CN109676795B - 一种混凝土智能搅拌控制方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种混凝土智能搅拌控制方法及其系统，实现混凝土搅拌过程中的产品流变性及匀质性的自动检测及生产工艺智能调控功能，该方法是：将监测到的搅拌数据及完成的混凝土的理化性质数据进行大数据分析，从而生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；搅拌机根据混凝土用途或具体参数性能要求自动调用最优物料配比及最佳搅拌方案，依其进行自动取料并测量材料的性能参数，将性能参数反馈至边缘计算平台判断材料性能是否符合要求；搅拌完成后再将实测的混凝土理化性质数据和预期数据进行对照，从而判断是否出料或进行修正；该系统包括云平台和搅拌终端，所述搅拌终端包括人机交互模块、控制系统、搅拌系统、监测系统和边缘计算机。

Description

一种混凝土智能搅拌控制方法及其系统

技术领域

本发明属于智能制造技术领域，具体涉及一种混凝土智能搅拌控制方法及其系统。

背景技术

如今，随着材料科学与技术的突飞猛进，混凝土搅拌技术逐渐碰到瓶颈，许多性能优异的全新混凝土配比设计由于受到搅拌技术的掣肘而无法体现在实际应用当中。以水泥为例，原材料方面涉及品种、等级、化学成分、矿物成分、烧失量等诸多参数以及施工工艺中的养护温度、湿度、压力和覆盖与否等因素，导致混凝土搅拌质量越来越难以控制。除此以外，原材料以及各种外加剂的种类日益增多，导致混凝土质量变数(混凝土质量变数＝原材料变数×技术要求变数×工艺过程变数)无限增多。另一方面，建材行业的发展对混凝土的性能也提出了更高要求，例如要求制造出超高性能混凝土、普通混凝土高性能化、水泥基超高性能复合材料等对搅拌过程具有挑战性难度的要求，而反观现有的搅拌技术，虽也在强调信息化、自动化，其根本仍然停留在一些简单的使用上，对于搅拌过程中的精细化、信息化控制仍然没有迈出实质性步伐。大数据和云计算技术的快速发展的应用使得上述问题的解决成为可能。

发明内容

为突破现有混凝土搅拌技术的瓶颈，本发明提供一种混凝土智能搅拌控制方法，通过大数据和云计算等技术，实现混凝土搅拌过程中的产品流变性及匀质性的自动检测及生产工艺智能调控功能，其具体技术内容如下：

一种混凝土智能搅拌控制方法，其包括如下处理步骤：

1)将混凝土搅拌站中监测到的涉及加料量、搅拌时间、搅拌方式以及完成搅拌后混凝土的理化性质数据同步至云平台并进行大数据分析，根据最优解得出各项性能要求及应用条件下最佳配比及搅拌时间、搅拌方法数据，从而生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；所述理化性质数据包括含水量、流变性、匀质性；

2)实施搅拌前，于搅拌机的人机交互模块中输入混凝土用途或具体参数性能要求，人机交互模块自动从云平台调用最优物料配比及最佳搅拌方案；

3)随后，搅拌机的控制系统按照所调取的最优物料配比及最佳搅拌方案自动取料、并测量所取材料的性能参数，将性能参数反馈至边缘计算平台判断材料性能是否符合要求；如符合要求，即按照顺序加料至搅拌舱；如初步测量不符合，则重新取料并进行二次测量，若二次测量仍然不符合，则反馈至控制系统更换料仓；

4)装料完毕后，按最佳搅拌方案执行搅拌；并于在达到预设搅拌时间后，自动监测及计算混凝土的理化性质数据，其监测及计算方法如下：

将新拌水泥浆体看作是塑性流体，用宾汉姆模型进行分析；当剪切应力τ超过其临界值τ₀时浆体在作用力下开始运动，且应变梯度随着应力增加表现出线性增长，模型的表达式为：

τ＝τ₀+μγ，式中：

τ为剪切应力，单位为Pa；γ为剪切速率，单位为S^-1；τ₀为屈服应力，单位为Pa；μ为塑性粘度，单位为Pa.s；

新拌混凝土的塑性粘度与水泥浆体的粘度存在以下公式的关系：

式中：C为混凝土集料的体积浓度，η为新拌混凝土的塑性粘度，η₀为水泥浆体的塑性粘度，A、B为系数；

通过积累大量搅拌机电信号与混凝土流变性Y_i的数据，找到电信号与流变性Y_i之间的映射关系；假定组分和性能指标之间是随机性关系，由于性能指标为随机变量，因此选择其统计特征μ_i为某性能指标的代表值；所以，确定数据挖掘计算网络模型的输入为混凝土各组分的用量，输出为混凝土性能指标的平均值；

