吳剛，姚文

流體沖擊力干擾檢測方法研究

吳剛，姚文

簡要分析在流體動態(tài)稱重系統(tǒng)中存在的干擾，針對其中影響最大的流體沖擊力干擾，提出基于流體沖擊力動量模型的估計方法，實現(xiàn)對流體沖擊力干擾的辨識，并設(shè)計相應(yīng)的濾波算法，實現(xiàn)對流體沖擊力干擾的濾除。仿真結(jié)果表明，該方法能有效辨識流體沖擊力干擾并進行濾波,動態(tài)稱重系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)滿足精度要求。

流體動態(tài)稱重系統(tǒng)；流體沖擊力干擾；沖擊力動量模型；濾波

0 引言

在油漆配料稱重系統(tǒng)中，主要任務(wù)是實現(xiàn)多批次物料的稱重，常常需要精度高且稱重過程快的系統(tǒng)?，F(xiàn)在廣泛使用的流體稱重設(shè)備有流量計或齒輪泵，當精度要求比較高時，這類設(shè)備往往達不到預(yù)期的效果，并且流體粘性與流量也會對稱重系統(tǒng)產(chǎn)生一定的影響。

在固體動態(tài)稱重系統(tǒng)中，為了提高動態(tài)稱重系統(tǒng)的精度與效率，很多學(xué)者在此做了大量研究并引入了一些先進的控制技術(shù)。如陳寶遠針對稱重速度和定量稱重誤差兩者之間相互矛盾的問題，采用預(yù)測控制算法，提出了多級給料系統(tǒng)中的控制算法[1]；顧偉針對稱重系統(tǒng)中大塊物的沖擊干擾，提出估算的方法，以此來消除大塊物干擾[2]；白瑞林等基于多元復(fù)合控制思想，采取分段控制并引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)，采取給料門和傳送帶兩個自由度協(xié)調(diào)等[3]。

以上方法針對流體系統(tǒng)并不完全適用，需要考慮新的影響因素。本文針對油漆配料稱重系統(tǒng)進行分析，確定主要干擾為流體沖擊力，提出基于流體沖擊力動量模型的估計方法，實現(xiàn)對流體沖擊力干擾的辨識，并設(shè)計相應(yīng)的濾波算法，實現(xiàn)對流體沖擊力干擾的濾除。

1 流體沖擊對稱重系統(tǒng)影響

在油漆配料稱重系統(tǒng)中的結(jié)構(gòu)，如圖1所示：

圖1 油漆配料稱重系統(tǒng)

物料是從高位儲液槽經(jīng)由管道流入稱重系統(tǒng)的儲液罐中的，通過控制管道上的上位電磁閥門來實現(xiàn)物料流動與停止，當稱重系統(tǒng)檢測到流入儲液罐中的物料達到所需重量時，隨即關(guān)閉上位電磁閥門，并打開下位電磁閥門，將物料輸送至對應(yīng)混合罐中。當所需的不同物料均完成稱重后，即完成了一個批次的稱重任務(wù)。

由以上工藝可以分析，影響流體動態(tài)稱重的主要干擾因素有測量滯后帶來的誤差、管道殘留量、流體下落沖擊力以及由于粘度產(chǎn)生的滴落。

1.1 影響稱重系統(tǒng)的干擾分析

測量滯后帶來的誤差以及管道殘留量可以通過改進管道工藝而盡可能消除，另外將上位電磁閥門盡可能靠近管道出料口處安裝也能減小以上誤差[4]。

由于物料為具有一定粘性的流體，其表面會存在很大的張力與吸附力，在管道出料口處會形成滴落狀態(tài)，再者管道出料口至稱重系統(tǒng)儲液罐底部也有一定高度，因此，物料在下降過程中會對稱重系統(tǒng)產(chǎn)生一個不連續(xù)且變化的沖擊力，這會對稱重系統(tǒng)帶來很大的沖擊力干擾，在動態(tài)稱重過程中影響稱重系統(tǒng)的精度。

1.2 對流體沖擊力檢測的基本過程

假設(shè)前一次即第 次的測量值中已經(jīng)消除了下落流體的沖擊力 ，則下落流體重量估計值為公式（2）：

為了消除下落流體沖擊力干擾，關(guān)鍵在于快速實時求解下落流體的沖擊力從而在檢測值中自動濾除這種干擾，獲得準確的下落流體累計重量的檢測值。

2 流體沖擊力估計方法

2.1 沖擊力的動量模型

其中， 是下落流體下落到稱重系統(tǒng)儲液罐底部時的速度，設(shè) 為管道出料口至稱重系統(tǒng)儲液罐底部的高度，則為衰減時間常數(shù)，與下落流體重量成正比為衰減系數(shù)。由指數(shù)衰減規(guī)律可知，在時間沖擊力已衰減了 95%，此時可忽略沖擊力的干擾作用。

在流體不斷流入稱重系統(tǒng)儲液罐過程中，下落流體會呈現(xiàn)不連續(xù)的滴落狀態(tài)。因此，假設(shè)在稱重系統(tǒng)的采樣間隔個下落流體的滴落，重量為此處簡化分析，可認為下落流體滴落等時間間隔下落到稱重系統(tǒng)儲液罐底部則在每段內(nèi)將有一個下落流體滴落落下。

