蔡安江，劉亞?wèn)|，劉俊強(qiáng)，龐秋生

自動(dòng)化與智能化技術(shù)

螺旋式布料機(jī)輸送量的精確預(yù)測(cè)

蔡安江1，劉亞?wèn)|1，劉俊強(qiáng)1，龐秋生2

（1.西安建筑科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，西安 710055； 2.德州海天機(jī)電科技有限公司，山東 德州 253000）

針對(duì)預(yù)制構(gòu)件所需布料機(jī)輸送的混凝土質(zhì)量問(wèn)題，以螺旋輸送量預(yù)測(cè)為目標(biāo)，構(gòu)建一種以工藝因素和結(jié)構(gòu)因素為輸入量的改進(jìn)灰狼算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸送量預(yù)測(cè)模型。通過(guò)EDEM對(duì)布料機(jī)輸送過(guò)程進(jìn)行仿真模擬，把輸送速率和平均質(zhì)量流率作為正交實(shí)驗(yàn)的2種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，并用極差法和矩陣分析法求出螺旋布料機(jī)各因素對(duì)兩標(biāo)準(zhǔn)的影響順序，并通過(guò)混沌種群初始化、步長(zhǎng)更新公式及自適應(yīng)收斂因子的方法改進(jìn)灰狼算法收斂速度慢和限于局部最優(yōu)解的問(wèn)題。通過(guò)改進(jìn)灰狼算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，優(yōu)化后的輸送量預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)百分誤差為8%、決定系數(shù)為0.95，比其他實(shí)驗(yàn)對(duì)比組的輸送量模型預(yù)測(cè)值誤差更小。研究可為預(yù)制構(gòu)件的定量布料提供混凝土設(shè)定目標(biāo)值。

螺旋式布料機(jī)；輸送量；正交實(shí)驗(yàn)；預(yù)測(cè)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；改進(jìn)灰狼算法

螺旋式布料機(jī)是整個(gè)預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)線上的一個(gè)主要裝備。布料機(jī)在布料過(guò)程中通過(guò)控制8個(gè)螺桿轉(zhuǎn)速及其對(duì)應(yīng)的出料口，將料斗內(nèi)的混凝土輸送到底模盤(pán)的范圍內(nèi)，因此，混凝土輸送量對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)線有著舉足輕重的效用。合理而精確的混凝土輸送量預(yù)測(cè)可以縮短布料時(shí)間，減少物力、物料的浪費(fèi)及企業(yè)的運(yùn)行成本，且輸送量精準(zhǔn)預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)預(yù)制構(gòu)件的混凝土布料自動(dòng)化和布料數(shù)字化的基本保證和重要任務(wù)[1]。

Justin等[2]基于離散元方法選擇不同螺桿直徑對(duì)顆粒質(zhì)量流量、功率消耗等的影響來(lái)預(yù)測(cè)水平螺旋給料系統(tǒng)中的顆粒輸送；Davide等[3]以一階加死區(qū)時(shí)間的雙螺桿輸送機(jī)動(dòng)力學(xué)機(jī)理模型的方法，通過(guò)選擇不同螺旋轉(zhuǎn)速用于預(yù)測(cè)質(zhì)量流量，然后用非線性模型來(lái)控制以保持準(zhǔn)確質(zhì)量流量；Dheeraj等[4]建立了螺旋輸送機(jī)的理論模型，通過(guò)多種方法研究了輸送機(jī)各性能參數(shù)對(duì)物料的輸送量、功率需求和混合性能的影響；周鵬等[5]基于混凝土輸送機(jī)機(jī)理，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸送量預(yù)測(cè)模型，取得了一定的輸送量預(yù)測(cè)結(jié)果；王友勝等[6]針對(duì)螺旋給料機(jī)的堵料問(wèn)題，以工藝參數(shù)為設(shè)計(jì)變量，螺旋體質(zhì)量和效率為目標(biāo)，運(yùn)用遺傳算法和Ansys得到其結(jié)構(gòu)合理性。王震民等[7]針對(duì)小麥粉螺旋喂料器流量誤差降低設(shè)計(jì)準(zhǔn)確性的問(wèn)題，通過(guò)粒子群算法，以修正后的小麥粉流量和螺旋體質(zhì)量為目標(biāo)、各種影響參數(shù)為變量，對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行了尋優(yōu)。

