一种染色机助剂智能配送系统及其控制方法与流程

技术特征：
1.一种染色机助剂智能配送系统，其特征在于，包括：助剂储存罐、助剂配送阀、冲洗水阀、配送转子泵，管道逆向强制混匀器、流量计、落料阀、染色机料缸和控制系统，所述管道逆向强制混匀器设有逆向混匀泵，所述逆向混匀泵用于将管道内的助剂和水循环混合均匀；所述助剂储存罐与助剂配送阀连接，所述助剂配送阀与配送转子泵连接，所述配送转子泵与流量计连接，所述配送转子泵与流量计之间的连接管道设有逆向循环支路，所述逆向混匀泵设于逆向循环支路内，所述逆向混匀泵输入端与流量计输入端连接，输出端与配送转子泵输出端连接，所述流量计与落料阀连接，所述落料阀与染色机料缸对应设置，所述冲洗水阀与助剂配送阀连接；所述控制系统包括上位机智能pc系统、plc控制系统、压缩空气气压计、变频器和现场信号采集器；所述压缩空气气压计用于采集阀芯压缩空气气压值，所述变频器用于驱动配送转子泵，所述现场信号采集器用于采集阀的开关状态信号和助剂储存罐的液位状态；所述上位机智能pc系统设有助剂配送定单获取模块、预停值神经网络模型构建模块；所述助剂配送定单获取模块用于获取助剂名称、剂量和染色机料缸号形成助剂配送定单；所述预停值神经网络模型构建模块用于构建预停值神经网络模型，所述预停值神经网络模型根据当前的助剂配送数据得到推荐预停值，与经验预停值按照可变比例叠加得到最终预停值，所述可变比例随训练迭代次数的增加而递增，所述助剂配送数据包括助剂编号、落料阀编号、压缩空气气压值、变频器频率和定单的目标配送量；所述与经验预停值按照可变比例叠加得到最终预停值，具体表示为：其中，表示推荐预停值，表示预设的经验预停值，k表示可变比例值，根据设定的训练迭代次数划分为均等份，每次训练迭代后递增，0≤k≤1；所述plc控制系统用于采集流量计的实时流量、变频器的运行频率、压缩空气气压值、各阀门的开关状态以及助剂储存罐的液位状态，根据最终预停值判断剩余配送量，根据可变比例控制策略控制助剂配送阀、落料阀、配送转子泵和冲洗水阀的开启与关闭，调节变频器的输出频率。2.根据权利要求1所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述助剂储存罐内设有超声波液位计，顶部设有高位浮球开关，所述超声波液位计用于检测助剂储存罐液位高度值，所述高位浮球开关用于在助剂储存罐液位超出上限值时输出停止补充助剂的开关量。3.根据权利要求1所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述染色机料缸内设有平衡罩式液位计，用于检测染色机料缸内的液位和液位上限。4.根据权利要求1所述的染色机助剂智能配送系统，其特征在于，所述上位机智能pc系统还设有预计用时神经网络模型构建模块；所述预计用时神经网络模型构建模块用于构建预计用时神经网络模型，所述预计用时神经网络模型用于计算预计用时，所述plc控制系统将预测用时乘以设定的比例，得到助剂配送允许的最长时限，在每一个扫描周期实际用时若大于最长时限，则输出告警控制信号。
5.根据权利要求1
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4任一项所述的染色机助剂智能配送系统的控制方法，其特征在于，包括下述步骤：上位机智能pc系统获取助剂名称、剂量和染色机料缸号并形成助剂配送定单，发送至plc控制系统；plc控制系统接收助剂配送定单，控制配送转子泵转动，根据助剂编号控制对应的助剂配送阀开启，根据染色机料缸号控制对应的落料阀开启；逆向强制混匀器将混合溶液流入逆向混匀泵的溶液与下一时刻流入的溶液混合后输出至流量计；上位机智能pc系统将助剂编号、落料阀编号、压缩空气气压值、变频器频率、定单的目标配送量代入训练后的预停值神经网络模型，计算得到推荐预停值，并将其存储至plc控制系统的寄存器中；对预设的经验预停值和推荐预停值按照可变比例叠加计算出最终预停值，在每一个扫描周期将定单的配送量减去流量计的计量值得到剩余配送量，当剩余配送量小于或等于最终预停值时，plc控制系统关闭助剂配送阀，同时关闭落料阀和配送转子泵；所述对预设的经验预停值和推荐预停值按照可变比例叠加计算出最终预停值，具体表示为：其中，表示推荐预停值，表示预设的经验预停值，k表示可变比例值，根据设定的训练迭代次数划分为均等份，每次训练迭代后递增，0≤k≤1；plc控制系统开启冲洗水阀、落料阀和配送转子泵，将残留在管道内的助剂输送到染色机料缸里；plc控制系统将助剂的实际配送量存储到寄存器中，并发送配送完成标志；上位机智能pc系统获取实际配送量，与助剂编号、落料阀编号、压缩空气气压值、变频器频率、定单的目标配送量、最终预停值组成数组存储到数据库中。6.根据权利要求5所述的染色机助剂智能配送系统的控制方法，其特征在于，所述预停值神经网络模型的训练步骤包括：将数据库中的助剂编号、落料阀编号、压缩空气气压值、变频器频率、定单的目标配送量作为预停值神经网络模型的输入；所述预停值神经网络模型采用全连接神经网络模型，所述全连接神经网络模型的结构依次为：输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层和输出层；所述全连接神经网络模型每层的计算公式为：其中i为本层的第i个神经元，j为对应本层的上一层的第j个输出，m为本层的上一层的神经元个数，n表示第几层神经层，y为输出，x为输入，θ为本层的权重值，b为本层的偏置值，f为本层的激活函数；将用于训练的配送历史数据的偏差值作为预停值神经网络模型的输出；使用adam优化器，迭代训练预停值神经网络模型的第一隐藏层的权重和偏置、第二隐藏层的权重和偏置、第三隐藏层的权重和偏置，得到预停值神经网络模型。
7.根据权利要求6所述的染色机助剂智能配送系统的控制方法，其特征在于，所述全连接神经网络模型的代价函数公式为：其中，c为代价，l表示样本总数，s表示第几个样本，表示定单的目标配送量，表示实际配送量，z表示实际预停值。8.根据权利要求5所述的染色机助剂智能配送系统的控制方法，其特征在于，染色机助剂智能配送系统设有预计用时神经网络模型，所述预计用时神经网络模型的代价函数公式为：其中，c为代价，l表示样本总数，s表示第几个样本，为助剂配送开始时间，为助剂配送结束时间。

技术总结
本发明公开了一种染色机助剂智能配送系统及其控制方法，该系统包括助剂储存罐、助剂配送阀、冲洗水阀、配送转子泵、管道逆向强制混匀器、流量计、落料阀、染色机料缸和控制系统，控制系统包括上位机智能PC系统、PLC控制系统、压缩空气气压计、变频器和现场信号采集器，上位机智能PC系统获取助剂名称、剂量和落料阀编号形成助剂配送定单；根据当前助剂配送数据得到推荐预停值，与经验预停值按照可变比例叠加得到最终预停值，PLC控制系统采集配送参数，根据最终预停值判断剩余配送量，控制助剂配送阀、落料阀、配送转子泵和冲洗水阀的开启与关闭，调节变频器的输出频率。本发明根据历史配送数据自动调整预停值，提高了配送精度。提高了配送精度。提高了配送精度。


技术研发人员：张福沐 胡跃明
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2021.08.30
技术公布日：2021/9/28