引入變量沖擊力動態(tài)因子 ，表示為公式（9）：

因此，式（8）中的下落流體落在稱重系統(tǒng)儲液罐底部時的沖擊力表達式可簡化為為公式（11）：

采樣時間 由稱重系統(tǒng)決定，在時間確定后，即可以通過實驗的方式得到下落流體滴落在實際的系統(tǒng)中會有差異。根據(jù)構(gòu)造的下落流體沖擊力干擾模型，只要能夠就可以計算出 時刻下落流體沖擊力 的數(shù)值。在稱重系統(tǒng)的實際測量值中減去 ，即可消除稱重系統(tǒng)中下落流體的沖擊力干擾。

2.2 沖擊力的逼近估計

由式（10）（11）和（12）分析可知，在已知某一個確定的通過求解方程可計算得到一個此處最大的問題在于式（12）所給出的方程很難求解，無法通過簡單的算法計算得到。此處引入一種基于迭代的逼近估計方法，設(shè)定逼近估計迭代初始值,通過比較每次迭代后值即可判斷是否完成逼近估計。

根據(jù)式（10）（11）和（12），建立逼近估計的迭代方程組，第 次迭代逼近估計的結(jié)果為公式（13）：

以相鄰兩次迭代結(jié)果 與 的誤差作為判斷。選取精度誤差 ，當公式（14）：

此時迭代完畢。

2.3 逼近估計的算法改進

公式（13）的逼近估計方程組構(gòu)建了一個自回歸逼近迭代。在理論上，當保持 ， 時，即滿足條件公式（15）：

時，式（13）將一致收斂于真值[5]。

由式（13）與式（14）可知，為了得到精確的逼近估計結(jié)果， 越小越好，但相應(yīng)的迭代次數(shù)會越多，這會增加迭代的次數(shù)，在很大程度上影響了在線解算的時間，這在流體動態(tài)稱重系統(tǒng)中是不可容忍的。

表1 迭代實驗數(shù)據(jù)

由表1中的試驗數(shù)據(jù)可繪出的 逼近估計收斂曲線如圖2所示：

圖2 逼近估計收斂曲線

逼近估計過程是一個緩慢振蕩的收斂過程。需迭代運算26步才能達到的精度。

為了加快逼近估計收斂速度，此處可做一些算法上的改進，定義一步迭代殘差位公式（16）：

表2 自適應(yīng)收斂因子迭代實驗數(shù)據(jù)

圖3

3 抑制流體沖擊力干擾的算法

根據(jù)式（13）（14）（16）和（17）可構(gòu)造出帶有濾波環(huán)節(jié)的下落流體逼近估計運算原理框圖，如圖4所示。

圖4 帶有濾波環(huán)節(jié)的逼近估計原理框圖

帶有濾波環(huán)節(jié)的下落流體逼近估計運算原理框圖主要由3個運算環(huán)節(jié)組成：

(3)濾除下落流體沖擊力干擾，并輸出 和 估計值。

4 仿真與結(jié)論

根據(jù)流體動態(tài)稱重系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)繪制的曲線如圖5所示：

圖5 流體動態(tài)稱重系統(tǒng)數(shù)據(jù)

由曲線可以看出，該測量數(shù)據(jù)中有明顯的沖擊力干擾這對流體動態(tài)稱重系統(tǒng)有很大的影響。

在Matlab中編寫逼近估計迭代算法，并對以上測量數(shù)據(jù)進行濾波，可以得到實驗數(shù)據(jù)曲線圖如圖6所示：

圖6 濾波后的流體動態(tài)稱重系統(tǒng)數(shù)據(jù)

對比兩組實驗數(shù)據(jù)，可以得到以下結(jié)論：

基于流體沖擊力動量模型的逼近估計迭代算法能夠有效辨識流體沖擊力干擾，根據(jù)相應(yīng)的濾波算法可以盡可能消除沖擊力干擾，在流體動態(tài)稱重系統(tǒng)中有一定的應(yīng)用價值。

[1] 陳寶遠,房國志,于曉洋.多級給料粉狀物料稱重系統(tǒng)的預(yù)測控制算法[J].電機與控制學(xué)報，2005，9(3):287-290.

[2] 顧偉.散貨港口多電機傳動運輸系統(tǒng)故障診斷與容錯控制[D].上海:上海海事大學(xué),2008.

[3] 白瑞林,嚴新忠,李軍.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的定量秤研究[J].計量學(xué)報,2004,25(2):127-130.

[4] 李智輝.高粘度流體動態(tài)自適應(yīng)稱重系統(tǒng)的研究[C].2009全國虛擬儀器大會論文集（二）,2009.

[5] Jianxin Chu,Wei Gu.Adaptive dynamic detection of separated bulk matter in conveyor system[J].IEEE Trans. Instrument and Measurement,2006,55(3):809-813.

TP271

A

2015.03.09）

1007-757X(2015)07-0027-04

吳 剛（1988-），男，江蘇無錫人，上海海事大學(xué)，碩士研究生，研究方向：船舶與港口自動化技術(shù)，工業(yè)控制，上海，201306

姚 文（1957-），男，上海人，上海海事大學(xué)，高級工程師，碩士，研究方向：工業(yè)自動化，上海，201306