李 冬，張亞欣，于文達，張世英，孫偉豐，彭 鵬

(1.沈陽建筑大學機械工程學院，遼寧 沈陽 110168；2.北方重工集團有限公司生產(chǎn)指揮中心，遼寧 沈陽 110168；3.大連德泰三川建筑科技有限公司，遼寧 大連 116000)

0 引言

隨著我國經(jīng)濟、技術(shù)和環(huán)境發(fā)展需求的不斷提高，建筑業(yè)正在由低水平、低效率的手工生產(chǎn)方式向?qū)I(yè)化、產(chǎn)業(yè)化的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，特別是預制混凝土構(gòu)件的工業(yè)化水平獲得了顯著提高，正在向自動化、信息化和智能化方向轉(zhuǎn)變[1-2]。混凝土澆筑是預制構(gòu)件工業(yè)化生產(chǎn)中的重要環(huán)節(jié)，實現(xiàn)數(shù)字化智能澆筑控制是當前的研究熱點和難點[3-4]。雖然高精度的螺旋輸送量模型可為澆筑控制系統(tǒng)提供預報值，但在混凝土配比、螺旋磨損等工藝情況變化的情況下，輸送量預報值與實際值偏差大，模型難以發(fā)揮作用，進而影響澆筑重量控制系統(tǒng)調(diào)節(jié)的難度以及生產(chǎn)過程的穩(wěn)定。

國內(nèi)外學者從機理層面對不同工況輸送量開展研究。張永順等[5]以水泥砂漿流變學為基礎(chǔ)，通過引入輸送效率和分析砂漿粘結(jié)性、流動性和螺旋送料過程，解決了不同工況下的螺旋輸送定量計算問題；Orefice等[6-8]采用離散元仿真螺旋輸送機，研究了無黏性顆粒在輸送機口的流動狀態(tài)、輸送性能以及摩擦系數(shù)對輸送性能的影響；周鵬等[9]通過對混凝土布料機的機理進行研究，分析了混凝土螺旋輸送量模型的各影響因素的靈敏度，為建立更精確的智能預報模型奠定基礎(chǔ)。

上述文獻基于已知工況研究了螺旋輸送量的準確計算問題，但在未知工況變化時很難進行準確計算。自學習方法可在工況變化時評估模型計算準確性，并依據(jù)評估結(jié)果對計算值進行修正，所以此方法的應(yīng)用可以提高模型適用性。目前，自學習方法已在國內(nèi)外取得了很好的應(yīng)用效果，如指數(shù)平滑法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、蟻群算法以及遺傳算法等[10-16]。指數(shù)平滑自學習因其計算公式簡單、易實現(xiàn)在線動態(tài)預測的特點，在工程領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。董鑫等[17]將指數(shù)平滑自學習運用在田間變量灌溉中，調(diào)整噴灌機的行走速度，提高灌溉效率；段功豪等[18]以指數(shù)平滑法為基礎(chǔ)，對降雨型滑坡進行預測；彭文等[19]用指數(shù)平滑法對自學習系數(shù)進行更新，提高了熱連軋非穩(wěn)態(tài)過程中軋制力的預測精度。

本文從混凝土布料機的布料工藝流程出發(fā)，分析輸送量模型適用性差的原因，結(jié)合自學習基本功能特征，提出混凝土輸送量預報模型自學習方法，利用修正后的輸送量模型進行重量重設(shè)定,并利用混凝土布料機實際布料時采集的數(shù)據(jù)進行在線驗證。

1 螺旋輸送量自學習必要性

螺旋式混凝土布料機因其結(jié)構(gòu)簡單、運行穩(wěn)定、可實現(xiàn)精細化澆筑而被廣泛應(yīng)用，其澆筑生產(chǎn)工藝如圖1所示。

如圖1所示，混凝土布料機的任務(wù)是將料斗內(nèi)攪拌好的混凝土澆筑在安裝有邊模的底模托盤上。工作時，布料大車、布料小車均在行走支架梁上行走定位，二者行走方向在水平面上相互垂直。經(jīng)過預標定確定布料起始位置后，通過旋轉(zhuǎn)安裝在出料口內(nèi)的螺旋，料斗內(nèi)的混凝土被強制擠出，并按照一定生產(chǎn)流程均勻澆筑在邊模圍成的布料區(qū)域內(nèi)，完成澆筑生產(chǎn)。

圖1 混凝土布料機澆筑生產(chǎn)工藝

在上述澆筑生產(chǎn)過程中，螺旋的尺寸規(guī)格參數(shù)和旋轉(zhuǎn)速度直接影響著混凝土布料機輸送量，即單位時間從螺旋截面流過的混凝土重量。

根據(jù)螺旋橫截面的混凝土流量得到1根螺旋布料機的輸送量計算模型為[20]

Q=900ψcπ(D2-d2)ρVz

(1)

