王嘉恩, 聶曉根
(1.福州大學(xué) 機械工程及自動化學(xué)院, 福建 福州 350108; 2.廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院 機電工程學(xué)院,福建 漳州 363105)
人們?nèi)粘I铍x不開鹽,食鹽不僅是人們膳食中的調(diào)味品,也是人體中不可缺少的重要元素。同時,加碘的食鹽也是世界各國防治碘缺乏病最經(jīng)濟有效的措施[1]。市場上的食鹽,一般以小包包裝,質(zhì)量為半市斤(250 g)左右。鹽業(yè)公司通過機械化作業(yè)將食鹽進行等質(zhì)量包裝。目前,雖然大部分企業(yè)已實現(xiàn)對食鹽的自動化包裝生產(chǎn),但是在整個包裝工序的控制方面,仍存在許多不足,如:定量包裝的精度控制方面,在對出廠產(chǎn)品凈含量的復(fù)檢工序中,一般需要人工抽檢或者機器稱重復(fù)檢,若出現(xiàn)較大批量的定量精度問題,還需要再經(jīng)人工調(diào)整定量包裝的相關(guān)參數(shù),容易造成生產(chǎn)線停滯,導(dǎo)致整個生產(chǎn)效率低下,無法實現(xiàn)真正的高精度自動化的定量包裝。
基于對現(xiàn)有食鹽包裝生產(chǎn)線的分析與研究,本文設(shè)計了一種基于閉環(huán)控制的高精度定量包裝系統(tǒng),采用初次定量包裝和二次稱重復(fù)檢工藝,并就二次復(fù)檢的數(shù)據(jù)信息進行分析處理,然后反饋到初次定量包裝的控制系統(tǒng)上,動態(tài)調(diào)節(jié)包裝控制參數(shù),實現(xiàn)整個包裝生產(chǎn)線的自動化、智能化運行。同時,就食鹽本身的食品屬性和對機械設(shè)備容易造成腐蝕的特殊現(xiàn)象[2],在對包裝設(shè)備進行設(shè)計時需要考慮機械設(shè)備的潔凈、干燥和防腐蝕性能。在包裝設(shè)備設(shè)計方面,王亞蘋在食鹽儲存?zhèn)}里放置多個空心管的分散柱,且分散柱表面開設(shè)有若干網(wǎng)孔,分散柱內(nèi)填充干燥劑,防止食鹽潮濕結(jié)塊[3]。因為自動化定量包裝屬于動態(tài)稱重領(lǐng)域,在動態(tài)稱重技術(shù)方面,除了必要的設(shè)備結(jié)構(gòu)設(shè)計外,動態(tài)稱重的算法設(shè)計也十分重要,但食鹽的定量包裝控制算法還未見有相關(guān)的研究報導(dǎo)。
目前,針對動態(tài)稱重控制系統(tǒng)已提出許多控制算法,如:通過測出物體的位移、速度和加速度等,用數(shù)值積分方法來獲得重量值[4]。在稱重信號的處理方法上采用限幅平均濾波算法剔除粗大誤差[5],并對稱重信號增加一個動態(tài)補償環(huán)節(jié)[6]。在系統(tǒng)建模方面通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法利用動態(tài)系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)模型[7],但是該方法需要占用大量的內(nèi)存來進行數(shù)據(jù)處理和機器學(xué)習(xí)。在包裝生產(chǎn)線上的連續(xù)數(shù)據(jù)采樣方面,陳銳鴻采用區(qū)間采樣、區(qū)間數(shù)值平均的算法來測量動態(tài)數(shù)據(jù)[8]。在隨機誤差的處理上,盧肖穎為減少料斗配料過程中存在的振動與沖擊誤差,采用迭代學(xué)習(xí)的控制方案[9,10],并對下一次的輸入值進行修正[11]。在模糊控制方面,申穎針對皮帶秤配料系統(tǒng)中存在的控制精度問題,將模糊控制技術(shù)結(jié)合傳統(tǒng)的PID控制策略應(yīng)用在配料系統(tǒng)的調(diào)節(jié)中[12]。李爽分析了各種隸屬函數(shù)對模糊控制器性能的影響[13],Bingul Zafer等對Mamdani型模糊控制器隸屬函數(shù)的結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化[14]。
