一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法，包括：步驟1，根據(jù)離線采集的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩和各級脫絨滾筒的最佳轉(zhuǎn)速，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型；步驟2，在生產(chǎn)中實(shí)時采集進(jìn)料棉籽的含水率和各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩；步驟3，利用采集到的該含水率和該各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩，基于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，獲取對各級滾筒的轉(zhuǎn)速的控制模型；步驟4，調(diào)速裝置根據(jù)該控制模型對各級脫絨滾筒電機(jī)進(jìn)行調(diào)速，以使得各級脫絨滾筒工作于能夠獲取最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速。本發(fā)明可使得各級脫絨滾筒隨時工作于最佳工作轉(zhuǎn)速范圍之內(nèi)，可優(yōu)化進(jìn)料棉籽的處理量，避免棉籽累積可能引起的阻塞，從而提高了整體的工作可靠性。
【專利說明】
一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于棉花加工機(jī)械的自動控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種多級脫絨滾筒的棉 籽剝絨機(jī)的自動控制方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 脫絨作為棉花種子加工中的重要環(huán)節(jié)之一，目前普遍采用脫絨機(jī)械完成該工序， 其工作效果直接影響后續(xù)的加工操作。
[0003] 棉籽喂入量是影響脫絨效果的重要因素，喂入量偏多容易造成脫絨滾筒阻塞，進(jìn) 而燒壞電機(jī)；喂入量偏少則導(dǎo)致設(shè)備無法滿負(fù)荷運(yùn)行，生產(chǎn)效率低，能耗大。隨著技術(shù)進(jìn)步， 棉花脫絨機(jī)的自動化程度也在逐漸提高。
[0004] 專利CN102618941A提出了一種剝絨機(jī)自動控制系統(tǒng)，采用單片機(jī)技術(shù)，分別檢測 鋸軸電機(jī)電流和撥籽輥電機(jī)電流，通過撥籽輥電流給定值，自動調(diào)節(jié)喂籽量。該方法以電機(jī) 電流作為檢測和被控變量，由于鋸軸和撥籽輥驅(qū)動電機(jī)功率較大，只有棉籽喂入量明顯增 加時，電機(jī)電流才會隨之發(fā)生改變，因此這種測量方法仍帶有一定滯后性，不能及時反饋 喂入信息，這將為安全操作留下隱患，甚至?xí)蛘{(diào)整不及時造成阻塞。因此，單純以電機(jī)電 流作為被控量，仍有相當(dāng)?shù)木窒扌浴?br>[0005] 為了提高脫絨效率，磨擦式脫絨機(jī)采用多個并排且表面密閉刷毛的脫絨滾筒組合 完成脫絨。專利CN102206871A所公開的棉籽脫絨機(jī)即為此種類型。由于該型脫絨機(jī)具有 多個滾筒級聯(lián)，各滾筒的轉(zhuǎn)速必須相互協(xié)調(diào)，才能最大程度達(dá)到理想剝絨效果。但目前針對 該類型的剝絨機(jī)尚沒有相關(guān)的自動控制方法及裝置出現(xiàn)，因此提高其自動化控制程度就顯 得尤為必要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種棉籽剝絨機(jī)自動控制方法，用于對多 級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速進(jìn)行在線調(diào)節(jié)，以保證獲得最佳的脫絨效果。
[0007] 本發(fā)明公開了一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法，包括：
[0008] 步驟1，根據(jù)離線采集的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩和各級脫絨滾筒 的最佳轉(zhuǎn)速，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型；
[0009] 步驟2,在生產(chǎn)中實(shí)時采集進(jìn)料棉籽的含水率和各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩；
[0010] 步驟3,利用采集到的該含水率和該各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩，基于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模 型，獲取對各級滾筒的轉(zhuǎn)速的控制模型；
[0011] 步驟4,調(diào)速裝置根據(jù)該控制模型對各級脫絨滾筒電機(jī)進(jìn)行調(diào)速，以使得各級脫絨 滾筒工作于能夠獲取最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速。
[0012] 該步驟1進(jìn)一步包括：
[0013] 步驟11，記錄在該進(jìn)料棉籽為喂入量^且含水率Me "時，各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q lk 以及能夠達(dá)到最佳脫絨效果的各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速Nik，m = 1，2…Μ ;n = 1，2…N ;k = 1，2··· K ;i為各級脫絨滾筒的序號，i = 1，2..· I ;K = M*N ;
