吳俊 靳俊發(fā) 涂明昌

（三一汽車(chē)制造有限公司，湖南長(zhǎng)沙 410100）

0.引言

混凝土攪拌站控制系統(tǒng)目前計(jì)量參數(shù)較多，基本都是靠人工進(jìn)行調(diào)節(jié)，如果生產(chǎn)操作員對(duì)參數(shù)含義不熟悉，倉(cāng)促調(diào)整相應(yīng)參數(shù)，可能會(huì)導(dǎo)致相反的效果，或?qū)е缕渌a(chǎn)故障。在生產(chǎn)混凝土使用的原材料材質(zhì)不穩(wěn)定或大小方量交替生產(chǎn)時(shí)，粗精稱(chēng)閾值、計(jì)量結(jié)束提前量等計(jì)量參數(shù)的調(diào)整就會(huì)比較頻繁，對(duì)生產(chǎn)操作員技能要求高，耗費(fèi)精力的同時(shí)也加長(zhǎng)了生產(chǎn)周期。為解決該難題，本文提出一種參數(shù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法，該算法為一種無(wú)模型迭代自學(xué)習(xí)算法，適用于混凝土攪拌站生產(chǎn)這一類(lèi)在有限時(shí)間段內(nèi)重復(fù)進(jìn)行的非線性系統(tǒng)的完全追蹤任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自適應(yīng)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，提升計(jì)量精度的同時(shí)縮短了生產(chǎn)周期。

1.參數(shù)自適應(yīng)迭代算法現(xiàn)狀

控制任務(wù)的主要目的均為實(shí)現(xiàn)被控目標(biāo)對(duì)既定目標(biāo)軌跡追蹤且能實(shí)現(xiàn)在時(shí)間軸上的逐次收斂[1]，前述中的時(shí)間軸是指有限時(shí)間段，混凝土攪拌站生產(chǎn)完全滿足該條件。

自適應(yīng)控制[2]（Adaptive Control）在近些年發(fā)展較為迅速，對(duì)未知的定常參數(shù)不確定性系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析具有很好的效果，是人們公認(rèn)的最有效的方法之一，可實(shí)現(xiàn)在線調(diào)整控制增益及參數(shù)，同時(shí)具備較好的魯棒性，在控制任務(wù)時(shí)間段有界時(shí)實(shí)現(xiàn)誤差值漸次收斂于零。

針對(duì)非線性模型有Hammerstein模型、Winner模型、預(yù)測(cè)控制、Backstepping法等，但是此類(lèi)模型均需要一個(gè)精確的模型作為依據(jù)，而針對(duì)實(shí)際的控制系統(tǒng)建立一個(gè)精確的模型并不容易，為了寬限控制系統(tǒng)對(duì)數(shù)學(xué)模型的過(guò)度依賴(lài)，學(xué)者們又提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]、多模型法[4]等?？紤]到以往訓(xùn)練的操作不能為被控系統(tǒng)借鑒學(xué)習(xí)的弊端，作為補(bǔ)充自適應(yīng)控制法，針對(duì)前述的有界時(shí)間段、完全追蹤既定目標(biāo)、在時(shí)間軸延申時(shí)誤差收斂于零系統(tǒng)模型，迭代學(xué)習(xí)法[5-7]可以很好地解決此類(lèi)系統(tǒng)的控制，該方法僅需知道有限的信息就可以通過(guò)迭代自學(xué)習(xí)[8]的方式訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)控制目的。

本文提出的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整控制算法即為迭代自學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)通過(guò)采集物料特性參數(shù)、攪拌站結(jié)構(gòu)參數(shù)等作為算法為訓(xùn)練系統(tǒng)的輸入信息，根據(jù)實(shí)時(shí)工況實(shí)時(shí)訓(xùn)練調(diào)整各參數(shù)，經(jīng)過(guò)兩三盤(pán)混凝土生產(chǎn)的自學(xué)習(xí)時(shí)間實(shí)現(xiàn)誤差絕對(duì)值收斂于0，實(shí)現(xiàn)計(jì)量誤差在國(guó)標(biāo)范圍內(nèi)。同時(shí)可將物料計(jì)量范圍從量程的30%拓展至量程的10%，自適應(yīng)調(diào)整各計(jì)量參數(shù)，最大程序減少人為操作，解放雙手，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)、快、精完成計(jì)量，為行業(yè)內(nèi)首創(chuàng)。

2.迭代自學(xué)習(xí)算法原理

迭代自學(xué)習(xí)控制法訓(xùn)練公式如下：

式中，f()、g()為具有對(duì)應(yīng)維數(shù)的矢量函數(shù)；Xk(t)∈Rn表示系統(tǒng)狀態(tài)矢量；Yk(t)∈Rm表示系統(tǒng)輸出矢量；uk(t)∈Rr表示系統(tǒng)的輸入矢量；t∈{0,1,…,T}表示有限的跟蹤區(qū)間；k=0,1,2,…表示迭代的次數(shù)。

我們迭代自學(xué)習(xí)的任務(wù)為在有限/有界時(shí)間段內(nèi)，對(duì)既定的期望變量Yd(t)，t∈{0,1,…,T}，找到系統(tǒng)輸入uk(t)，令系統(tǒng)輸出Yk(t)跟蹤上既定的期望變量Yd(t)。即在迭代自學(xué)習(xí)的次數(shù)k達(dá)到一定值時(shí)，誤差值ek(t)=Yd(t)-Yk(t)，t∈{0,1,…,T}，絕對(duì)值趨近于0。