本文結(jié)合食鹽本身固有特性,根據(jù)行業(yè)企業(yè)現(xiàn)有包裝設(shè)備進行分析改進,以提高定量包裝精度、生產(chǎn)效率和實現(xiàn)自動化生產(chǎn)為目標,對食鹽及其類形物食品的高精度定量包裝設(shè)備展開研究,為行業(yè)企業(yè)開發(fā)先進設(shè)備提供技術(shù)支持。同時,也可為其它顆粒狀或粉劑狀食品,如:白砂糖、味精、咖啡等的高精度定量包裝提供技術(shù)借鑒。
目前,對食鹽的定量包裝方法一般有2種,1種是直接定量稱重,然后進行包裝;另1種是以體積估計質(zhì)量,通過等體積量取近似得到等質(zhì)量的包裝[15]。其中,直接定量稱重的原理是:食鹽從儲存?zhèn)}中經(jīng)過漏斗嘴落到下方的檢重秤上,當質(zhì)量達到設(shè)定值時,漏斗嘴的開口關(guān)閉,儲存?zhèn)}里的食鹽停止下落,然后再將檢重秤上的食鹽進行包裝。該方法工作效率低,每個儲存?zhèn)}每次只能進行單個稱重,而且食鹽在下落過程中,具有的重力加速度會對檢重秤的稱量精度造成不可避免的誤差。第2種方法,以體積估計質(zhì)量,如圖1所示,食鹽從儲存?zhèn)}下落至料斗中,料斗底部沿圓周均勻布置若干小孔,小孔下方安裝有量杯。工作時,料斗作勻速逆時針旋轉(zhuǎn)運動,料斗中的食鹽被擋板擋住,落到料斗下方的量杯中,同時擋板可刮平量杯頂部溢出的食鹽,然后料斗每旋轉(zhuǎn)一個工位,便得到一份等質(zhì)量的食鹽,極大地提高了食鹽定量包裝的效率,但也存在包裝質(zhì)量精度不可控的缺點。
圖1 以體積估計質(zhì)量的定量包裝結(jié)構(gòu)示意圖
本文在以體積估計質(zhì)量的定量包裝結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,增加可調(diào)可控的自動化機械結(jié)構(gòu),提高食鹽定量包裝精度。在料斗下方安裝容積可調(diào)的量杯,如圖2所示。
圖2 容積可調(diào)的量杯結(jié)構(gòu)示意圖
如圖2所示,料斗下方均布6個量杯,每個量杯底部安裝有套杯,套杯可沿量杯外圓表面上下滑動。其中,套杯由下方的支撐板支撐,支撐板螺旋安裝在左邊的絲桿上,通過控制絲桿的轉(zhuǎn)動可實現(xiàn)支撐板的上下移動,從而控制套杯在量杯底部的上下滑動距離,實現(xiàn)動態(tài)調(diào)節(jié)量杯容積的功能。在一個工作循環(huán)中,料斗勻速轉(zhuǎn)動,帶動下方已調(diào)整好容積的量杯轉(zhuǎn)動,從圖2中可以看到,支撐板中間右半部為孔洞,當已裝滿食鹽的量杯轉(zhuǎn)動至此時,量杯中的食鹽從孔洞中落下,進入下方的塑封包裝工序,整個運行過程實現(xiàn)了以體積估計質(zhì)量且動態(tài)可調(diào)的食鹽定量包裝功能。
食鹽定量包裝設(shè)備是一個全程無停歇的自動化生產(chǎn)流水線,是一個動態(tài)的過程。通過增加絲桿、套杯等結(jié)構(gòu)可實現(xiàn)對食鹽包裝體積的實時調(diào)整,但是這里需要精確地計算出絲桿轉(zhuǎn)動角度的大小才能實現(xiàn)對量杯容積的高精度控制。所以,本文引入閉環(huán)控制策略,通過對包裝后的食鹽進行復(fù)檢稱重,然后與標準值比較,得到質(zhì)量誤差后,再反饋到絲桿的轉(zhuǎn)動控制,從而構(gòu)建一個閉環(huán)的控制系統(tǒng)。
