混凝土搅拌站智能控制系统
摘要
随着铁路客运专线等国家一系列重点工程和各省市地方基础设施建设工程的相继启动,施工工艺标准随之逐步提高,极大刺激混凝土需求市场,同时对混凝土搅拌站控制系统也提出了更高的要求。然而与发达国家相比,我国混凝土搅拌站控制系统的研究在稳定性和配料精度方面都存在很大的差距,因此急需研制开发高精度、智能型的搅拌站控制系统。
针对以单片机为核心的自动控制系统存在的配料误差大、精度低、故障率高、界面人性化不足等问题,本文运用神经网络算法与遗传算法相结合对系统配料误差进行补偿,设计出全新一代的混凝土智能控制系统。首先对混凝土搅拌站的发展、生产工艺、控制系统的国内外现状等进行了全面论述,并对生产混凝土过程进行建模和对其产生配料误差的原因进行分析;然后运用基于遗传算法改进的神经网络算法对混凝土配料过程误差进行补偿;最后以工控机和PLC为核心,配以高性能的数字模块化外设组成的一体化计算机多级自动控制系统;上层监控系统采用了基于数据库技术的系统软件,实现了信息共享;还采用组态王软件设计了更加生动和人性化搅拌站操作监控界面。最终实现了对混凝土搅拌站整个生产过程的集成自动控制。
实践结果表明,本文所设计的混凝土搅拌站智能控制系统提高配料的精度,满足和贴近实际工程的高精度、高速度和高智能化配料需要,对混凝土搅拌站控制系统的更新换代有很大的社会意义和推广价值。
The requirements of construction process standard are increasingly rigid with the national key projects of special railway line and some municipal infrastructure constructions implemented gradually. Demands of concrete are increased greatly and high performances for automation control system of concrete mixing station are required correspondingly. However, there is a great gap in stability and proportioning precision between the research on concrete batching control system in our country and that in advanced countries, so a high precision and intelligence mixing control system is developed eagerly.
In this paper, one brand-new generational and intelligence control system of mixing stations on the basis of ANN and GA compensating system proportioning error is presented, in terms of the facts that the current applied concrete mixing stations with single chip core control system have the occurrence of big proportioning error, low measurement precision, high malfunction rate and he lack of friendly human interface. At first, it gives a comprehensive introduction about the development and producing flow of concrete-mixing-station, the home and overseas status qua of its automation control system. While the mathematics model is established during the production process of concrete and the reasons why proportioning error is produced are analyzed. Then improved ANN is applied to compensate proportioning error on the basis of GA. At last the multiple level computer control system on the basis of PLC is formed. The upper monitoring subsystem, on the basis of database, share those required information. Kingview, one advanced configuration software, is applied to form the visualized human interface of concrete mixing station control. Therefore, the production processes of concrete mixing stations are integrated effectively.
The practice proved that the proposed intelligent control system of the concrete mixing station in the paper could improve proportioning precision, meet the batching demand of high precision, high speed and high intelligence, solve the field production issues efficiently and would have the significance for the upgrade of concrete mixing station control system.
针对以单片机为核心的自动控制系统存在的配料误差大、精度低、故障率高、界面人性化不足等问题,本文运用神经网络算法与遗传算法相结合对系统配料误差进行补偿,设计出全新一代的混凝土智能控制系统。首先对混凝土搅拌站的发展、生产工艺、控制系统的国内外现状等进行了全面论述,并对生产混凝土过程进行建模和对其产生配料误差的原因进行分析;然后运用基于遗传算法改进的神经网络算法对混凝土配料过程误差进行补偿;最后以工控机和PLC为核心,配以高性能的数字模块化外设组成的一体化计算机多级自动控制系统;上层监控系统采用了基于数据库技术的系统软件,实现了信息共享;还采用组态王软件设计了更加生动和人性化搅拌站操作监控界面。最终实现了对混凝土搅拌站整个生产过程的集成自动控制。
实践结果表明,本文所设计的混凝土搅拌站智能控制系统提高配料的精度,满足和贴近实际工程的高精度、高速度和高智能化配料需要,对混凝土搅拌站控制系统的更新换代有很大的社会意义和推广价值。
The requirements of construction process standard are increasingly rigid with the national key projects of special railway line and some municipal infrastructure constructions implemented gradually. Demands of concrete are increased greatly and high performances for automation control system of concrete mixing station are required correspondingly. However, there is a great gap in stability and proportioning precision between the research on concrete batching control system in our country and that in advanced countries, so a high precision and intelligence mixing control system is developed eagerly.