由首次系統(tǒng)輸入變量uk(t)和系統(tǒng)誤差值ek(t)構(gòu)建學(xué)習(xí)機(jī)制，制定下一次迭代自學(xué)習(xí)的系統(tǒng)輸入u(k+1)(t)，即：

式中，q為學(xué)習(xí)增量(反饋增量)。

迭代自學(xué)習(xí)法在控制對(duì)象變量時(shí)，用存儲(chǔ)器將上一次的訓(xùn)練結(jié)果存儲(chǔ)下來(lái)，作為下一次迭代自學(xué)習(xí)的反饋值融入自學(xué)習(xí)控制算法中，將開(kāi)環(huán)控制優(yōu)化為閉環(huán)控制，使訓(xùn)練結(jié)果更接近既定目標(biāo)。

3.參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的實(shí)現(xiàn)

根據(jù)國(guó)標(biāo)文件《建筑施工機(jī)械與設(shè)備混凝土攪拌站（樓）GB-T10171-2016》[9]要求，混凝土各組成材料應(yīng)按質(zhì)量計(jì)量，水和外加劑也可按容積計(jì)量。各組成材料可采用單獨(dú)計(jì)量，也可采用累計(jì)計(jì)量。國(guó)標(biāo)中物料的計(jì)量精度如表1和表2所示。

表1 各種物料的每盤(pán)動(dòng)態(tài)計(jì)量精度（適用于周期式攪拌站）

表2 各種物料的累計(jì)動(dòng)態(tài)計(jì)量精度

混凝土攪拌站控制參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的實(shí)現(xiàn)需要一些設(shè)備參數(shù)、稱(chēng)量閾值、結(jié)構(gòu)尺寸、皮帶速度及長(zhǎng)度等關(guān)鍵參數(shù)作為迭代自學(xué)習(xí)控制算法的初始訓(xùn)練條件，同時(shí)這些參數(shù)匹配關(guān)聯(lián)不同型號(hào)的混凝土攪拌站。這些關(guān)鍵參數(shù)如骨料配料倉(cāng)門(mén)寬度及長(zhǎng)度、相鄰骨料配料倉(cāng)間隔距離、斜皮帶最近骨料倉(cāng)的近倉(cāng)長(zhǎng)度、粉料螺旋規(guī)格、水泵輸送理論值及管徑、外加劑泵輸送理論值及管徑等。

同時(shí)，相關(guān)初始參數(shù)需要硬件傳感器的數(shù)據(jù)支撐，如皮帶速度檢測(cè)傳感器、稱(chēng)量稱(chēng)重傳感、位置檢測(cè)傳感器等。以骨料為例，系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集物料進(jìn)料速度，根據(jù)物料特性目標(biāo)計(jì)量值迭代自學(xué)習(xí)各參數(shù)調(diào)整粗稱(chēng)、精稱(chēng)、脈動(dòng)閾值及落差等計(jì)量參數(shù)，實(shí)時(shí)采集物料卸料速度，根據(jù)實(shí)際計(jì)量值與目標(biāo)計(jì)量值的誤差值自動(dòng)判斷是否扣稱(chēng)及扣稱(chēng)量，迭代自學(xué)習(xí)脈動(dòng)扣稱(chēng)量、補(bǔ)卸量、扣稱(chēng)提前量等卸料參數(shù)，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確計(jì)量及精準(zhǔn)扣稱(chēng)，并達(dá)到平皮帶上骨料料流連續(xù)不間斷、不疊料、不撒料，完成骨料的快速輸送，大幅度節(jié)約骨料輸送時(shí)間，提升了生產(chǎn)效率，骨料料流實(shí)拍如圖1所示。

圖1 骨料料流無(wú)縫卸料實(shí)拍圖

以粉料為例，控制系統(tǒng)通過(guò)迭代自學(xué)習(xí)算法自動(dòng)調(diào)整物料落差，以水泥為例，對(duì)比水泥實(shí)際落差與系統(tǒng)自調(diào)整落差，結(jié)果如圖2～圖4所示。

圖2 水泥計(jì)量統(tǒng)計(jì)

圖3 水泥計(jì)算落差與實(shí)際落差對(duì)比圖

圖4 水泥計(jì)算落差與實(shí)際落差對(duì)比圖

參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整算法使用前后，計(jì)量精度對(duì)比分析如表3所示。

表3 參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整前后物料計(jì)量精度對(duì)比

4.總結(jié)

隨著工業(yè)4.0和中國(guó)2025規(guī)劃的提出，數(shù)字化、智能化、無(wú)人化生產(chǎn)將是工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)的發(fā)展方向。三一重工積極響應(yīng)國(guó)家號(hào)召，實(shí)施工程機(jī)械制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，時(shí)刻把握市場(chǎng)需求，解決客戶痛點(diǎn)、難點(diǎn)。針對(duì)計(jì)量參數(shù)量多且經(jīng)常需要生產(chǎn)操作員手動(dòng)調(diào)整的難題，參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整算法實(shí)現(xiàn)了參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，不再需要手動(dòng)調(diào)整，減少了人為操作，降低了生產(chǎn)操作員的技能要求，同時(shí)提升了物料計(jì)量精度，真正意義上實(shí)現(xiàn)了一鍵式生產(chǎn)。