[0014] 步驟12,以該進(jìn)料棉籽的含水率和各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩為輸入量，以達(dá)到該最佳 脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速為輸出量，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。
[0015] 該步驟3進(jìn)一步包括：
[0016] 當(dāng)該脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速在單位時間的波動大于閾值時，該控制模型包括：使喂入輥 電機(jī)停止工作，使該脫絨滾筒及該脫絨滾筒的所有前級脫絨滾筒停止工作，降低該脫絨滾 筒的所有后級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速。
[0017] 本發(fā)明還公開了一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制裝置，包括多級脫絨滾筒電機(jī)，以及， 喂入輥電機(jī)，還包括：
[0018] 多個脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器，對應(yīng)設(shè)置于多級脫絨滾筒，用于分別測量每級脫 絨滾筒的轉(zhuǎn)矩及轉(zhuǎn)速；
[0019] 棉籽含水率傳感器，用于測量進(jìn)料棉籽的含水率；
[0020] 信號采集裝置，用于采集該脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器測量得到的轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速以及 該棉籽含水率傳感器測量得到的含水率；
[0021] 控制器，利用該信號采集裝置采集到的該含水率和該各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩，基于 所建立的針對各脫絨滾筒轉(zhuǎn)速優(yōu)化控制的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，獲取對各級滾筒的轉(zhuǎn)速 的控制模型，其中，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型為根據(jù)離線采集的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾 筒的轉(zhuǎn)矩和各級脫絨滾筒的最佳轉(zhuǎn)速而建立；
[0022] 調(diào)速裝置，根據(jù)該控制模型對該各級脫絨滾筒電機(jī)進(jìn)行調(diào)速，以使得各級脫絨滾 筒工作于能夠獲取最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速。
[0023] 該控制器預(yù)先離線記錄有在該進(jìn)料棉籽為喂入量Wm且含水率Me "時，各級脫絨滾 筒的轉(zhuǎn)矩Qik以及能夠達(dá)到最佳脫絨效果的各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速Nik，m= 1，2…Μ ;n = 1，2··· N ;k = 1，2···Κ ;i為各級脫絨滾筒的序號，i = 1，2··· I ;K = M*N ;該控制器以該進(jìn)料棉籽的 含水率和各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩為輸入量，以達(dá)到該最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速為輸出量，基 于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，建立該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。
[0024] 當(dāng)該脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速在單位時間的波動大于閾值時，該控制模型包括：使喂入輥 電機(jī)停止工作，使該脫絨滾筒及該脫絨滾筒的所有前級脫絨滾筒停止工作，降低該脫絨滾 筒的所有后級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速。
[0025] 本發(fā)明可使得各級脫絨滾筒隨時工作于最佳工作轉(zhuǎn)速范圍之內(nèi)，可優(yōu)化進(jìn)料棉籽 的處理量，避免棉籽累積可能引起的阻塞，從而提高了整體的工作可靠性。
【附圖說明】
[0026] 圖1所示為本發(fā)明的棉籽剝絨機(jī)自動控制裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0027] 圖2所示為本發(fā)明的棉籽剝絨機(jī)自動控制裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
[0028] 圖3所示為本發(fā)明的棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法的流程示意圖。
