基于神经网络的直落失重式物料下料方法
专利号：2017108630737专利权维持
申请日：
2017-09-19
发布日期：2024-09-29
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专利摘要
本发明公开了基于神经网络的直落失重式物料下料方法，在控制器中建立神经网络模块，采用神经网络将下料仓的料位、落料率、物料密度及下料阀开口孔径4个输入量映射为下落物料失重值；获取训练样本，对神经网络进行离线训练；在线进行下料控制时，基于下料仓中仓位传感器和承载下料仓的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下料阀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；采用仓位传感器和搅拌器对下料仓内的物料堆积形态进行检测和调节，减小了落料率波动；又通过对下料累积误差的控制，减小了批量下料的总误差。
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