ψ為填充率；c為傾斜修正系數(shù)；D為螺旋葉片直徑；d為螺旋軸直徑；ρ為混凝土的堆積密度；Vz為混凝土顆粒軸向運動速度。

(2)

n為螺旋轉(zhuǎn)速；β為螺旋升角；μ為摩擦系數(shù)。

式(1)所示的螺旋輸送量模型用于澆筑生產(chǎn)前的重量預估計算，為重量控制系統(tǒng)提供設(shè)定值。此輸送量模型只適用于一定時段的特定澆筑生產(chǎn)工藝情況。在實際使用過程中，澆筑生產(chǎn)工藝會受多種因素影響而產(chǎn)生變化，比如螺旋葉片磨損、混凝土配比原料特性變化、混凝土流動性時變和料斗內(nèi)混凝土堆積高度等，這些工藝因素變化使實際螺旋輸送量發(fā)生較大變化，進而顯著降低輸送量模型計算值的適用性。

綜上可知，當澆筑生產(chǎn)工藝發(fā)生變化時，螺旋輸送量模型預報值將顯著偏離實際值。若此種缺乏適應(yīng)性的輸送量預報值作為澆筑重量控制系統(tǒng)的設(shè)定值，則設(shè)定值與實際值間的偏差將增加控制系統(tǒng)的糾偏難度以及調(diào)節(jié)時間，甚至造成系統(tǒng)的不穩(wěn)定導致自動澆筑生產(chǎn)的終止。所以，必須采用自學習方法增加螺旋輸送量模型的適用性。

2 螺旋輸送量預報模型自學習

2.1 螺旋輸送量指數(shù)平滑自學習算法

螺旋輸送量指數(shù)平滑自學習方法利用采集的時間序列輸送量數(shù)據(jù)，通過計算當前時刻實際值與前一時刻指數(shù)平滑值的加權(quán)平均來獲得當前時刻的指數(shù)平滑值，基于此平滑值對模型預報值進行修正，不僅可以消除隨機因素造成的誤差，還可以對工藝因素變化造成的螺旋輸送量偏差進行學習，達到提高模型預報適用性的目的。因螺旋輸送量模型帶有非線性影響因素，所以采用乘法建模方法對螺旋輸送量進行修正，經(jīng)自學習修正的螺旋輸送量為

(3)

(4)

(5)

2.2 實際螺旋輸送量計算

料斗內(nèi)混凝土從螺旋布料機出料口被擠出，從出料口排出的物料含有水、石頭和水泥等，物料流出存在一定隨機和非連續(xù)性，工況復雜，無法在不損壞出料口傳感器的情況下連續(xù)測量螺旋輸送量；此外，一般多螺旋布料機的出料口數(shù)量往往大于8個，甚至高達22個，若每個出料口都安裝傳感器，將極大地降低澆筑控制系統(tǒng)的經(jīng)濟效益。為此，利用混凝土澆筑重量、布料機工作速度和螺旋出料口工作數(shù)量等物理參數(shù),并通過式(6)來計算螺旋輸送量，即

(6)

GFBK為1個控制周期混凝土布料機實際澆筑的混凝土重量；N為布料口工作數(shù)量；tc為控制周期。

GFBK=GK,FBK-GK-1，F(xiàn)BK

(7)

K為控制器執(zhí)行的第K個控制周期；GK,FBK、GK-1,FBK分別為第K個控制周期和第K-1個控制周期結(jié)束時料斗內(nèi)剩余的混凝土重量反饋值。

2.3 螺旋輸送量自學習執(zhí)行流程

混凝土布料機添加1次混凝土后，一般可以生產(chǎn)3～6個構(gòu)件。在澆筑生產(chǎn)過程中，依據(jù)預制構(gòu)件體積或擺放方式不同，同一個構(gòu)件可能需要澆筑多個道次才能完成，不同構(gòu)件也需要進行澆筑生產(chǎn)道次的切換，前者為同構(gòu)件道次切換，后者為異構(gòu)件道次切換。螺旋輸送量預報值可利用上述2種道次切換間歇時間進行自學習修正，分別為同構(gòu)件道次自學習和異構(gòu)件道次自學習，據(jù)此設(shè)計的螺旋輸送量自學習執(zhí)行流程如圖2所示。