[0029] 圖4所示為本發(fā)明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0030] 如圖1所示為本發(fā)明的棉籽剝絨機(jī)的自動控制裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖2所示為 本發(fā)明的棉籽剝絨機(jī)的自動控制裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
[0031] 該棉籽剝絨機(jī)的自動控制裝置包括進(jìn)料斗22,喂入輥電機(jī)20,多級脫絨滾筒（圖 中以三級為例），棉籽含水率傳感器13,脫絨滾筒電機(jī)，脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器，信號采 集裝置12,控制器10和調(diào)速裝置11。
[0032] 棉籽含水率傳感器13設(shè)置于進(jìn)料斗22的內(nèi)壁，用于測量進(jìn)入該進(jìn)料斗22的進(jìn)料 棉籽的含水率。進(jìn)料斗22下方設(shè)置有該多級脫絨滾筒，該進(jìn)料棉籽在該多級脫絨滾筒中實(shí) 現(xiàn)脫絨。喂入輥電機(jī)20安裝于進(jìn)料斗22的喂籽輥軸端，用于控制進(jìn)入到該多級脫絨滾筒 的進(jìn)料棉籽的喂入量。
[0033] 每級脫絨滾筒均對應(yīng)設(shè)置有一個脫絨滾筒電機(jī)，如圖中實(shí)例即為：一級脫絨滾筒 電機(jī)17、中級脫絨滾筒電機(jī)18、末級脫絨滾筒電機(jī)19。
[0034] 每級脫絨滾筒均對應(yīng)設(shè)置有一個脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器，用于測量該脫絨滾筒 的實(shí)時轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速。即，一級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器14,中級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器 15,末級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器16。
[0035] 每級脫絨滾筒電機(jī)通過聯(lián)軸器與對應(yīng)的各級轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩傳感器首端相連，轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩 傳感器末端通過聯(lián)軸器與該級脫絨滾筒首端相連。
[0036] 信號采集裝置12與所有的脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器連接，該信號采集裝置12還 與棉籽含水率傳感器13連接。該信號采集裝置12用于采集各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速以 及進(jìn)料棉籽的喂入量。
[0037] 控制器10,利用該信號采集裝置12采集到的該含水率和該各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩， 基于一 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，獲取對各級滾筒的轉(zhuǎn)速的控制模型，其中，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 模型為根據(jù)離線采集的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩和各級脫絨滾筒的最佳轉(zhuǎn) 速而建立。
[0038] 調(diào)速裝置11，根據(jù)該控制模型對該各級脫絨滾筒電機(jī)進(jìn)行調(diào)速，以使得各級脫絨 滾筒工作于能夠獲取最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速。
[0039] 在圖1、2所示裝置的基礎(chǔ)上，本發(fā)明還公開了一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法， 如圖3所示本發(fā)明的棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法的流程示意圖。
[0040] 步驟101，根據(jù)離線采集的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩和各級脫絨滾 筒的最佳轉(zhuǎn)速，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型為BP (Back Propagation,誤 差反向傳播）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。
[0041] 在實(shí)際生產(chǎn)之前，本發(fā)明需利用步驟101進(jìn)行一離線的預(yù)處理操作。具體包括：啟 動各脫絨滾筒電機(jī)并使之工作于初始轉(zhuǎn)速，達(dá)到正常工作狀態(tài)。
[0042] 設(shè)定喂入輥電機(jī)20工作于某一工作速度Vi，即維持一初始的喂入量I，并持續(xù)喂 入某一固定含水率M Cl的進(jìn)料棉籽。由一級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器14獲取并記錄一級 脫絨滾筒當(dāng)前的轉(zhuǎn)矩信息Qn，中級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器15獲取并記錄中級脫絨滾筒 當(dāng)前的轉(zhuǎn)矩信息Q 21，末級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器16獲取并記錄末級脫絨滾筒當(dāng)前的轉(zhuǎn) 矩ig息Qm。
