CN111538284B - 一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法 - Google Patents

一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法 Download PDF

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Abstract

本发明创新的公开了一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，包括以下处理步骤，步骤1：通过应变检测装置实时监测支撑腿的形变压力信号，数据云平台计算获得筒仓物料的重量；步骤2：筒仓物料卸料重量低于设定值时，数据云平台根据设定生产补货订单发送至供应商端补料并且向管理者端发送提醒报警信号；步骤3：在补料时，布袋前后压差监测系统实时获得筒仓内压力大小，数据云平台计算控制筒仓物料的重量达到设定值；步骤4：数据云平台将筒仓物料的实时数据进行存储并且发送至管理者端进行同步分析和管理。通过本发明能够实时精确监测筒仓物料的存量并业务流程提供分析数据，进一步提高管理效率，提高筒仓管理的安全性和环保性。

Description

一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法
技术领域
本发明属于物料管理领域，尤其涉及一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法。
背景技术
筒仓为贮存散装物料的仓库。分农业筒仓和工业筒仓两大类。农业筒仓用来贮存粮食、饲料等粒状和粉状物料；工业筒仓用以贮存焦炭、水泥、食盐、食糖等散装物料。其中，粉料筒仓是实际工业生产一种重要的存储粉状原材料的设备，比如，封闭式粉料筒仓，它包括粉料筒仓、进料管路、底部出料管路，气箱脉冲袋式除尘器。将散装粉料车的输送管路与筒仓的进料管路相接，通过气体压力将粉料输送到仓内。如在水泥送料时，往筒仓内输送水泥的过程中，操作人员要不间断的按动除尘器振动电机的按钮，抖落附着在除尘器布袋上的水泥，防止堵死布袋，发生爆仓；一旦堵死布袋，筒仓内压力超过仓顶压力安全阀的安全压力，压力安全阀即可打开释放仓内压力，防止爆仓事故的发生。通过高低料位可以观察到仓满和缺料。当需要放料时，首先打开锥体底部的手动卸料阀，然后通过粉料输送装置将物料输送出去。在放料的过程中，如果出现“起拱”现象，就及时按动破拱装置电磁阀的按钮，进行吹气，消除“起拱”进行送料，保证粉料供应顺畅。但是，长期以来，粉料筒仓料位测量一直是一个难以解决的技术问题。随着环保要求的提高，水泥、粉煤灰等物科由于无法准确测量仓位造成扬尘和污染,引起了环保部门和越来越多制造商的重视。目前，筒仓物料存储无法及时监测，测量精度不高，不能准确了解料仓的料位。传统测量方法的问题：常规秤重方法安装复杂需大规模改造，料仓有倾覆风险；雷达、超声波等方式易受挂壁、架桥、粉尘等影响，精度不高且安装复杂；电容式料位计易受物料介电常数影响，稳定性差；重锤式料位计易出现乱线，埋锤等问题；旋转料位计，局限于判断是否满仓，维修成本高。同时这些筒仓物料重量监测方式都是本地模式，数据需要靠人去收集或确认，无法实时分享和处理。
发明内容
本发明的目的，提供一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，能够实时精确监测筒仓物料提高管理效率并且及时分享数据，提高安全性和环保性。
为实现该目的，提供了一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，涉及到设置于筒仓的布袋除尘器上用于对布袋进出气口压差进行监测的布袋前后压差监测系统和设置于筒仓的各支撑腿上用于对支撑腿的形变进行监测的应变检测装置，还包括以下处理步骤，