设Y_i为混凝土流变性，则

其中μ_i为Y_i的平均值，

为方差，于是有：

给定置信概率1-α，存在U_α/2，使得

成立；则

得到平均值μ_i的置信区间为：

将三次实验值的平均值作为混凝土的塑性粘度η，即上面的n取3；

5)将数据传至边缘计算平台和搅拌方案中的预期数据进行对照，如测量值和预期值差距在容错范围在5％内，请求出料，否则，给出修正方案并反馈至云平台进行校正，并重复上述流程。

进一步的，所述修正方案为：基于骨料质量波动对最终混凝土质量影响很大，通过对集料包括砂石形状、大小、含水率在内的性质实时监控进行配合比的实时调整，实现混凝土工艺的修正改进；

根据紧密堆积理论及级配理论的核心思想，以骨料的最紧密堆积为目的，降低空隙率；依据连续堆积理论Andreason方程：

U(D_p)＝100(D_p/D_max)ⁿ

其中，U(D_p)为粒径小于D_p的颗粒的体积分数、D_max为体系中最大颗粒的粒、n为分布模数；由于不同分布情况下的孔隙率随n值的减小而降低，当n值降至1/3时，孔隙率最小，颗粒堆积最密实；

由此，对Andreason方程优化后得到Dinger-Funk模型方程为：

式中，U(D_p)为粒径小于D_pp的颗粒的体积分数、D_max为体系中最大颗粒的粒径、D_min为体系中最小颗粒的粒径、n为分布模数。

进一步的，在上述步骤的第4点中，于开始搅拌时记录初始参数并计时，所述初始参数包括环境温度、湿度。

进一步的，在搅拌工作完成后自动清洗机器；

进一步的，在日常运行中，按照既定方案报警提示设备管理员进行设备维护。

在相同的构思下，本发明还提出一种混凝土智能搅拌系统，其包括云平台和搅拌终端；

所述云平台，用于对采集到的混凝土搅拌涉及的加料量、搅拌时间、搅拌方式以及完成搅拌后混凝土的理化性质数据进行大数据分析，根据最优解得出各项性能要求及应用条件下最佳配比及搅拌时间、搅拌方法数据，从而生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；

所述搅拌终端包括人机交互模块、控制系统、搅拌系统、监测系统和边缘计算机；

所述人机交互模块用于输入混凝土用途或具体参数性能要求，并自动从云平台调用最优物料配比及最佳搅拌方案；

所述控制系统用于按照所调取的最优物料配比及最佳搅拌方案自动取料、并测量所取材料的性能参数；

所述搅拌系统用于依照控制系统的指令执行搅拌操作；

所述监测系统用于测量所取材料的性能参数数据；

所述边缘计算机用于将实时测量的性能参数与搅拌方案中的预期数据进行对照，从而判断材料性能是否符合要求。

与现有技术相比，本发明的优越性体现在：结合大数据和云计算技术对搅拌数据及完成的混凝土的理化性质数据进行分析，生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；并建立有相关监测模型，将初始取料的性能参数反馈至边缘计算平台判断材料性能是否符合要求；搅拌完成后再将实测的混凝土理化性质数据和预期数据进行对照，从而判断是否出料或进行修正；实现混凝土搅拌过程中的产品流变性及匀质性的自动检测及生产工艺智能调控功能，对于搅拌过程中的精细化、信息化控制仍然迈出实质性步伐，具有较佳的技术性和创造性。

附图说明

图1为本发明的混凝土智能搅拌系统原理框架图。

图2为本发明的混凝土智能搅拌控制方法流程图。

具体实施方式

如下结合附图1至2，对本申请方案作进一步描述：

一种混凝土智能搅拌控制方法，其特征在于，包括如下处理步骤：

1)将混凝土搅拌站中监测到的涉及加料量、搅拌时间、搅拌方式以及完成搅拌后混凝土的理化性质数据同步至云平台并进行大数据分析，根据最优解得出各项性能要求及应用条件下最佳配比及搅拌时间、搅拌方法数据，从而生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；所述理化性质数据包括含水量、流变性、匀质性；

2)实施搅拌前，于搅拌机的人机交互模块中输入混凝土用途或具体参数性能要求，人机交互模块自动从云平台调用最优物料配比及最佳搅拌方案；

3)随后，搅拌机的控制系统按照所调取的最优物料配比及最佳搅拌方案自动取料、并测量所取材料的性能参数，将性能参数反馈至边缘计算平台判断材料性能是否符合要求；如符合要求，即按照顺序加料至搅拌舱；如初步测量不符合，则重新取料并进行二次测量，若二次测量仍然不符合，则反馈至控制系统更换料仓；