[0043] 此時，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)適當(dāng)調(diào)節(jié)各脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速，使棉籽達(dá)到最佳脫絨效果，并記 錄下此時一級脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速N n，中級脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速N21，末級脫絨滾筒電機(jī)的 轉(zhuǎn)速N31。
[0044] 接下來，調(diào)整喂入輥電機(jī)20至另一工作速度V2, 即，維持喂入量W2，并持續(xù)喂入該 含水率MCl的進(jìn)料棉籽。由一級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器14獲取并記錄一級脫絨滾筒當(dāng) 前的轉(zhuǎn)矩信息Q 12，中級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器15獲取并記錄中級脫絨滾筒當(dāng)前的轉(zhuǎn)矩 信息Q22，末級脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器16獲取并記錄末級脫絨滾筒當(dāng)前的轉(zhuǎn)矩信息Q 32。
[0045] 此時，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)適當(dāng)調(diào)節(jié)各脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速，使棉籽達(dá)到最佳脫絨效果，并記 錄下此時一級脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速N 12，中級脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速N22，末級脫絨滾筒電機(jī)的 轉(zhuǎn)速N32。
[0046] 根據(jù)精度需求，還可繼續(xù)調(diào)整喂入輥電機(jī)20至多個工作速度^、^5……，以分別 維持喂入量W3、W4、W5……，并記錄下各級脫絨滾筒對應(yīng)的轉(zhuǎn)矩信息Q 13、Q14、Q15……，Q23、Q24、 Q25……，Q33、Q34、Q35……，以及，各級脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速N 13、N14、 N15......，N23、N24、N25......， N33、N34、N35......〇
[0047] 隨后，改變進(jìn)料棉籽的含水率，持續(xù)喂入含水率Mc2的進(jìn)料棉籽，并使喂入輥電機(jī) 20工作于I，與之前相似的，記錄各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩信息，以及調(diào)整各級脫絨滾筒電機(jī)的 轉(zhuǎn)速至獲得最佳脫絨效果，并記錄下來。
[0048] 接下來，持續(xù)喂入含水率Mc2的進(jìn)料棉籽，并使喂入輥電機(jī)20工作于V 2，與之前相 似的，記錄各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩信息，以及調(diào)整各級脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速至獲得最佳脫絨 效果，并記錄下來。
[0049] 根據(jù)精度需求，還可繼續(xù)調(diào)整喂入輥電機(jī)20至多個工作速度V3、V4、V 5……，記錄 各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩信息，以及調(diào)整各級脫絨滾筒電機(jī)的轉(zhuǎn)速至獲得最佳脫絨效果，并記 錄下來。
[0050] 該預(yù)處理操作中采集到的所有數(shù)據(jù)送至控制器10,簡單而言，該控制器10預(yù)先離 線記錄有在該進(jìn)料棉籽為喂入量^且含水率Me "時，各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q lk以及能夠達(dá)到 最佳脫絨效果的各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速Nlk，m = 1，2…Μ ;n = 1，2…N ;k = 1，2…K ;i為各級 脫絨滾筒的序號，i = 1，2…I ;其中K = M*N。
[0051] 該控制器10以該預(yù)處理操作中采集到的所有進(jìn)料棉籽的含水率Mcn和各級脫絨 滾筒的所有轉(zhuǎn)矩Q lk(Qlk、Q2k……QIk)為輸入量，以該預(yù)處理操作中采集到的達(dá)到該最佳脫絨 效果的所有的最佳轉(zhuǎn)速N lk(Nlk、N2k……NIk)為輸出量，基于現(xiàn)有技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法， 建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。如圖4所示為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的示意圖。