步骤1：通过各应变检测装置实时检测支撑腿的形变压力信号并且将压力信号发送到数据云平台，数据云平台计算获得筒仓物料的重量；
步骤2：在筒仓物料卸料到重量低于设定值时，数据云平台根据设定生产补货订单发送至供应商端进行补料并且向管理者端发送提醒报警信号；
步骤3：在补料时，布袋前后压差监测系统实时获得筒仓内压力大小，当压力差超过设定值时，则控制关闭进料并且控制对筒仓进行泄压，直到筒仓内压力降低到恢复工作设定值，同时将信号发送到数据云平台，在数据云平台计算获得筒仓物料的重量达到设定值后，数据云平台发送信号控制停止补料；
步骤4：数据云平台将筒仓物料的使用数据进行存储并且发送至管理者端进行同步管理。
优选地，所述数据云平台通过将接收到的各应变检测装置的信号乘以第一微变形采样值修正系数r1进行修正获得第一次修正数据，第一微变形采样值修正系数r1计算公式为，r1＝at1/at2+(at1/at2)2+(at1/at2)3，其中，at1为支撑腿使用材质的线性膨胀系数，at2为传感器使用材质的线性膨胀系数。
优选地，在筒仓补料操作时，所述数据云平台将第一次修正数据乘以第一微变形采样值修正系数r2进行修正获得第二次修正数据，第二微变形采样值修正系数r2计算公式为，r2＝(E1/E2)3+(E1/E2)2+(E1/E2)，其中，E1为支撑腿使用材质的拉伸弹性模量值，E2为传感器使用材质的拉伸弹性模量值。
优选地，在筒仓卸料时，所述数据云平台将第一次修正数据乘以第一微变形采样值修正系数r3进行修正获得第三次修正数据，第三微变形采样值修正系数r3计算公式为，r3＝(E’1/E’2)3+(E’1/E’2)2+(E’1/E’2)，其中，E’1为支撑腿使用材质的受压弹性模量值，E’2为传感器使用材质的受压弹性模量值。
优选地，所述数据云平台中根据支撑腿的温度、应变检测装置的检测数据对应的实际数据建立标准温度-受压曲线，y＝ax2+bx+c，其中，y为压力，x为环境温度，a、b和c分别为函数关系系数；
在工作时，每隔设定时间，测若干组支撑腿的温度并且将每组温度发送到数据云平台，通过标准温度-受压曲线计算获得标准压力，然后与各应变检测装置检测信号所示的压力进行比较，若偏差在设定范围内，则应用检测信号，若偏差超出设定范围，则进行修正。
优选地，所述数据云平台实时对应变检测装置的数据进行故障分析，当某个应变检测装置的信号数据偏与各应变检测装置的信号数据的平均值差10％以上，则启动判断程序：计算该应变检测装置的标准温度-受压曲线，如果方程式的系数偏差±10％之外，则将该应变检测装置的信号数据剔除，同时记录为故障数据并且向管理者端发送故障报警提醒。
优选地，所述应变检测装置为贴片式应变传感器并且贴片式应变传感器上设置位置传感器。
优选地，所述数据云平台将不同位置的筒仓进行集中管理控制。
优选地，在筒仓卸料时，所述数据云平台将每次用料量进行分别记录并且实时向管理者端发送信号显示筒仓物料的重量变化；在物料用量盘点时，数据云平台将记录的每次用料量与生产线的计量秤记录的用量进行对比形成修正系数，从而校正生产线的计量误差。
优选地，所述管理者端为移动设备或电脑；所述布袋前后压差监测系统和各应变检测装置通过4G控制端与数据云平台信号连接。
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
在本发明中通过对筒仓内压差的检测及实现通过应变检测装置检测筒仓物料的重量并且通过数据云平台进行远程补料及卸料监控控制，实时精确监测筒仓物料的存量并业务流程提供分析数据，进一步提高管理效率并且及时分享数据，提高筒仓管理的安全性和环保性。在本发明中通过检测布袋进出气口压力分析爆仓的压力差范围，自动打开关闭泄压阀能够有效提高安全性和除尘效果。在本发明中应变检测装置的精度为5％-10％，通过对信号进行微变形采样值修正使得精度可达0.5％，从而能够有效提高检测精度，使得对生产线的计量秤校正更精度，从而节省物料使用成本。在本发明中利用数据云平台人工智能算法能持续提高精度，提高对外部环境适用性强；故障自我检查，自动提醒检修维护；GPS/北斗双定位系统，可以地图形式展示筒仓分布。在本发明中布袋前后压差监测系统与应变检测装置的配合工作，使得能够有效提高筒仓的空间利用率，提高装料量。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明中对应筒仓结构示意图；