In this paper, one brand-new generational and intelligence control system of mixing stations on the basis of ANN and GA compensating system proportioning error is presented, in terms of the facts that the current applied concrete mixing stations with single chip core control system have the occurrence of big proportioning error, low measurement precision, high malfunction rate and he lack of friendly human interface. At first, it gives a comprehensive introduction about the development and producing flow of concrete-mixing-station, the home and overseas status qua of its automation control system. While the mathematics model is established during the production process of concrete and the reasons why proportioning error is produced are analyzed. Then improved ANN is applied to compensate proportioning error on the basis of GA. At last the multiple level computer control system on the basis of PLC is formed. The upper monitoring subsystem, on the basis of database, share those required information. Kingview, one advanced configuration software, is applied to form the visualized human interface of concrete mixing station control. Therefore, the production processes of concrete mixing stations are integrated effectively.
The practice proved that the proposed intelligent control system of the concrete mixing station in the paper could improve proportioning precision, meet the batching demand of high precision, high speed and high intelligence, solve the field production issues efficiently and would have the significance for the upgrade of concrete mixing station control system.
引文
[1]高佳珍,混凝土搅拌站(楼)综述(一):建设机械技术与管理,2000.1
[2]高佳珍,混凝土搅拌站(楼)综述(二):建设机械技术与管理,2000.2
[3]刘武,单片机在混凝土搅拌站控制系统的应用.电子技术,2000.9:19-21
[4]田奇,混凝土搅拌楼及沥青混凝土搅拌站.北京:中国建材工业出版社,2005.7
[5]潘祥亮,罗利文.基于单片机的水泥配料自动控制系统.自动化仪表,2004,25(12):41-46
[6]高佳珍,混凝土搅拌站(楼)综述(三):建设机械技术与管理,2000.3
[7]高佳珍,混凝土搅拌站(楼)综述(四):建设机械技术与管理,2000.4
[8]黄长礼,刘古崛.混凝土机械.北京:机械工业出版社,2001.8
[9]吕颖凡,混凝土搅拌站微机控制系统改造.山西建筑,2006.
[10]高佳珍,混凝土搅拌站(楼)综述(五):建设机械技术与管理,2000.5
[11]季利伟,迭代自学习动态称量配料方法及其在混凝土搅拌系统中的应用:硕士学位论文,2001.21-23
[12]尹进文,混凝土搅拌站单片机自动控制系统.中国设备管理,2000.7
[13]尹淑平,李晓媛,高继贤.商品混凝土搅拌自动控制系统.电气时代,2005.3
[14]张立明,人工神经网络的模型及其应用[M].上海:复旦大学出版社,1995