[0052] 具體來說，以進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩為輸入量，以達(dá)到該最佳脫 絨效果的所有最佳轉(zhuǎn)速的輸出量作為訓(xùn)練樣本，將多個訓(xùn)練樣本分為兩組，第一組用于訓(xùn) 練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，第二組用于對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行校驗(yàn)，以確定最佳的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制模型。通常將多個訓(xùn)練樣本中的2/3作為第一組訓(xùn)練樣本，剩余的1/3為第二組，作為 校驗(yàn)樣本。
[0053] 該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法包括：
[0054] 步驟1011，對離線獲取的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩及各自達(dá)到最 佳脫絨效果的轉(zhuǎn)速進(jìn)行歸一化處理。
[0055] 該步驟為，對輸入序列和輸出序列中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，這里輸入序列為：進(jìn)料棉 籽的含水率Me、一級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩仏，中級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q 2，末級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q3。 輸出序列為：達(dá)到最佳脫絨效果時的一級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速&，達(dá)到最佳脫絨效果時的中級 脫絨滾筒轉(zhuǎn)速N2，達(dá)到最佳脫絨效果時的末級脫絨滾筒轉(zhuǎn)速N3。輸入序列或輸出序列中的 每個數(shù)據(jù)均依照下式進(jìn)行歸一化計(jì)算。
[0056]
[0057] 其中x_為輸入數(shù)據(jù)中的最大值，x_為輸入數(shù)據(jù)中的最小值；X為輸入數(shù)據(jù)，X'是 歸一化處理后的數(shù)據(jù)。
[0058] 以進(jìn)料棉籽的含水率Me為例，將當(dāng)前的含水率Me代入X，離線獲取的進(jìn)料棉籽的 含水率中的最大值代入 x_，離線獲取的進(jìn)料棉籽的含水率中的最小值代入x_，所得到X' 即為當(dāng)前的含水率Me的歸一化處理后的數(shù)據(jù)。
[0059] 對一級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩仏，中級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q2，末級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q 3，達(dá)到 最佳脫絨效果時的一級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速K，達(dá)到最佳脫絨效果時的中級脫絨滾筒轉(zhuǎn)速N2， 達(dá)到最佳脫絨效果時的末級脫絨滾筒轉(zhuǎn)速N 3均以此方式進(jìn)行歸一化計(jì)算。如此使得輸入 序列和輸出序列中的每個數(shù)據(jù)均在[0，1]之間。
[0060] 步驟1012,初始建立一具有三層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包括輸入層、隱含層和 輸出層。
[0061] 其中，輸入層包括1+1個神經(jīng)元，隱含層包括1+2個神經(jīng)元，輸出層有I個神經(jīng)元， 隱含層的活化函數(shù)為tanh(x)。
[0062] 其中，輸入層的1+1個輸入節(jié)點(diǎn)（Xl，x2，……x I+1)分別對應(yīng)含水率Me、轉(zhuǎn)矩仏， Q2，……Q:。輸出層的I個輸出節(jié)點(diǎn)分別對應(yīng)各個脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速K，N2，……隊(duì)。
[0063] 設(shè)模型中的輸入輸出對應(yīng)關(guān)系：
[0064] 輸入層：輸入 ％= Me，X 2= Q !，xI+1= Q 工
[0065] 輸出：O^XiGO
[0066] 隱含層：輸入：
[0067] 輸出：0j(k) = f(netj(k))
[0068] w,、為輸入層與隱含層的連接權(quán)，f( ·)為激活函數(shù)，可取為正負(fù)對稱的Sigmoid函 數(shù)，即：
[0069] 輸出層：輸入：
[0070] 輸出：0h(k) = g(neth(k))
[0071] w]h(k)為隱含層與輸出層之間的連接權(quán)，g( ·)為激活函數(shù)，
上述具有三層結(jié)構(gòu)的訓(xùn)練函數(shù)采用梯度下降函數(shù)。
[0072] 步驟1013,利用一隨機(jī)函數(shù)產(chǎn)生該連接權(quán)Wlj (k)、wjh (k)，并初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模 型，設(shè)定訓(xùn)練次數(shù)和訓(xùn)練目標(biāo)誤差。