圖2 混凝土輸送量模型自學習流程

對于圖2中的2種道次間自學習，其計算流程如圖3所示。

圖3 道次間自學習計算流程

3 實驗驗證

為驗證螺旋輸送量自學習方法對預報值修正的有效性，采用實驗室的多螺旋布料器開展實驗驗證。

課題組搭建的多螺旋混凝土布料器實驗平臺如圖4所示。

圖4 螺旋混凝土布料器實驗平臺

由第1節(jié)可知混凝土實際輸送量受多種因素影響，為證明上述自學習方法可以修正不同工藝下輸送量模型的預報偏差，設(shè)計3種實驗方案。方案1的實驗參數(shù)為：螺旋數(shù)量4根；螺旋葉片直徑D為0.060 m；螺旋軸直徑d為0.016 m；螺旋升角β取13°；螺距s為0.040 m；因螺旋水平安裝，輸送量傾斜修正系數(shù)c不發(fā)生改變，取值為1；混凝土的堆積密度ρ為2 350 kg/m3；摩擦系數(shù)μ為0.310。方案2的實驗參數(shù)在方案1的基礎(chǔ)上只改變混凝土摩擦系數(shù)μ，使其降低為0.290。方案3的實驗參數(shù)在方案1的基礎(chǔ)上只改變螺距s，使其變?yōu)?.035m。

按照實驗方案進行螺旋的安裝和混凝土物料的配制，將攪拌好的混凝土物料添加至螺旋布料器料斗內(nèi)，螺旋按照固定值30 r/min的轉(zhuǎn)速將混凝土物料排出。在如圖4所示接料器下方安置電子稱，可實時測量螺旋輸送量相關(guān)數(shù)據(jù)。設(shè)螺旋旋轉(zhuǎn)10 s為1個控制周期，1個控制周期內(nèi)完成1個道次的澆筑，在每個周期結(jié)束后采集計算1次實驗數(shù)據(jù)，料斗內(nèi)混凝土全部排出時1組實驗結(jié)束，共計6個控制周期。采用式(1)可計算得到混凝土預報輸送量，采用式(7)計算1個控制周期內(nèi)實際混凝土重量，然后采用式(6)計算得到布料器實際輸送量。為避免實驗的偶然性，將上述3種實驗在相同條件下各重復3次，記錄3次實驗數(shù)據(jù)，將3次實驗數(shù)據(jù)取平均值得到布料器螺旋輸送量實際值與預報值，如圖5所示。

由圖5可知，隨著澆筑控制周期的增長，在預報值不變的情況下，實際輸送量仍在不斷降低，這與料斗內(nèi)剩余混凝土物料的重量有關(guān)。在3種不同的工藝下輸送量預報值和實際值都有很大偏差，輸送量預報值明顯小于實際值，輸送量預報模型不能反映出實際澆筑過程。若按照此輸送量布料將使構(gòu)件重量整體偏離目標重量，影響預制構(gòu)件的現(xiàn)場裝配環(huán)節(jié)，提高現(xiàn)場的施工難度，影響預制構(gòu)件的產(chǎn)品強度進而影響房屋質(zhì)量。

圖5 實際輸送量與預報輸送量

為適應(yīng)工況更加準確預報螺旋輸送量，采用如圖2和圖3所示螺旋輸送量自學習方法修正輸送量預報值，修正后的結(jié)果如圖6所示。

圖6 自學習修正后的螺旋輸送量預報效果

由圖6可以看到，輸送量預報值與實際值之間的偏差大幅降低，且在不同的生產(chǎn)工藝中，經(jīng)過自學習的混凝土輸送量預報模型均能很好地適應(yīng)實際生產(chǎn)，給出更加精確的預報值?；炷凛斔土款A報模型在第1次自學習后，預報輸送量迅速逼近實際輸送量，學習速率很快。圖6b中因原始預報模型預報的輸送量與實際輸送量相差過大，第1次學習結(jié)束后預報值與實際值之間仍存在一定偏差，但在第5次自學習后，預報輸送量和實際輸送量就非常接近，可以達到滿意的預報輸送量修正精度。預制構(gòu)件的生產(chǎn)是一個連續(xù)澆筑的過程，模型修正得越快，因為重量不達標浪費的構(gòu)件就越少，預制構(gòu)件的合格率將隨之增加，這對于節(jié)約工人時間成本和增加經(jīng)濟效益有很大意義。

4 結(jié)束語

提出一種混凝土輸送量預報模型自學習方法，用于解決輸送量預報模型無法適應(yīng)工藝變化進行準確預報的問題?；诼菪交炷敛剂蠙C的布料工藝特點，分析布料機螺旋輸送量預報模型的基本原理及其在實際生產(chǎn)中適用性不強的原因，采用指數(shù)平滑自學習方法對輸送量模型進行在線修正。

結(jié)合實驗平臺驗證結(jié)果表明：采用指數(shù)平滑自學習修正后的混凝土布料機螺旋輸送量預報模型能給出與實際生產(chǎn)相適應(yīng)的預報值，能迅速適應(yīng)不同工藝生產(chǎn)過程，大大降低了模型預報偏差，保證了預制構(gòu)件的質(zhì)量。該方法的投入有效地提高螺旋輸送量預報模型的適用性，使混凝土澆筑控制系統(tǒng)具有了自學習能力，同時也為控制系統(tǒng)的智能化發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。