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1-图2所示，本发明提供了一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，涉及到设置于筒仓2的布袋除尘器3上用于对布袋进出气口压差进行监测的布袋前后压差监测系统4和设置于筒仓2的各支撑腿1上用于对支撑腿1的形变进行监测的应变检测装置5，还包括以下处理步骤，
步骤1：通过各应变检测装置5实时检测支撑腿1的形变压力信号并且将压力信号发送到数据云平台，数据云平台计算获得筒仓物料的重量；
步骤2：在筒仓2物料卸料到重量低于设定值时，数据云平台根据设定生产补货订单发送至供应商端进行补料并且向管理者端发送提醒报警信号；
步骤3：在补料时，布袋前后压差监测系统4实时获得筒仓内压力大小，当压力差超过设定值时，则控制关闭进料并且控制对筒仓进行泄压，直到筒仓2内压力降低到恢复工作设定值，同时将信号发送到数据云平台，在数据云平台计算获得筒仓物料的重量达到设定值后，数据云平台发送信号控制停止补料；
步骤4：数据云平台将筒仓2物料的使用数据进行存储并且发送至管理者端进行同步分析与管理。
在本实施例中，各应变检测装置5和布袋前后压差监测系统4在进行信号通信时使用高精度板保证电子信号的稳定并且减少干扰，数据云平台通过建立模型大数据计算获得筒仓物料的实时重量。在配送罐车补料时，数据云平台通过大数据分析可防止补料时发生打爆罐的安全事故；同时，数据云平台根据应变检测装置5获得筒仓物料的精准重量也可防止筒仓打爆罐的风险，从而提高补料的安全性。
数据云平台通过将接收到的各应变检测装置5的信号乘以第一微变形采样值修正系数r1进行修正获得第一次修正数据，第一微变形采样值修正系数r1计算公式为，r1＝at1/at2+(at1/at2)2+(at1/at2)3，其中，at1为支撑腿使用材质的线性膨胀系数，at2为传感器使用材质的线性膨胀系数。
在筒仓2补料操作时，数据云平台将第一次修正数据乘以第一微变形采样值修正系数r2进行修正获得第二次修正数据，第二微变形采样值修正系数r2计算公式为，r2＝(E1/E2)3+(E1/E2)2+(E1/E2)，其中，E1为支撑腿使用材质的拉伸弹性模量值，E2为传感器使用材质的拉伸弹性模量值。
在筒仓2卸料时，数据云平台将第一次修正数据乘以第一微变形采样值修正系数r3进行修正获得第三次修正数据，第三微变形采样值修正系数r3计算公式为，r3＝(E’1/E’2)3+(E’1/E’2)2+(E’1/E’2)，其中，E’1为支撑腿使用材质的受压弹性模量值，E’2为传感器使用材质的受压弹性模量值。
数据云平台中根据支撑腿1的温度、应变检测装置的检测数据对应的实际数据建立标准温度-受压曲线，y＝ax2+bx+c，其中，y为压力，x为环境温度，a、b和c分别为函数关系系数；
在工作时，每隔设定时间，测若干组支撑腿的温度并且将每组温度发送到数据云平台，通过标准温度-受压曲线计算获得标准压力，然后与各应变检测装置5检测信号所示的压力进行比较，若偏差在设定范围内，则应用检测信号，若偏差超出设定范围，则进行修正。
数据云平台实时对应变检测装置5的数据进行故障分析，当某个应变检测装置5的信号数据偏与各应变检测装置的信号数据的平均值差10％以上，则启动判断程序：计算该应变检测装置5的标准温度-受压曲线，如果方程式的系数偏差±10％之外，则将该应变检测装置5的信号数据剔除，同时记录为故障数据并且向管理者端发送故障报警提醒。