上述研究對(duì)螺旋輸送量進(jìn)行了機(jī)理建模研究，驗(yàn)證了對(duì)螺旋輸送機(jī)輸送量的主要影響因素，但是對(duì)影響輸送量預(yù)測(cè)的各影響因素概括不夠全面，輸送量預(yù)測(cè)模型對(duì)影響參數(shù)的非線性行為響應(yīng)不當(dāng)導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度不夠準(zhǔn)確。為此，構(gòu)建一種優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋布料機(jī)輸送量預(yù)測(cè)模型，以避免混凝土物料或布料機(jī)參數(shù)發(fā)生變化時(shí)導(dǎo)致混凝土輸送量預(yù)測(cè)失效，可為布料機(jī)準(zhǔn)確控制混凝土輸送量提供依據(jù)，并為包裝工程的螺旋裝置提供螺旋輸送的依據(jù)。

1 螺旋輸送工作原理及其模型的建立

1.1 螺旋布料機(jī)結(jié)構(gòu)及工作原理

混凝土螺旋布料機(jī)的內(nèi)部示意圖和整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

整個(gè)布料系統(tǒng)包括鋼結(jié)構(gòu)支架、大車(chē)裝置和小車(chē)裝置。大車(chē)裝置主要在沿支架梁方向行走布料，小車(chē)裝置在垂直于支架梁的桁架上轉(zhuǎn)向。螺旋布料機(jī)內(nèi)部的螺旋桿由步進(jìn)電機(jī)控制，并采用螺旋推動(dòng)出料的方式在預(yù)制構(gòu)件的模具中進(jìn)行混凝土的布料工作。大車(chē)、小車(chē)行走裝置在各自軌道上運(yùn)動(dòng)，將料斗里的混凝土輸送到預(yù)制構(gòu)件模具里。

1.步進(jìn)電機(jī)；2.布料機(jī)料斗；3.打散棒； 4.螺桿；5.出料口。

1.2 螺旋輸送仿真模型建立

由文獻(xiàn)[8]可知，計(jì)算螺旋輸送速率的公式見(jiàn)式（1）。

質(zhì)量流率計(jì)算式見(jiàn)式（2）[9]。

為了描述混凝土螺旋布料機(jī)在布料過(guò)程中的螺旋輸送效果，參考某混凝土螺旋布料機(jī)參數(shù)，通過(guò)Soliworks建立模型，利用石、砂和水泥顆粒模擬預(yù)制構(gòu)件所需混凝土的配比。在EDEM軟件中分別建立顆粒直徑分別為10、25、35 mm，顆粒數(shù)分別為9 000、7 500、4 500顆的水泥、砂和石的顆粒模型。水泥、砂、石與鋼的材料屬性參數(shù)見(jiàn)文獻(xiàn)[10]。采用離散元法中的Hertz–Mindlin模擬混凝土的物理狀態(tài)，然后利用2個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)布料機(jī)螺旋輸送性能。

2 螺旋輸送方案設(shè)計(jì)及輸送結(jié)果分析

2.1 螺旋輸送方案設(shè)計(jì)