[0073] 步驟1014,利用在步驟1011中歸一化處理后的數(shù)據(jù)中的第一組樣本數(shù)據(jù)，對步驟 1012中建立起的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練直至收斂，并利用第二組樣本數(shù)據(jù)對訓(xùn)練完成 的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型校驗(yàn)測試。
[0074] 具體的，在進(jìn)行訓(xùn)練時，每一個訓(xùn)練樣本均包括輸入（含水率、各滾筒轉(zhuǎn)矩）和目 標(biāo)輸出（滾筒轉(zhuǎn)速），當(dāng)輸入作用到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)際輸出與目 標(biāo)輸出相比較，然后調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，從而使實(shí)際輸出越來越接近于目標(biāo)輸出，以達(dá)到 較快收斂。
[0075] 定義任一個訓(xùn)練樣本p的目標(biāo)輸出為4，根據(jù)步驟1012中所設(shè)定的公式獲得的 實(shí)際計(jì)算輸出為以，則對于每一樣本P的二次型誤差函數(shù)為
[0076]
[0077] 這里f為訓(xùn)練樣本p對應(yīng)的輸出節(jié)點(diǎn)h的目標(biāo)輸出，％為訓(xùn)練樣本p對應(yīng)的輸出 節(jié)點(diǎn)h的實(shí)際計(jì)算輸出，I為網(wǎng)絡(luò)輸出的節(jié)點(diǎn)數(shù)。在進(jìn)行訓(xùn)練時驗(yàn)證誤差Jp是否滿足誤差 要求；若不滿足，則誤差逐層反向傳至之前各層，并按照梯度下降原則將誤差信號加載到連 接權(quán)值上，使整個網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值向誤差減小的方向轉(zhuǎn)化。對第一組訓(xùn)練樣本中的另一個 樣本，再根據(jù)誤差要求調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的連接權(quán)值使其滿足要求，直到所有樣本各自 的誤差都滿足要求或達(dá)到預(yù)設(shè)訓(xùn)練次數(shù)為止。
[0078] 其中輸出層和隱含層的連接權(quán)的調(diào)整公式如下：
[0079] (1)輸出層的任一神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)h在樣本p作用時的連接權(quán)值增量公式為
[0080]
[0081]其中，麥=吋-￥是輸出節(jié)點(diǎn)h在樣本p作用下的誤差信號；
[0082] 式中wh_j (k+Ι)是k+Ι時刻輸出層與隱含層的連接權(quán)值，wh_j (k)是k時刻輸出層與 隱含層的連接權(quán)值，巧輸出節(jié)點(diǎn)h在樣本p作用時的輸出，巧隱含節(jié)點(diǎn)j在樣本p作用下 的輸出。
[0083] (2)隱含層的任一中間節(jié)點(diǎn)j在樣本p作用時的連接權(quán)值增量公式為
[0084] u:, (k+ 1) = u',; (k) + ?/《0廣
[0085] 其_
，巧是隱含層節(jié)點(diǎn)j在樣本P作用下的誤差信 號。
[0086] 式中，Cf是輸入節(jié)點(diǎn)i在樣本P作用下的輸出，η為學(xué)習(xí)速率，η >〇。
[0087] 該校驗(yàn)測試的步驟進(jìn)一步包括：
[0088] 保持訓(xùn)練完的ΒΡ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的連接權(quán)不變，將該校驗(yàn)樣本中的輸入部分作 為網(wǎng)絡(luò)的輸入，正向運(yùn)行該ΒΡ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對輸出的均方誤差進(jìn)行檢驗(yàn)，若該誤差在許 可范圍內(nèi)，則表明模型匹配度較好，可用于后續(xù)控制。否則，需要重新對ΒΡ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn) 行訓(xùn)練并檢驗(yàn)，直到誤差在許可范圍內(nèi)。
[0089] 可見，本發(fā)明的基本流程是在正式進(jìn)入生產(chǎn)過程前，利用離線采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，并利用校驗(yàn)樣本進(jìn)行模型測試。在模型順利測試完畢后，即可進(jìn)行生產(chǎn)應(yīng) 用。
[0090] 通過該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練過程可以保證該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型針對當(dāng)前的進(jìn)料棉籽 的實(shí)際情況具有較高的匹配度，以便于后期的實(shí)際脫絨具有更佳的脫絨效果。
[0091] 步驟102,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型建立好后，進(jìn)入生產(chǎn)過程，在生產(chǎn)中利用棉籽含水 率傳感器13實(shí)時采集進(jìn)料棉籽的含水率，以及，利用脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器14-16實(shí)時 采集各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩。