4)装料完毕后，按最佳搅拌方案执行搅拌；并于在达到预设搅拌时间后，自动监测及计算混凝土的理化性质数据，其监测及计算方法如下：

将新拌水泥浆体看作是塑性流体，用宾汉姆模型进行分析；当剪切应力τ超过其临界值τ₀时浆体在作用力下开始运动，且应变梯度随着应力增加表现出线性增长，模型的表达式为：

τ＝τ₀+μγ，式中：

τ为剪切应力，单位为Pa；γ为剪切速率，单位为S^-1；τ₀为屈服应力，单位为Pa；μ为塑性粘度，单位为Pa.s；

新拌混凝土的塑性粘度与水泥浆体的粘度存在以下公式的关系：

式中：C为混凝土集料的体积浓度，η为新拌混凝土的塑性粘度，η₀为水泥浆体的塑性粘度，A、B为系数；

通过积累大量搅拌机电信号与混凝土流变性Y_i的数据，找到电信号与流变性Y_i之间的映射关系；假定组分和性能指标之间是随机性关系，由于性能指标为随机变量，因此选择其统计特征μ_i为某性能指标的代表值；所以，确定数据挖掘计算网络模型的输入为混凝土各组分的用量，输出为混凝土性能指标的平均值；

设Y_i为混凝土流变性，则

其中μ_i为Y_i的平均值，

为方差，于是有：

给定置信概率1-α，存在U_α/2，使得

成立；则

得到平均值μ_i的置信区间为：

将三次实验值的平均值作为混凝土的塑性粘度η，即上面的n取3；

5)将数据传至边缘计算平台和搅拌方案中的预期数据进行对照，如测量值和预期值差距在容错范围在5％内，请求出料，否则，给出修正方案并反馈至云平台进行校正，并重复上述流程。

进一步的，所述修正方案为：基于骨料质量波动对最终混凝土质量影响很大，通过对集料包括砂石形状、大小、含水率在内的性质实时监控进行配合比的实时调整，实现混凝土工艺的修正改进；

根据紧密堆积理论及级配理论的核心思想，以骨料的最紧密堆积为目的，降低空隙率；依据连续堆积理论Andreason方程：

U(D_p)＝100(D_p/D_max)ⁿ

其中，U(D_p)为粒径小于D_p的颗粒的体积分数、D_max为体系中最大颗粒的粒、n为分布模数；由于不同分布情况下的孔隙率随n值的减小而降低，当n值降至1/3时，孔隙率最小，颗粒堆积最密实；

由此，对Andreason方程优化后得到Dinger-Funk模型方程为：

式中，U(D_p)为粒径小于D_pp的颗粒的体积分数、D_max为体系中最大颗粒的粒径、D_min为体系中最小颗粒的粒径、n为分布模数。

在上述步骤的第4点中，于开始搅拌时记录初始参数并计时，所述初始参数包括环境温度、湿度。

在搅拌工作完成后自动清洗机器；

在日常运行中，按照既定方案报警提示设备管理员进行设备维护。

本发明还提出一种混凝土智能搅拌系统，其包括云平台和搅拌终端；

所述云平台，用于对采集到的混凝土搅拌涉及的加料量、搅拌时间、搅拌方式以及完成搅拌后混凝土的理化性质数据进行大数据分析，根据最优解得出各项性能要求及应用条件下最佳配比及搅拌时间、搅拌方法数据，从而生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；

所述搅拌终端包括人机交互模块、控制系统、搅拌系统、监测系统和边缘计算机；

所述人机交互模块用于输入混凝土用途或具体参数性能要求，并自动从云平台调用最优物料配比及最佳搅拌方案；

所述控制系统用于按照所调取的最优物料配比及最佳搅拌方案自动取料、并测量所取材料的性能参数；

所述搅拌系统用于依照控制系统的指令执行搅拌操作；

所述监测系统用于测量所取材料的性能参数数据；

所述边缘计算机用于将实时测量的性能参数与搅拌方案中的预期数据进行对照，从而判断材料性能是否符合要求。

上述优选实施方式应视为本申请方案实施方式的举例说明，凡与本申请方案雷同、近似或以此为基础作出的技术推演、替换、改进等，均应视为本专利的保护范围。

Claims (6)

1.一种混凝土智能搅拌控制方法，其特征在于，包括如下处理步骤：

1)将混凝土搅拌站中监测到的涉及加料量、搅拌时间、搅拌方式以及完成搅拌后混凝土的理化性质数据同步至云平台并进行大数据分析，根据最优解得出各项性能要求及应用条件下最佳配比及搅拌时间、搅拌方法数据，从而生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；所述理化性质数据包括含水量、流变性、匀质性；