混凝土螺旋布料機(jī)的轉(zhuǎn)速（工藝因素）、螺距（結(jié)構(gòu)因素）、螺旋葉片直徑（結(jié)構(gòu)因素）影響其輸送性能。布料機(jī)在布料工作中轉(zhuǎn)速太大，易輸出太多的混凝土物料造成浪費(fèi)。若螺旋布料機(jī)在布料工作中轉(zhuǎn)速過(guò)小，則容易造成布料時(shí)混凝土物料的阻塞，不利于螺旋布料機(jī)的布料工作。螺旋布料機(jī)螺距和螺旋葉片也不宜過(guò)小，否則會(huì)造成堵塞現(xiàn)象從而影響布料機(jī)對(duì)混凝土的輸送結(jié)果。

故將輸送速率和平均質(zhì)量流率作為三水平三因素的正交試驗(yàn)的指標(biāo)，并通過(guò)9種方案來(lái)研究混凝土螺旋布料機(jī)各因素對(duì)輸送性能的影響。同時(shí)，將螺距（A因素）設(shè)置為35、48、60，代號(hào)為1、2、3；螺旋葉片直徑（B因素）為60、70、80，代號(hào)為1、2、3；轉(zhuǎn)速（C因素）為25、30、35，代號(hào)為1、2、3。

2.2 螺旋輸送結(jié)果分析

利用建立的三維布料機(jī)模型和EDEM軟件模擬仿真9組試驗(yàn)方案的混凝土輸送過(guò)程，并由圖2描述0～9 s時(shí)間內(nèi)統(tǒng)計(jì)區(qū)總顆粒質(zhì)量。

圖2 統(tǒng)計(jì)區(qū)總顆粒質(zhì)量變化趨勢(shì)

圖2顯示了EDEM軟件進(jìn)行模擬仿真9 s后的統(tǒng)計(jì)區(qū)混凝土總顆粒質(zhì)量變化。由圖2可知，布料機(jī)中的混凝土顆粒分別在8個(gè)螺旋葉片的助推下在預(yù)制構(gòu)件的模具中布料。由于每個(gè)方案的輸送速度、螺距和螺旋葉片直徑不同，在一定的時(shí)間范圍內(nèi)，顆粒質(zhì)量是與輸送時(shí)間呈正相關(guān)的關(guān)系，在EDEM軟件的混凝土顆粒的質(zhì)量和輸送速率也各不相同，如表1所示。

當(dāng)混凝土顆粒落入料槽時(shí)，由于沒(méi)有顆粒間的摩擦及堆積，使得輸送的流率加大；隨著時(shí)間的推移顆粒全部落入到模具里，會(huì)有顆粒摩擦、顆粒與料槽及葉片的摩擦及輸送速度等因素會(huì)使顆粒受到阻力作用，隨著螺旋葉片的勻速移動(dòng)，各阻力作用逐漸減小，使得顆粒全部被輸送到統(tǒng)計(jì)區(qū)；針對(duì)不同的預(yù)制構(gòu)件板件需要布料，輸送過(guò)程中平均質(zhì)量流率會(huì)有先大后小，甚至為0的結(jié)果。又因?yàn)檎辉囼?yàn)中的布料機(jī)參數(shù)的區(qū)別，最終結(jié)果為0的時(shí)刻也不同。

因?yàn)樽顑?yōu)方案在2個(gè)不同指標(biāo)下結(jié)果不同，須建立兩指標(biāo)和三因素的權(quán)重矩陣，并由權(quán)重大小確定輸送性能因素的主次因素。表2是通過(guò)極差法和矩陣分析法對(duì)正交實(shí)驗(yàn)的直觀分析結(jié)果[11]。

因此由表2可以確定正交試驗(yàn)的最優(yōu)布料機(jī)幾何參數(shù)組合：3、3、1的權(quán)重較大，同時(shí)通過(guò)對(duì)各因素各水平對(duì)應(yīng)的權(quán)重求和可以得出對(duì)平均輸送量流率和輸送速率2個(gè)指標(biāo)綜合影響的主次順序?yàn)槁菥?、轉(zhuǎn)速、螺旋葉片直徑，也即影響布料機(jī)輸送量的因素參數(shù)為螺距、轉(zhuǎn)速、螺旋葉片直徑。