[0092] 系統(tǒng)上電，進(jìn)入工作過程，各電機(jī)開始工作，當(dāng)棉籽喂入量或棉籽含水率發(fā)生波動 時，棉籽經(jīng)進(jìn)料斗22進(jìn)入一級脫絨滾筒，一級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩隨之發(fā)生變化，信號采集裝 置12通過棉籽含水率傳感器13實(shí)時采集進(jìn)料棉籽的含水率，并且通過脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速 傳感器14-16實(shí)時采集各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩以及轉(zhuǎn)速。
[0093] 步驟103,控制器10將信號采集裝置12采集到的該含水率和該各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn) 矩代入至該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，以獲取對各級滾筒的轉(zhuǎn)速的控制模型。
[0094] 該控制模型為對各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩進(jìn)行的最優(yōu)化控制決策，其中包括對各級脫 絨滾筒電機(jī)提出的最佳工作轉(zhuǎn)速范圍，該最佳工作轉(zhuǎn)速范圍可使得棉籽達(dá)到最佳脫絨效 果。
[0095] 步驟104,該調(diào)速裝置11根據(jù)該控制模型對各級脫絨滾筒電機(jī)進(jìn)行調(diào)速，以使得 各級脫絨滾筒工作于能夠獲取最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速。
[0096] 各級脫絨滾筒工作于最佳工作轉(zhuǎn)速范圍之內(nèi)，可優(yōu)化進(jìn)料棉籽的處理量，避免棉 籽累積可能引起的阻塞，從而提高了整體的工作可靠性。
[0097] 由于每個脫絨滾筒具有獨(dú)立的脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器以及脫絨滾筒電機(jī)，故 而，各脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速均可獨(dú)立進(jìn)行調(diào)節(jié)。該控制模型可以根據(jù)當(dāng)前的棉籽含水率以及各 級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速而專門調(diào)節(jié)某一級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速，以保證各級脫絨滾筒相互協(xié)調(diào)，提 高棉籽處理量，且保證脫絨效果。
[0098] 本發(fā)明循環(huán)執(zhí)行步驟102-104,隨時采集進(jìn)料棉籽的含水率，以及，各級脫絨滾筒 的轉(zhuǎn)矩，并隨時根據(jù)當(dāng)前采集的參數(shù)，調(diào)整各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速。使脫絨效果始終處于優(yōu) 化。
[0099] 其中，該步驟103進(jìn)一步包括：當(dāng)控制器10發(fā)現(xiàn)某級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速在單位時間 的波動大于閾值時，意味著脫絨滾筒電機(jī)發(fā)生故障如轉(zhuǎn)速急劇降低甚至臨界停轉(zhuǎn)，則此時 生成的控制模型包括：使該喂入輥電機(jī)停止工作，使該脫絨滾筒及該脫絨滾筒的所有前級 脫絨滾筒停止工作，降低該脫絨滾筒的所有后級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速。
[0100] 這樣一來，喂入輥電機(jī)停止工作不再接收新的進(jìn)料棉籽，則該脫絨滾筒及該脫絨 滾筒的所有前級脫絨滾筒無新的進(jìn)料棉籽需要處理故而無需繼續(xù)工作，降低該脫絨滾筒的 所有后級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速使得后級棉籽可以慢慢排出。待全部排凈后，可停止后級脫絨滾 筒的轉(zhuǎn)動，進(jìn)行故障排除。
[0101] 本發(fā)明可隨時調(diào)節(jié)脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速，使得各級脫絨滾筒隨時工作于最佳工作轉(zhuǎn)速 范圍之內(nèi)，可優(yōu)化進(jìn)料棉籽的處理量，避免棉籽累積可能引起的阻塞，從而提高了整體的工 作可靠性。