對包裝后食鹽的復(fù)檢設(shè)備,采用具有連續(xù)自動稱重與傳送功能的皮帶秤進行稱重復(fù)檢。在復(fù)檢裝置中,稱重傳感器所受的力,除了包裝后的食鹽外,還有傳送帶、傳送帶機架和驅(qū)動電機等附件的重量,由于稱量食鹽的質(zhì)量較輕(200~400 g),傳送帶、傳送帶機架和驅(qū)動電機等附件質(zhì)量達1 500 g,稱量重物占總重量比小,普通皮帶秤難以實現(xiàn)微量物體的高精度稱量。為達到輕量重物的高精度稱量,復(fù)檢裝置設(shè)計為四合一稱重變送器結(jié)構(gòu),盡可能采用小量程稱重傳感器,克服稱重裝置自重與稱量重物重量比大對稱量精度的影響,復(fù)檢裝置結(jié)構(gòu)如圖3所示。
圖3 閉環(huán)控制復(fù)檢裝置結(jié)構(gòu)示意圖
在該閉環(huán)控制系統(tǒng)中,復(fù)檢裝置由前端傳送帶、稱重傳送帶、后端傳送帶及剔除機構(gòu)組成。包裝后的食鹽先經(jīng)前端傳送帶減振,減少傳輸振動造成的干擾,然后送至稱重傳送帶。該傳送帶的主動滾筒通過內(nèi)嵌電機驅(qū)動傳送帶運動,可避免普通傳送機構(gòu)的大電機和鏈條傳動產(chǎn)生的機械振動。通過設(shè)置傳送速度與頻次,可保證稱重傳送帶上每一次只稱重一包食鹽。稱重后的食鹽將自動傳送至后端傳送帶上,系統(tǒng)通過比較此次稱重的質(zhì)量值與控制目標的允差值,決策是否由剔除機構(gòu)將該包裝食鹽剔除生產(chǎn)線,從而保證整條生產(chǎn)線的產(chǎn)品凈含量符合國家標準范圍。
在稱重傳送帶上,稱重傳感器的稱量誤差對系統(tǒng)決策和整條包裝生產(chǎn)線精度有決定性的影響。所以需要對稱重傳感器的稱重信號進行分析處理。本文采用4個稱重傳感器,分別安裝在稱重傳送帶底部四角,均勻分擔(dān)傳送帶的重力,提高稱量精度。然后,4組稱重信號通過四合一稱重變送器進行信號放大和求算術(shù)平均值。系統(tǒng)控制中心需要對實時傳送上來的稱重信號進行合理截取處理[16]。信號區(qū)間的截取需要判斷食鹽在稱重傳送帶上的相對位置,確保獲取的稱重信號為整包食鹽的質(zhì)量。所以在稱重傳送帶的左右兩端分別安裝接近開關(guān),系統(tǒng)通過接近開關(guān)的脈沖信號,判斷食鹽是否已完全進入稱重傳送帶上,稱重傳送帶上的稱重信號如圖4所示。
圖4 動態(tài)稱重信號的截取方法示意圖
通過分析稱重信號圖,可以把信號段分為4種,即空載信號段、前端過渡信號段、稱重信號段和后端過渡信號段。其中,有價值的信號為中間稱重信號段,需要對這些信號進行數(shù)據(jù)處理。
設(shè)截取的數(shù)據(jù)總體X~N(μ,σ2),從總體X中抽取一個容量為n的樣本X1,X2,…,Xn,樣本均值和樣本標準差分別為:
(1)
(2)
對于給定的置信度1-α,總體均值μ的雙側(cè)置信區(qū)間為:
(3)
本文取置信度95%,即α=0.05,求出總體均值μ的置信區(qū)間后,剔除樣本中不屬于該區(qū)間的粗大誤差,然后重新排序,再由式(1)計算出修正后樣本的均值,采用均值濾波得到包裝食鹽的質(zhì)量。
雖然該稱重系統(tǒng)所求得的質(zhì)量值是可信的,但工作環(huán)境中的噪聲、振動、環(huán)境溫度、濕度以及傳感器的蠕變等都會對稱重傳感器的稱量精度產(chǎn)生影響,所以不能僅僅依賴于復(fù)檢裝置的測定值而將其直接作為反饋信號去控制前面包裝工序的量杯容積。為充分利用復(fù)檢裝置的測定值并排除可能存在的隨機誤差,需要對反饋信號做進一步處理。
首先,設(shè)當前包裝目標質(zhì)量為m,系統(tǒng)根據(jù)質(zhì)量m調(diào)節(jié)絲桿轉(zhuǎn)動,帶動套杯移動,將量杯容積調(diào)整為質(zhì)量m所對應(yīng)的大小。然后,針對食鹽包裝的動態(tài)性和工作環(huán)境的不確定性所造成的誤差,引入隨機誤差變量Δmi,設(shè)調(diào)整后的修正值為mc:
mc=m-Δmi
(4)
為使該修正值能充分反映環(huán)境誤差變化,采用迭代學(xué)習(xí)的控制算法對隨機誤差變量加以量化,設(shè)Δmi的迭代自學(xué)習(xí)規(guī)則為:
Δmi+1=Δmi+rei