3 螺旋布料機(jī)輸送量預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)與分析

鑒于常規(guī)的布料機(jī)輸送量機(jī)理公式所求得混凝土輸送量有一定的缺陷或不足，因此建立改進(jìn)灰狼算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸送量預(yù)測(cè)模型，并把布料機(jī)螺距、轉(zhuǎn)速、螺旋葉片直徑作為預(yù)測(cè)模型的輸入量，對(duì)混凝土輸送量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

表1 9組方案仿真結(jié)果

Tab.1 Simulation results of 9 schemes

表2 極差法和矩陣分析法下的正交試驗(yàn)直觀分析結(jié)果

Tab.2 Visual analysis results of orthogonal experiments under range method and matrix analysis method

3.1 改進(jìn)的灰狼算法（EGWO）

為了提升灰狼算法的搜索效率，用混沌映射代替隨機(jī)數(shù)初始化的方法，可以確保群體的多樣性，讓種群具有較好的遍歷性和不重復(fù)性[12]。

SkewTent映射產(chǎn)生混沌序列的數(shù)學(xué)模型見(jiàn)式（3）。

通過(guò)改進(jìn)步長(zhǎng)更新公式來(lái)解決原位置方程權(quán)重系數(shù)保持穩(wěn)定的問(wèn)題，來(lái)克服灰狼算法的局部收斂和收斂速度慢問(wèn)題[13]。

本文通過(guò)采用線性遞減權(quán)重的方法來(lái)更新灰狼的位置公式，從而使得傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)灰狼算法具有全局搜索的能力。

通過(guò)改變收斂因子參數(shù)的線性行為，找到一個(gè)平衡探索和開(kāi)發(fā)的方法[14]。

3.2 構(gòu)建改進(jìn)灰狼算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（EGWO–BP）模型

2）建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行選擇，也對(duì)網(wǎng)絡(luò)中間層的節(jié)點(diǎn)數(shù)進(jìn)行規(guī)定。

4）當(dāng)達(dá)到規(guī)定誤差值或最多迭代次數(shù)后，滿(mǎn)足條件，灰狼算法輸出2個(gè)最優(yōu)值，將最優(yōu)值賦予BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，輸出最終預(yù)測(cè)結(jié)果。上述流程見(jiàn)圖3。

圖3 預(yù)測(cè)模型程序流程

3.3 樣本數(shù)據(jù)獲取及實(shí)例分析

由文獻(xiàn)[5]可知，可取螺距、螺桿轉(zhuǎn)速、螺旋葉片直徑以及常用4種預(yù)制構(gòu)件混凝土配比。從上述因素的隨機(jī)排列組合中取30組作為樣本數(shù)據(jù)，23組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，7組作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。將獲取的實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)分別輸入本文構(gòu)建的模型進(jìn)行混凝土輸送量的預(yù)測(cè)。

在圖4中，基于EGWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的混凝土輸送量預(yù)測(cè)輸出相較于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和GWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)輸出相對(duì)精確，與實(shí)際輸送量值趨于一致。圖5a中基于GWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的混凝土輸送量預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值有大致的走向趨勢(shì)，會(huì)隨著時(shí)間的推移，誤差會(huì)隨之增加，圖5b基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的混凝土輸送量預(yù)測(cè)結(jié)果不能滿(mǎn)足實(shí)際的變化趨勢(shì)，也不能很好地?cái)M合期望輸出。

使用3個(gè)預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）和決定系數(shù)（2）獨(dú)立運(yùn)行15次，并評(píng)估3個(gè)模型的預(yù)測(cè)效率[15]。由表3可知，GWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的混凝土輸送量預(yù)測(cè)誤差較EGWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的誤差大，體現(xiàn)了EGWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在混凝土輸送量預(yù)測(cè)上的精度相對(duì)較好。從絕對(duì)系數(shù)達(dá)到0.95也可看出，EGWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的混凝土輸送量預(yù)測(cè)較另外2個(gè)預(yù)測(cè)模型有很高的預(yù)測(cè)精度。