应变检测装置5为贴片式应变传感器并且贴片式应变传感器上设置位置传感器。数据云平台将不同位置的筒仓1进行集中管理控制。从而数据云平台能够根据筒仓1的物料剩余量和位置情况进行使用安排协调，提高工作效率，避免无物料可用的情况发生。
在筒仓2卸料时，数据云平台将每次用料量进行分别记录并且实时向管理者端发送信号显示筒仓物料的重量变化；在物料用量盘点时，数据云平台将记录的每次用料量与生产线的计量秤记录的用量进行对比形成修正系数，从而校正生产线的计量误差。
管理者端为移动设备或电脑。所述布袋前后压差监测系统和各应变检测装置5通过4G控制端6与数据云平台信号连接。
在本实施例中，在不同阶段对各应变检测装置5检测压力信号进行不同的微变形采样值修正，使得压力信号更准备，从而能够有效提高数据云平台对筒仓2物料的重量计算的精度。通过精确记录每次用料量与生产线的计量秤记录的用量进行对比形成修正系数进行校正，从而能够提高使用量的精度，节省成本。通过对应变检测装置5进行实时故障检测，能够有效发现故障提醒管理者进行维修，提高检测的精度。管理者能够通过管理者端对补料数据及各参数进行设计，从而实现远程监控。
参见图2，本发明涉及到筒仓2，设置于筒仓2下端的支撑腿1、设置于筒仓2内侧上端的布袋除尘器3上、设置于布袋除尘器3上的布袋前后压差监测系统4和分别设置于各支撑腿1上的应变检测装置5，应变检测装置5、布袋除尘器3和布袋前后压差监测系统4分别与用于料位控制的4G控制端6信号连接，布袋除尘器3与进料管21连接，进料管21上设置有进料控制系统7，进料控制系统7与4G控制端6信号连接，4G控制端6与数据云平台信号连接。
布袋前后压差监测系统4包括设置于布袋除尘器3中布袋两侧用于检测布袋进出气口压力的压力传感器、与压力传感器信号连接的压差控制装置41和设置于筒仓2上端与压差控制装置41信号连接的泄压阀42，压差控制装置41与4G控制端6信号连接。
进料控制系统7包括与4G控制端6信号连接的进料控制器72和设置于进料管21上与进料控制器72信号连接的进料阀71。筒仓2下端设置有出料管22，用于排料。
4G控制端6为机觉云盒，压差控制装置41、进料控制器72为PLC。4G控制端6通过无线通信模块61与数据云平台无线信号连接。数据云平台可以为阿里数据云平台。通过布袋前后压差监测系统4进行压差检测，能够有效避免粉尘飞扬，防止爆罐，同时，布袋前后压差监测系统4与应变检测装置5的配合工作，使得能够有效提高筒仓2的空间利用率，提高装料量。
在本实施例中，工作时，应变检测装置5实时检测支撑腿1的形变压力信号并且将压力信号发送到数据云平台，数据云平台计算获得筒仓物料的重量；在筒仓2物料卸料到重量低于设定值时，数据云平台根据设定生产补货订单发送至供应商端进行补料并且向管理者端发送提醒报警信号，同时管理者能够通过管理者端对补料数据进行修改及设定；在补料时，布袋前后压差监测系统4实时获得筒仓内压力大小，当压力差超过设定值时，则控制关闭进料阀71并且控制泄压阀42打开对筒仓进行泄压，直到筒仓2内压力降低到恢复工作设定值；同时，数据云平台实时将各应变检测装置信号进行计算获得筒仓2的重量，从而获得筒仓2的装料量，在筒仓2的装料量未达到设定值时，数据云平台通过4G控制端6根据实时收到的布袋前后压差监测系统4信号对筒仓2内压力进行控制，直到筒仓2的装料量达到设定值，数据云平台通过4G控制端6控制关闭进料阀71停止进料。数据云平台将筒仓2物料的使用数据进行存储并且发送至管理者端进行同步管理，同时实时对应变检测装置5检测数据进行故障检测，提高检测精度。通过本发明能够实时精确监测筒仓物料提高管理效率并且及时分享数据，提高安全性和环保性。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，涉及到设置于筒仓的布袋除尘器上用于对布袋进出气口压差进行监测的布袋前后压差监测系统和设置于筒仓的各支撑腿上用于对支撑腿的形变进行监测的应变检测装置，还包括以下处理步骤，
步骤1：通过各应变检测装置实时检测支撑腿的形变压力信号并且将压力信号发送到数据云平台，数据云平台计算获得筒仓物料的重量；