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制方法，其特征在于，包括： 步驟1，根據(jù)離線采集的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩和各級脫絨滾筒的最 佳轉(zhuǎn)速，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型； 步驟2,在生產(chǎn)中實(shí)時采集進(jìn)料棉籽的含水率和各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩； 步驟3,利用采集到的該含水率和該各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩，基于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型， 獲取對各級滾筒的轉(zhuǎn)速的控制模型； 步驟4,調(diào)速裝置根據(jù)該控制模型對各級脫絨滾筒電機(jī)進(jìn)行調(diào)速，以使得各級脫絨滾筒 工作于能夠獲取最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該步驟1進(jìn)一步包括： 步驟11，記錄在該進(jìn)料棉籽為喂入量t且含水率Me "時，各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q lk以及 能夠達(dá)到最佳脫絨效果的各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速Nik，m = 1，2…Μ ;n = 1，2…N ;k = 1，2…K ; i為各級脫絨滾筒的序號，i = 1，2." I ;K = M*N ; 步驟12,以該進(jìn)料棉籽的含水率和各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩為輸入量，以達(dá)到該最佳脫絨 效果的最佳轉(zhuǎn)速為輸出量，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。3. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該步驟3進(jìn)一步包括： 當(dāng)該脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速在單位時間的波動大于閾值時，該控制模型包括：使喂入輥電機(jī) 停止工作，使該脫絨滾筒及該脫絨滾筒的所有前級脫絨滾筒停止工作，降低該脫絨滾筒的 所有后級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速。4. 一種棉籽剝絨機(jī)的自動控制裝置，包括多級脫絨滾筒電機(jī)，以及，喂入輥電機(jī)，其特 征在于，還包括： 多個脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器，對應(yīng)設(shè)置于多級脫絨滾筒，用于分別測量每級脫絨滾 筒的轉(zhuǎn)矩及轉(zhuǎn)速； 棉籽含水率傳感器，用于測量進(jìn)料棉籽的含水率； 信號采集裝置，用于采集該脫絨滾筒轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)速傳感器測量得到的轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速以及該棉 籽含水率傳感器測量得到的含水率； 控制器，利用該信號采集裝置采集到的該含水率和該各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩，基于一神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，獲取對各級滾筒的轉(zhuǎn)速的控制模型，其中，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型為根據(jù)離 線采集的進(jìn)料棉籽的含水率、各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩和各級脫絨滾筒的最佳轉(zhuǎn)速而建立； 調(diào)速裝置，根據(jù)該控制模型對該各級脫絨滾筒電機(jī)進(jìn)行調(diào)速，以使得各級脫絨滾筒工 作于能夠獲取最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速。5. 如權(quán)利要求4所述的裝置，其特征在于，該控制器預(yù)先離線記錄有在該進(jìn)料棉籽為 喂入量t且含水率Me "時，各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩Q lk以及能夠達(dá)到最佳脫絨效果的各級脫 絨滾筒的轉(zhuǎn)速Nlk，m = 1，2…M;n = 1，2…N;k = 1，2…K ;i為各級脫絨滾筒的序號，i = 1，2··· I ;K = M*N ;該控制器以該進(jìn)料棉籽的含水率和各級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)矩為輸入量，以達(dá) 到該最佳脫絨效果的最佳轉(zhuǎn)速為輸出量，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，建立該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模 型。6. 如權(quán)利要求4所述的裝置，其特征在于，當(dāng)該脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速在單位時間的波動大 于閾值時，該控制模型包括：使喂入輥電機(jī)停止工作，使該脫絨滾筒及該脫絨滾筒的所有前 級脫絨滾筒停止工作，降低該脫絨滾筒的所有后級脫絨滾筒的轉(zhuǎn)速。
【文檔編號】G05B19/18GK105862136SQ201510027093
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2015年1月20日
【發(fā)明人】周利明, 李樹君, 苑嚴(yán)偉, 趙化平, 張俊寧, 董鑫, 孫正
【申請人】中國農(nóng)業(yè)機(jī)械化科學(xué)研究院