(5)
式中:i為迭代次數(shù)(i=1,2,…);r為迭代學(xué)習(xí)因子;ei為實際包裝凈含量誤差。設(shè)每次復(fù)檢裝置的測量值為mi,則ei為:
ei=mi-m
(6)
設(shè)初始化時,i=1,Δm1=0,則修正值等于目標質(zhì)量值,即mc=m。由式(6)得第1次食鹽包裝誤差為e1=m1-m,然后將其代入式(5)中可得i=2時,新的誤差變量Δm2為:
Δm2=Δm1+re1=r(m1-m)
(7)
當進行第2次包裝時,修正值mc=m-Δm2,復(fù)檢裝置測量值為m2,誤差為e2=m2-m,代入式(5)中可得i=3時,新的誤差變量Δm3為:
Δm3=Δm2+re2=Δm2+r(m2-m)
(8)
以此類推,第i+1次包裝時,Δmi+1為:
Δmi+1=Δmi+rei=Δmi+r(mi-m)
(9)
對應(yīng)的修正值mc為:
mc=m-Δmi+1=m-Δmi-r(mi-m)
(10)
因此,當包裝誤差ei>0時,即包裝后的食鹽凈含量mi>m,此時有:
Δmi+1=Δmi+r(mi-m)>Δmi
(11)
mc=m-Δmi+1 (12) 即在同樣的工作環(huán)境下,新一輪的修正值mc減小,即量杯容積較于上一輪縮小了Δmi+1-Δmi,則得到的實際食鹽包裝凈含量: mi+1 (13) 使得mi+1趨近于包裝目標質(zhì)量m,達到縮小誤差、提高包裝精度的目的。同理,當包裝誤差ei<0時,mi+1>mi,同樣使得mi+1趨近于包裝目標質(zhì)量m。且經(jīng)過不斷的迭代學(xué)習(xí),存在的誤差會逐漸減小并趨于平穩(wěn)。 Δmi是隨機誤差,其值取決于包裝誤差與迭代學(xué)習(xí)因子r,r越大則整個系統(tǒng)的誤差收斂越快,但是波動也越大;r越小則收斂越慢,食鹽的包裝質(zhì)量也越穩(wěn)定。所以,在機器剛開始工作時,讓機器迭代自學(xué)習(xí)環(huán)境中的影響因素,此時包裝質(zhì)量誤差較大,r取值也較大,能快速減少誤差。當包裝誤差逐漸縮小時,再減小r值,使系統(tǒng)趨于穩(wěn)定?;谶@些考慮,針對食鹽及其類形物的定量包裝特點,系統(tǒng)引入模糊算法,模擬類似于人腦決策的系統(tǒng)控制。將模糊算法與迭代學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,可以通過模糊算法規(guī)則對系統(tǒng)誤差及誤差變化量進行分析,進而調(diào)整迭代學(xué)習(xí)因子,達到智能化控制的目的。模糊算法在食鹽定量包裝系統(tǒng)中的原理框圖如圖5所示。 圖5 模糊控制系統(tǒng)原理框圖 由圖5可知,模糊算法的輸入為誤差ei及誤差變化量Δei,輸出為迭代學(xué)習(xí)因子r,以企業(yè)常用的包裝質(zhì)量為350 g的食鹽為例,其定量包裝誤差在10 g以內(nèi),所以設(shè)誤差的基本論域為[-10,10],誤差變化量的基本論域為[-5,5],為方便模糊推理,取誤差的量化因子為0.2,誤差變化量的量化因子為0.4,所以得到誤差及誤差變化量的模糊論域均為[-2,2]。然后,對該范圍進行模糊化,將其劃分為5個等級,分別為:{負大,負小,零,正小,正大},符號表示為:{NB,NS,ZO,PS,PB},取常用的三角形隸屬函數(shù)trimf表示,則在模糊論域中量化輸入值關(guān)于模糊子集的隸屬度如圖6所示。 圖6 量化輸入值在模糊子集上的隸屬函數(shù)圖 同時,設(shè)迭代因子的模糊論域為[0,1],對該范圍進行模糊化,分別為:{零,正小,正中,正大,正加},符號表示為:{ZO,PS,PM,PB,PP},同樣取三角形隸屬函數(shù)trimf表示,則在模糊論域中量化輸出值關(guān)于模糊子集的隸屬度如圖7所示。 圖7 量化輸出值在模糊子集上的隸屬函數(shù)圖 圖6、圖7中,三角形隸屬函數(shù)的解析式為: (14) 式中:m、n分別為每個三角形左、右邊腰線與橫坐標軸的交點;a為三角形中間頂點的橫坐標。 