率的控制。保证了立式混合机物料在合适的填充率下工作,既保证物料的混合效果,又防止过高料层导致的生产安全事故,实现了填充率的自动和有效控制。

技术领域

本申请涉及自动控制技术,尤其涉及一种立式混合机填充率自动控制方法及装置。

背景技术

强力混合机是利用机械力和重力等,将两种或两种以上物料混合起来的机械设备,是烧结工艺中关键的设备之一。一般分为立式混合机和卧式混合机,其中立式混合机是借助高速旋转的混合浆,使得物料在强迫扰动下产生剧烈的剪切力与对流,实现物料的均匀混合。

物料的填充率是立式混合机重要的性能参数,填充率为混合筒内物料的体积占混合筒总容量的比例。当填充率过高,物料在混合筒内混合时间过长,即物料从进料口到出料门经过的时间过长,使已经混合均匀的物料又被破环,导致过混合,另外物料在混合筒内填入过高,还有可能使物料与进料口碰撞,引起混合筒的电机过载、停机,严重时甚至会引发安全事故;当填充率过低,物料在混合筒内混合时间过短,即物料从进料口到出料门经过的时间过短,使物料混合不均匀,导致物料欠混合。可见,填充率过高和过低都会影响混合效果,甚至导致严重的安全事故,而立式混合机在工作过程中,难以保证物料填充率维持在规定范围。

因此,如何高效、自动的控制立式混合筒内物料的填充率,成为本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本申请提供一种立式混合机填充率自动控制方法及装置,以避免出现物料在立式混合机中过混合或者欠混合的问题。

根据本申请实施例的第一方面,提供一种立式混合机填充率自动控制方法,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。

在一些实施例中,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。

在一些实施例中,所述预设神经网络模型可以通过以下步骤确定:

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。

在一些实施例中,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;

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