2)实施搅拌前，于搅拌机的人机交互模块中输入混凝土用途或具体参数性能要求，人机交互模块自动从云平台调用最优物料配比及最佳搅拌方案；

3)随后，搅拌机的控制系统按照所调取的最优物料配比及最佳搅拌方案自动取料、并测量所取材料的性能参数，将性能参数反馈至边缘计算平台判断材料性能是否符合要求；如符合要求，即按照顺序加料至搅拌舱；如初步测量不符合，则重新取料并进行二次测量，若二次测量仍然不符合，则反馈至控制系统更换料仓；

4)装料完毕后，按最佳搅拌方案执行搅拌；并于在达到预设搅拌时间后，自动监测及计算混凝土的理化性质数据，其监测及计算方法如下：

将新拌水泥浆体看作是塑性流体，用宾汉姆模型进行分析；当剪切应力τ超过其临界值τ₀时浆体在作用力下开始运动，且应变梯度随着应力增加表现出线性增长，模型的表达式为：

τ＝τ₀+μγ，式中：

τ为剪切应力，单位为Pa；γ为剪切速率，单位为S^-1；τ₀为屈服应力，单位为Pa；μ为塑性粘度，单位为Pa.s；

新拌混凝土的塑性粘度与水泥浆体的粘度存在以下公式的关系：

式中：C为混凝土集料的体积浓度，η为新拌混凝土的塑性粘度，η₀为水泥浆体的塑性粘度，A、B为系数；

通过积累大量搅拌机电信号与混凝土流变性Y_i的数据，找到电信号与流变性Y_i之间的映射关系；假定组分和性能指标之间是随机性关系，由于性能指标为随机变量，因此选择其统计特征μ_i为某性能指标的代表值；所以，确定数据挖掘计算网络模型的输入为混凝土各组分的用量，输出为混凝土性能指标的平均值；

设Y_i为混凝土流变性，则Y_i～N(μ_i,δ_i2)，其中μ_i为Y_i的平均值，δ_i2为方差，于是有：

给定置信概率1-α，存在U_α/2，使得

成立；则

得到平均值μ_i的置信区间为：

将三次实验值的平均值作为混凝土的塑性粘度η，即上面的n取3；

5)将数据传至边缘计算平台和搅拌方案中的预期数据进行对照，若测量值和预期值的差距的容错范围小于5％，请求出料，否则，给出修正方案并反馈至云平台进行校正，并重复上述流程。

2.根据权利要求1所述的混凝土智能搅拌控制方法，其特征在于，所述修正方案为：基于骨料质量波动对最终混凝土质量影响很大，通过对集料包括砂石形状、大小、含水率在内的性质实时监控进行配合比的实时调整，实现混凝土工艺的修正改进；

根据紧密堆积理论及级配理论的核心思想，以骨料的最紧密堆积为目的，降低孔隙率；依据连续堆积理论Andreason方程：

U(D_p)＝100(D_p/D_max)ⁿ

其中，U(D_p)为粒径小于D_p的颗粒的体积分数、D_max为体系中最大颗粒的粒、n为分布模数；由于不同分布情况下的孔隙率随n值的减小而降低，当n值降至1/3时，孔隙率最小，颗粒堆积最密实；

由此，对Andreason方程优化后得到Dinger-Funk模型方程为：

式中，U(D_p)为粒径小于D_p的颗粒的体积分数、D_max为体系中最大颗粒的粒径、D_min为体系中最小颗粒的粒径、n为分布模数。

3.根据权利要求1或2所述的混凝土智能搅拌控制方法，其特征在于：在上述步骤的第4点中，于开始搅拌时记录初始参数并计时，所述初始参数包括环境温度、湿度。

4.根据权利要求1或2所述的混凝土智能搅拌控制方法，其特征在于：在搅拌工作完成后自动清洗机器；

5.根据权利要求1或2所述的混凝土智能搅拌控制方法，其特征在于：在日常运行中，按照既定方案报警提示设备管理员进行设备维护。

6.一种混凝土智能搅拌系统，其特征在于：包括云平台和搅拌终端；

所述云平台，用于对采集到的混凝土搅拌涉及的加料量、搅拌时间、搅拌方式以及完成搅拌后混凝土的理化性质数据进行大数据分析，根据最优解得出各项性能要求及应用条件下最佳配比及搅拌时间、搅拌方法数据，从而生成各项使用要求下的最优配合比及最佳搅拌方案；

所述搅拌终端包括人机交互模块、控制系统、搅拌系统、监测系统和边缘计算机；

所述人机交互模块用于输入混凝土用途或具体参数性能要求，并自动从云平台调用最优物料配比及最佳搅拌方案；

所述控制系统用于按照所调取的最优物料配比及最佳搅拌方案自动取料、并测量所取材料的性能参数；

所述搅拌系统用于依照控制系统的指令执行搅拌操作；

所述监测系统用于测量所取材料的性能参数数据；

所述边缘计算机用于将实时测量的性能参数与搅拌方案中的预期数据进行对照，从而判断材料性能是否符合要求。

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