圖4 基于EGWO–BP的混凝土預(yù)測(cè)對(duì)比

圖5 基于GWO–BP和BP的混凝土輸送量預(yù)測(cè)對(duì)比

表3 3種預(yù)測(cè)模型的性能評(píng)價(jià)

Tab.3 Evaluation on performance of 3 prediction models

4 結(jié)語(yǔ)

為確定混凝土螺旋布料機(jī)輸送性能的影響參數(shù)，通過(guò)離散元方法進(jìn)行仿真模擬，并把輸送速率和平均質(zhì)量流率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。運(yùn)用極差法和矩陣分析法分析正交方案，得出影響輸送量的因素主次順序?yàn)槁菥?、轉(zhuǎn)速、螺旋葉片直徑。

針對(duì)預(yù)制構(gòu)件所需的混凝土輸送量問(wèn)題，建立基于改進(jìn)灰狼算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混凝土輸送量預(yù)測(cè)模型，提高了影響輸送量的結(jié)構(gòu)因素及工藝因素線性模型的非線性響應(yīng)問(wèn)題，EGWO–BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的混凝土輸送量預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)百分誤差為8%，絕對(duì)系數(shù)也達(dá)到0.95，預(yù)測(cè)結(jié)果可用于混凝土質(zhì)量控制系統(tǒng)設(shè)定重量目標(biāo)參考值，并為預(yù)制構(gòu)件的生產(chǎn)自動(dòng)化奠定基礎(chǔ)。

本文通過(guò)離散元方法、正交實(shí)驗(yàn)、極差法和矩陣分析法確定了影響輸送量的因素，并通過(guò)改進(jìn)灰狼算法對(duì)輸送量預(yù)測(cè)?？蔀榘b裝備的螺旋輸送確定影響輸送量的因素，同時(shí)也可為包裝工程中有關(guān)輸送量的預(yù)測(cè)提供方法。

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Accurate Prediction of Conveying Volume of Spiral Distributor

CAI An-jiang1, LIU Ya-dong1, LIU Jun-qiang1, PANG Qiu-sheng2

(1. Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710055, China; 2. Dezhou Haitian Electromechanical Technology Limited Company, Shandong Dezhou 253000, China)

The work aims to take prediction of screw conveying volume as the target, and propose an improved gray wolf algorithm to optimize the conveying volume prediction model of BP neural network with process factors and structural factors as input, to solve quality issue of concrete conveyed by the distributor required for prefabricated components. The conveying process of the distributor was simulated by EDEM, and the conveying rate and the average mass flow rate were used as two evaluation standards of orthogonal experiment. The range method and matrix analysis method were used to obtain the effect order of various distributor factors on the two standards. The methods of chaotic population initialization, step size update formula and adaptive convergence factor were used to improve the slow convergence speed of gray wolf algorithm and the limitation to local optimal solution. The weights and thresholds of BP neural network were optimized through the improved algorithm. For the optimized conveying volume prediction, the average absolute percentage error was 8%, and the coefficient of determination is 0.95, which was smaller than the predicted value error of the conveying volume model of other experimental comparison groups. The study can provide concrete setting target values for the quantitative distribution of prefabricated components.

spiral distributor; conveying volume; orthogonal experiment; prediction; BP neural network; improved gray wolf algorithm

TU69；TP183

A

1001-3563(2023)13-0175-06

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.13.021

2022?05?22

教育部科技發(fā)展中心產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新基金（2021DZ022）

蔡安江（1965—），男，教授，博導(dǎo)，主要研究方向?yàn)閿?shù)字化與智能化制造技術(shù)等。

責(zé)任編輯：曾鈺嬋