在該模糊控制系統(tǒng)中,輸入的誤差及誤差變化量、輸出的迭代學(xué)習(xí)因子在模糊子集上的隸屬度由式(14)決定。模糊化后,需要對迭代學(xué)習(xí)因子r建立模糊控制規(guī)則,從而進行模糊推理。通過上文對迭代學(xué)習(xí)因子的功能分析,根據(jù)實驗,針對不同的輸入誤差及誤差變化量,建立迭代學(xué)習(xí)因子r的模糊控制規(guī)則表,如表1所示。 表1 r的模糊控制規(guī)則表 將式(14)的輸入、輸出值的隸屬函數(shù)及表1中r的模糊規(guī)則表通過MATLAB軟件的fuzzy工具箱進行模糊推理,選用Mamdani模糊推理算法和重心法(centroid)解模糊,結(jié)果如圖8所示。 圖8 MATLAB軟件fuzzy工具箱r的解模糊圖 在圖8中,輸入當前的誤差ei及誤差變化量Δei,則通過模糊算法可計算出迭代學(xué)習(xí)因子r,再代入式(5)、式(4)中即可計算出修正值mc,通過mc便可控制食鹽包裝量杯的容積。 為適應(yīng)復(fù)雜的工作環(huán)境,系統(tǒng)采用PLC作為主控制器,稱量儀表作為稱重控制器,稱重傳感器將稱重信號實時在線發(fā)送給儀表,儀表與PLC之間采用RS485通訊方式,經(jīng)PLC數(shù)據(jù)處理后控制電機執(zhí)行動作,PLC程序控制流程如圖9所示。 圖9 系統(tǒng)程序控制流程圖 為了驗證以上結(jié)構(gòu)設(shè)計與控制算法是否滿足食鹽定量包裝精度要求,在企業(yè)樣機上開展加工實驗,以企業(yè)常用的包裝質(zhì)量為350 g的食鹽為例,其定量包裝的實驗數(shù)據(jù)如表2所示。 表2 基于迭代學(xué)習(xí)和模糊算法控制系統(tǒng)的實驗數(shù)據(jù) 通過分析表2實驗數(shù)據(jù)可以看出,機器首次包裝結(jié)果質(zhì)量存在較大誤差,通過前幾次的較大迭代學(xué)習(xí)因子的調(diào)整,質(zhì)量誤差很快便減小了,再經(jīng)過較小迭代學(xué)習(xí)因子的細微調(diào)整,整個系統(tǒng)逐漸趨于穩(wěn)態(tài),并在目標值附近小范圍波動,如圖10所示。 圖10 定量包裝質(zhì)量數(shù)據(jù)折線圖 根據(jù)《定量包裝商品計量監(jiān)督管理辦法》規(guī)定300~500 g的定量包裝商品的允許短缺量為3%,即允許短缺量為10.5 g,應(yīng)嚴格控制食鹽包裝的誤差在該范圍內(nèi)。經(jīng)過試驗,該包裝生產(chǎn)線的誤差值遠小于國家規(guī)定的短缺量,符合定量包裝商品的精度要求,實現(xiàn)了算法控制目標。 對食鹽的高精度定量包裝技術(shù)及其設(shè)備進行研究,開發(fā)了一種基于迭代學(xué)習(xí)算法和模糊算法的閉環(huán)控制定量包裝系統(tǒng)。結(jié)合食鹽本身固有特性,設(shè)計了一種可控可調(diào)的變?nèi)莘e量杯和一種高精度動態(tài)稱重的復(fù)檢裝置,實現(xiàn)對食鹽的初次定量包裝和二次稱重閉環(huán)反饋。針對工作環(huán)境中存在的隨機誤差,基于迭代補償?shù)脑?采用了迭代學(xué)習(xí)算法和模糊算法,推導(dǎo)了基于迭代學(xué)習(xí)的修正值表達式和基于模糊算法的迭代學(xué)習(xí)因子計算方法,提高了系統(tǒng)的抗干擾性能,顯著減少了存在的誤差。通過樣機實驗,食鹽包裝在200~500 g稱量范圍內(nèi)包裝誤差遠小于國家標準規(guī)定的允許短缺量,實現(xiàn)了食鹽的動態(tài)高精度定量包裝,可為高精度動態(tài)稱重應(yīng)用場合提供借鑒。同時,也可為其它顆粒狀或粉劑狀食品,如:白砂糖、味精、咖啡等的高精度定量包裝提供技術(shù)借鑒。5 基于模糊算法的迭代因子計算
6 實驗結(jié)果與分析
7 結(jié) 論