CN109158569B - 水冷型球墨铸管离心机及其控制系统 - Google Patents

水冷型球墨铸管离心机及其控制系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种水冷型球墨铸管离心机及其控制系统，包括输入层数据采集系统、隐含层数据系统和输出层数据采集系统；PLC采集的数据上传到智能单元时时数据库，结合离心机操作专家调整离心机生产经验，利用机器深度学习算法生成离心机铸造模型优化管子铸造参数，把优化后的离心机参数自动写入PLC，通过PLC进行离心机走速、翻包速度、旋转速度及各位置控制。本发明水冷型球墨铸管离心机及其控制系统，实现在自动化控制下球墨铸管稳定性保证壁厚的均匀性，降低工人劳动强度，降低生产成本，提高产品质量，提高生产效率。

Description

水冷型球墨铸管离心机及其控制系统
技术领域
本发明涉及浇注控制系统，具体的说，是涉及一种水冷型球墨铸管离心机及其控制系统。
背景技术
目前国内外水冷型球墨铸管离心铸造机规格在DN80-1200之间，不论是传统的离心铸造机还是近阶段改进的高效水冷型球墨铸管离心机只是在结构上或动力驱动上做了进一步改进，虽然提高了一定的生产效率与壁厚的均匀性，但始终解决不了自动化控制下稳定性及需要人工经验通过HMI操作面板进行设备与工艺参数的调整，始终需要人工操作处理是铸管行业世界性难题。
发明内容
针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种实现在自动化控制下球墨铸管稳定性保证壁厚的均匀性，降低工人劳动强度，降低生产成本，提高产品质量的水冷型球墨铸管离心机。
本发明所采取的技术方案是：
一种水冷型球墨铸管离心机，
包括如下步骤：
采用传感器和智能仪表采集离心机中间包、扇形包的铁水进行温度、重量、铁水成分数据；
传感器和智能仪表与PLC相连；
称重传感器和智能仪表采集孕育剂、模粉加入量数据；
称重传感器和智能仪表与PLC相连接；
温度、流量传感器采集离心机各段的冷却水温、水流量数据
温度、流量传感器与PLC相连接；
编码器采集离心机的转速、翻包速度、主机走速、管模径跳数据；
编码器与PLC相连接；
采集球墨铸管的重量和壁厚数据；
将采集的数据与人工经验结合对比质量标准生成球墨铸管浇铸优化数学模型；
通过调整球墨铸管浇铸优化数学模型的变量数据，生产出符合重量和壁厚要求的球墨铸管。
所述球墨铸管浇铸优化数学模型数据随着生产批次的增加不断增加新的数据。
PLC采集的数据上传到智能单元时时数据库，结合离心机操作专家调整离心机生产经验，利用机器深度学习算法生成离心机铸造模型优化管子铸造参数，把优化后的离心机参数自动写入PLC，通过PLC进行离心机走速、翻包速度、旋转速度及各位置控制。
离心机中间包与扇形包采用热成像仪自动控制兑铁高度。
离心机机器人通过图像识别芯子上的信息，自动上芯，自动抓取芯盘上的芯子安装到离心机芯架装置上。
一种水冷型球墨铸管离心机的球墨铸管离心机浇注控制系统，
构建离心机预测神经网络模型，根据离心机预测神经网络模型生产球墨铸管；
包括：输入层数据采集系统、隐含层数据系统和输出层数据采集系统；
输入数据采集系统统包括：铁液成分、浇注温度、扇形包翻包速度、主机走速、主电机转速、冷却水流量、冷却水温度、承口浇注时间、管身浇注时间、插口浇注时间、管模温度、承口温度和插口温度；
隐含数据系统包括：壁厚、铁液温度、走速、水温、管温、翻包速度和管重；
输出数据采集系统包括：翻包速度、走速、水重和转速；
神经网络模型训练步骤如下：
步骤1，输入训练样本数据；
步骤2，初始化参数；初始化参数包括：最大训练次数、学习精度、隐含层数据节点数、权值矩阵、阈值矩阵；
步骤3，计算隐含层和输出层的输入输出；
步骤4，计算输出层误差E；
步骤5，判定输出层误差E是否小于学习精度；如果输出层误差E小于学习精度，执行步骤7；如果输出层误差E大于学习精度esp，那么执行步骤6；
步骤6，修正权值和阈值矩阵，返回步骤3；
步骤7，结束。
本发明相对现有技术的有益效果：
本发明水冷型球墨铸管离心机，实现在自动化控制下球墨铸管稳定性保证壁厚的均匀性，降低工人劳动强度，降低生产成本，提高产品质量，提高生产效率。
附图说明
图1是本发明水冷型球墨铸管离心机的神经网络模型训练流程图；
图2是本发明水冷型球墨铸管离心机的智能离心机预测神经网络模型图；
图3是本发明水冷型球墨铸管离心机的智能离心机预测神经网络模型框图；
图4是本发明水冷型球墨铸管离心机的控制原理图。
具体实施方式
以下参照附图及实施例对本发明进行详细的说明：
附图1-4可知，一种水冷型球墨铸管离心机，
包括如下步骤：
采用传感器和智能仪表采集离心机中间包、扇形包的铁水进行温度、重量、铁水成分数据；
传感器和智能仪表与PLC相连；
称重传感器和智能仪表采集孕育剂、模粉加入量数据；
称重传感器和智能仪表与PLC相连接；
温度、流量传感器采集离心机各段的冷却水温、水流量数据
温度、流量传感器与PLC相连接；
编码器采集离心机的转速、翻包速度、主机走速、管模径跳数据；
编码器与PLC相连接；
采集球墨铸管的重量和壁厚数据；
将采集的数据与人工经验结合对比质量标准生成球墨铸管浇铸优化数学模型；
通过调整球墨铸管浇铸优化数学模型的变量数据，生产出符合重量和壁厚要求的球墨铸管。
所述球墨铸管浇铸优化数学模型数据随着生产批次的增加不断增加新的数据。
PLC采集的数据上传到智能单元时时数据库，结合离心机操作专家调整离心机生产经验，利用机器深度学习算法生成离心机铸造模型优化管子铸造参数，把优化后的离心机参数自动写入PLC，通过PLC进行离心机走速、翻包速度、旋转速度及各位置控制。
离心机中间包与扇形包采用热成像仪自动控制兑铁高度。
离心机机器人通过图像识别芯子上的信息，自动上芯，自动抓取芯盘上的芯子安装到离心机芯架装置上。
一种水冷型球墨铸管离心机的球墨铸管离心机浇注控制系统，
构建离心机预测神经网络模型，根据离心机预测神经网络模型生产球墨铸管；
包括：输入层数据采集系统、隐含层数据系统和输出层数据采集系统；
输入数据采集系统统包括：铁液成分、浇注温度、扇形包翻包速度、主机走速、主电机转速、冷却水流量、冷却水温度、承口浇注时间、管身浇注时间、插口浇注时间、管模温度、承口温度和插口温度；
隐含数据系统包括：壁厚、铁液温度、走速、水温、管温、翻包速度和管重；
输出数据采集系统包括：翻包速度、走速、水重和转速；
神经网络模型训练步骤如下：
步骤1，输入训练样本数据；
步骤2，初始化参数；初始化参数包括：最大训练次数、学习精度、隐含层数据节点数、权值矩阵、阈值矩阵；
步骤3，计算隐含层和输出层的输入输出；
步骤4，计算输出层误差E；
步骤5，判定输出层误差E是否小于学习精度；如果输出层误差E小于学习精度，执行步骤7；如果输出层误差E大于学习精度esp，那么执行步骤6；
步骤6，修正权值和阈值矩阵，返回步骤3；
步骤7，结束。
本发明水冷型球墨铸管离心机，实现在自动化控制下球墨铸管稳定性保证壁厚的均匀性，降低工人劳动强度，降低生产成本，提高产品质量，提高生产效率。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明的结构作任何形式上的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明的技术方案范围内。

