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基于神经网络的螺杆失重式物料下料方法
- 专利权人:
- 中国计量大学
- 发明人:
- 邹细勇,王月真,穆成银
- 申请号：
- CN201711223838.7
- 公开号：
- CN108002062A
- 申请日:
- 2017.11.20
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于神经网络的螺杆失重式物料下料方法，在控制器中建立神经网络，将下料仓料位、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这些输入量映射为落料失重值；离线训练神经网络后，在线进行下料控制时，基于仓位传感器和称重模块实时采集的信号，神经网络对落料失重值进行预测，处理模块基于该预测值修正下料量后对螺旋输送器的关闭时间进行调节。本发明采用神经网络对不同落料状态下的落料失重值进行预测，可直接精确下料且适用于小批量生产；对下料仓内的物料堆积形态的动态检测和调节，减小了落料率波动；通过对下料累积误差的控制，减小了批量下料的总误差；又由于螺杆可保持高运转速度而提升了下料效率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
