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0簡介。
配料控制器作為自動配料控制系統(tǒng)的核心設備，廣泛應用于混凝土生產(chǎn)中。配料生產(chǎn)開始后，打開進入料倉的閥門，安裝在計量斗上的稱重傳感器將重量信號轉(zhuǎn)換成電壓信號并發(fā)送給配料控制器，通過計算得到當前重量值；當稱量值接近配方中物料的設定值時，關閉閥門，空氣中的飛散物料全部落入計量料斗后，開始第二種物料的配料，以此類推，完成配方中所有物料的稱量控制。針對現(xiàn)有配料控制器存在的飛料控制不準確、測量精度低的問題，采用迭代學習控制算法，選用24位高精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器設計了一種新型配料控制器，取得了理想的配料精度。
1采用迭代學習控制算法提高配料精度。
實際生產(chǎn)過程表明，配料控制過程重復性強，受多種因素(如物料性質(zhì)、給料沖擊、給料器振動、轉(zhuǎn)動慣量等)影響。[2])，因此很難建立精確的配料控制過程數(shù)學模型。迭代學習控制算法不依賴于動態(tài)系統(tǒng)的精確數(shù)學模型，能夠有效控制具有重復運動的非線性被控對象。該算法簡單，適應性強，適用于配料過程的控制。
進料門在t形開啟時打開，在t形關閉時關閉。開門后，物料在t0落入計量斗，關門后，所有飛散物料在t1落入計量斗。根據(jù)迭代學習控制的思想，在每個配料過程中，都要在時間間隔[t0，t1]內(nèi)給出期望軌跡yd(t)，然后求出輸入控制量u(t)，使實際配料重量在此控制下接近[t0，t1]內(nèi)的yd(t)。本文采用P型迭代學習控制算法，選取關閉提前量U作為控制量，控制量的初始值u1一般為公式設定值K的25%..在第一項研究中，當計量料斗中的實際配料值達到W1=k-u1時，料倉的進料門關閉，實際配料值與給定的預期軌跡之間存在誤差e1=k-W1。設置一個新的控制量u2=u1+kpe1，其中kp為p型迭代學習控制算法的迭代學習因子。經(jīng)過足夠的學習，實際產(chǎn)量可以接近預期產(chǎn)量，配料精度可以達到相關行業(yè)標準[4]。
利用MATLAB對配料過程進行仿真，公式設定值k=800kg，合閘提前量u1=200kg，迭代學習因子kp分別為0.2、0.5、0.8、1.5。可以看出，當?shù)鷮W習因子kp較小時，控制量u平穩(wěn)緩慢地逼近理想范圍，但學習次數(shù)較多。當kp較大時，u可以很快接近理想范圍，但波動較大，很難收斂到理想值?；谄钫{(diào)整p型迭代學習控制算法。kp可以減少誤差，加快響應速度，但是kp受到系統(tǒng)穩(wěn)定性的限制，不能任意增加。為了保證系統(tǒng)具有較快的響應速度和良好的穩(wěn)定性，當控制量u遠離理想控制范圍時，可以采用較大的迭代學習因子kp，使u更快地逼近理想控制范圍；然后，用一個較小的kp使u平滑地收斂到一個較好的值[5]。通過大量仿真實驗，選擇迭代學習因子kp滿足公式(1)，可以獲得理想的配料控制效果。
經(jīng)過15次迭代，最終配料結(jié)果可以平滑收斂到公式設定值。
配料控制器的硬件設計。
配料控制器硬件采用模塊化設計，其中CPU采用單片機ADμC845和8052內(nèi)核，內(nèi)部集成10路24位高精度AD轉(zhuǎn)換器，內(nèi)含62KFlash/E2程序內(nèi)存、4KFlash/E2數(shù)據(jù)內(nèi)存和2304字節(jié)數(shù)據(jù)ram。此外，ADμC845的串口還具有下載程序的功能，非常適合體積小、功耗低的儀器應用。
3.配料控制器的軟件設計。
配料控制器軟件采用前后臺編程方式。后臺一直在無休止的輪詢，前臺在等中斷。一旦中斷發(fā)生，它就跳出后臺輪詢，進入中斷服務程序。處理完中斷后，它返回后臺進行輪詢。
配料控制器的工作狀態(tài)分為正常稱重狀態(tài)和配料狀態(tài)。前者稱量并顯示當前物料重量；后者根據(jù)配方設定點順序自動完成多達4種物料的配料。配料控制器由單機和在線兩套控制模式組成。單機控制時，用戶使用按鈕和生產(chǎn)啟動按鈕進行控制；在線控制中，按鍵控制功能由上位機通過串口屏蔽控制。同時，控制器可以將當前的稱重值傳輸?shù)缴衔粰C進行實時顯示。
4結(jié)論。
(1)以ADμC845為CPU設計的智能配料控制器具有體積小、精度高、系統(tǒng)開發(fā)成本低、開發(fā)周期短的優(yōu)點，軟件可兩次升級，無需修改硬件。
(2)配料控制器功能齊全，集稱重顯示和配料控制雙重功能于一體。系統(tǒng)參數(shù)具有掉電保護功能，可通過串口與上位機在線使用。
(3)樣機調(diào)試表明，該配料控制器線性度好，可靠性高，達到了預期的設計目標，具有應用價值。

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