[15]王圣亮,炼铁高炉上料监控系统及其配料落差的模糊控制:硕士学位论文.山东:山东大学,2005.26-29
[16]胡守仁,神经网络应用技术.长沙:国防科技大学出版社,1993.29-30
[17]党建武,神经网络技术及应用.北京:中国铁道出版社,2000.41-42
[18]D.E.Rumellhart,G.E.Hintonand,Learning representations by propagation errors.Nature,1986,(323):533536
[19]贺清碧,周建丽.BP神经网络收敛性问题的改进措施:重庆交通学院学报,2005.(2)143-145
[20]谭显胜,周铁军.BP算法改进方法的研究进展[J].怀化学院学报,2006,25(2):126-130
[21]王小平,曹立明.遗传算法—理论、应用与软件实现[M].西安交通大学出版社.2002
[22]吕峰,石敏,吴丹雯,谢妍,周晓东.基于GA的BP神经网络模型的研究及应用:武汉理工大学学报,2002.24(2)
[23]叶军,张新华.多层前向神经网络的快速学习算法及其应用:控制与决策,2002,17(增刊)
[24]徐听,贺汉根.神经网络增强学习的梯度算法研究:计算机学报,2003.26(2):15-20
[25]阎平凡,张长水.人工神经网络模拟进化计算[M].清华大学出版社,2000
[26]赵元黎,杨雷,郑国恒.基于现场总线的微机控制混凝土配料.水利机械,2002.12
[27]陈斌,林小峰,许光泞.PLC在商品混凝土搅拌站自动控制系统中的应用.工矿自动化,2004.8
[28]张建中.混凝土搅拌站“一机两站”微机自动控制系统.建筑机械技术与管理,2001.11
[29]戚承江,孙运波,张华.混凝土搅拌站(楼)模拟控制实验系统.建筑机械,2002.1
[30]师俭英.可编程控制器在混凝土搅拌站控制系统上的应用.混凝土,2004.2
[31]尹淑平,李晓媛,高继贤.商品混凝土搅拌自动控制系统.电气时代,2005.3
[32]Gianluca Cena,Luca Durante,Adriano Valenzano,Standard fieldbus networks for industrial applications,Computer Standards&Interfaces,17(2)155-167
[33]黄松华,基于ANN和DCS的混凝土搅拌站测控系统的研究与设计:硕士学位论文,南京:河海大学.2005
[34]西门子(中国)有限公司.S 工 EMENS.STEP 7-Micro编程参考手册,1996.
[35]西门子(中国)有限公司.SIEMENS S7-200可编程序控制器硬件和安装手册,1996.11
[36]西门子(中国)有限公司.SIEMENS S7-200可编程序控制器系统手册,2002.12
[37]孙流芳,牛新国,舒莹.可编程控制器选用手册.北京:机械工业出版社,2002.7
[38]曲波,肖圣兵,吕建平.工业常用传感器选型指南.北京:清华大学出版,2002.1
[39]况群意,明仁雄,郑继平.ZS60混凝土搅拌站自动控制系统的设计.武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2003.8
[40]马国华.监控组态软件及其应用.北京:清华大学出版社,2001.8
[41]北京亚控科技发展有限公司.组态王6.5使用手册,2000
[42]余永权,汪明慧,黄英.单片机在控制系统中的应用.北京:电子工业出 版社,2003.10
[43]尹淑平,李晓媛,高继贤.商品混凝土搅拌自动控制系统.电气时代,2005.3
[44]高鸿斌,孔美静,赫孟合.西门子PLC与工业控制网络应用.北京:电子工业出版社,2006.3
[45]Hecht-Mielsr.Theory of the Back Propagation Neural Network:IEEE IJCNN,1989,1
[46]J.C.Patra.An artificial neural network-based smart capacitive pressure sensor:Measurement,1997,22(3)
[47]泰安岳首工程机械集团有限公司.混凝土拌和站电脑控制系统说明书,2006
[48]杨坷,费树崛.混凝土搅拌站自适应配料系统.仪器仪表用户,2004.2
[49]姜新年,吴悦敏.混凝土搅拌站和搅拌楼特点简述:建设机械技术与管理1997,12
[50]高佳珍,混凝土搅拌站(楼)综述(六):建设机械技术与管理,2000.6
[51]郭作纯,混凝土搅拌站配料的计算机控制:水运工程,1999.5
[52]郭泉江,智能混凝土配料控制系统的研究与开发:硕士学位论文,长沙:中南大学.2007
[2]高佳珍,混凝土搅拌站(楼)综述(二):建设机械技术与管理,2000.2
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