Claims (2)

1.一种水冷型球墨铸管离心机，其特征在于，
包括如下步骤：
采用传感器和智能仪表采集离心机中间包、扇形包的铁水进行温度、重量、铁水成分数据；
传感器和智能仪表与PLC相连；
称重传感器和智能仪表采集孕育剂、模粉加入量数据；
称重传感器和智能仪表与PLC相连接；
温度、流量传感器采集离心机各段的冷却水温度、冷却水流量数据温度、流量传感器与PLC相连接；
编码器采集离心机的转速、翻包速度、主机走速、管模径跳数据；
编码器与PLC相连接；
采集球墨铸管的重量和壁厚数据；
将采集的数据与人工经验结合对比质量标准生成球墨铸管浇铸优化数学模型；
通过调整球墨铸管浇铸优化数学模型的变量数据，生产出符合重量和壁厚要求的球墨铸管；
所述球墨铸管浇铸优化数学模型数据随着生产批次的增加不断增加新的数据；
PLC采集的数据上传到智能单元时时数据库，结合离心机操作专家调整离心机生产经验，利用机器深度学习算法生成离心机铸造模型优化管子铸造参数，把优化后的离心机参数自动写入PLC，通过PLC进行离心机主机走速、翻包速度、转速及各位置控制；
离心机中间包与扇形包采用热成像仪自动控制兑铁高度；
离心机机器人通过图像识别芯子上的信息，自动上芯，自动抓取芯盘上的芯子安装到离心机芯架装置上。
2.一种权利要求1所述的水冷型球墨铸管离心机的球墨铸管离心机浇注控制系统，其特征在于：
构建离心机预测神经网络模型，根据离心机预测神经网络模型生产球墨铸管；
包括：输入层数据采集系统、隐含层数据系统和输出层数据采集系统；
输入层数据采集系统包括：铁水成分、浇注温度、扇形包翻包速度、主机走速、主电机转速、冷却水流量、冷却水温度、承口浇注时间、管身浇注时间、插口浇注时间、管模温度、承口温度和插口温度；
隐含数据系统包括：壁厚、铁水温度、主机走速、冷却水温度、管模温度、翻包速度和管重；
输出层数据采集系统包括：翻包速度、主机走速、冷却水流量和转速；
神经网络模型训练步骤如下：
步骤1，输入训练样本数据；
步骤2，初始化参数；初始化参数包括：最大训练次数、学习精度、隐含层数据节点数、权值矩阵、阈值矩阵；
步骤3，计算隐含层和输出层的输入输出；
步骤4，计算输出层误差E；
步骤5，判定输出层误差E是否小于学习精度；如果输出层误差E小于学习精度，执行步骤7；如果输出层误差E大于学习精度esp，那么执行步骤6；
步骤6，修正权值和阈值矩阵，返回步骤3；
步骤7，结束。
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