步骤2：在筒仓物料卸料到重量低于设定值时，数据云平台根据设定生产补货订单发送至供应商端进行补料并且向管理者端发送提醒报警信号；
步骤3：在补料时，布袋前后压差监测系统实时获得筒仓内压力大小，当压力差超过设定值时，则控制关闭进料并且控制对筒仓进行泄压，直到筒仓内压力降低到恢复工作设定值，同时将信号发送到数据云平台，在数据云平台计算获得筒仓物料的重量达到设定值后，数据云平台发送信号控制停止补料；
步骤4：数据云平台将筒仓物料的使用数据进行存储并且发送至管理者端进行同步管理；
所述数据云平台通过将接收到的各应变检测装置的信号乘以第一微变形采样值修正系数r1进行修正获得第一次修正数据，第一微变形采样值修正系数r1计算公式为，r1＝at1/at2+(at1/at2)2+(at1/at2)3，其中，at1为支撑腿使用材质的线性膨胀系数，at2为传感器使用材质的线性膨胀系数。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，在筒仓补料操作时，所述数据云平台将第一次修正数据乘以第一微变形采样值修正系数r2进行修正获得第二次修正数据，第二微变形采样值修正系数r2计算公式为，r2＝(E1/E2)3+(E1/E2)2+(E1/E2)，其中，E1为支撑腿使用材质的拉伸弹性模量值，E2为传感器使用材质的拉伸弹性模量值。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，在筒仓卸料时，所述数据云平台将第一次修正数据乘以第一微变形采样值修正系数r3进行修正获得第三次修正数据，第三微变形采样值修正系数r3计算公式为，r3＝(E’1/E’2)3+(E’1/E’2)2+(E’1/E’2)，其中，E’1为支撑腿使用材质的受压弹性模量值，E’2为传感器使用材质的受压弹性模量值。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，所述数据云平台中根据支撑腿的温度、应变检测装置的检测数据对应的实际数据建立标准温度-受压曲线，y＝ax2+bx+c，其中，y为压力，x为环境温度，a、b和c分别为函数关系系数；
在工作时，每隔设定时间，测若干组支撑腿的温度并且将每组温度发送到数据云平台，通过标准温度-受压曲线计算获得标准压力，然后与各应变检测装置检测信号所示的压力进行比较，若偏差在设定范围内，则应用检测信号，若偏差超出设定范围，则进行修正。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，所述数据云平台实时对应变检测装置的数据进行故障分析，当某个应变检测装置的信号数据偏与各应变检测装置的信号数据的平均值差10％以上，则启动判断程序：计算该应变检测装置的标准温度-受压曲线，如果方程式的系数偏差±10％之外，则将该应变检测装置的信号数据剔除，同时记录为故障数据并且向管理者端发送故障报警提醒。
6.根据权利要求1或5所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，所述应变检测装置为贴片式应变传感器并且贴片式应变传感器上设置位置传感器。
7.根据权利求1所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，所述数据云平台将不同位置的筒仓进行集中管理控制。
8.根据权利求1所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，在筒仓卸料时，所述数据云平台将每次用料量进行分别记录并且实时向管理者端发送信号显示筒仓物料的重量变化；在物料用量盘点时，数据云平台将记录的每次用料量与生产线的计量秤记录的用量进行对比形成修正系数，从而校正生产线的计量误差。
9.根据权利求1所述的一种基于智能存量测量的实时数据进行业务管理的方法，其特征在于，所述管理者端为移动设备或电脑；所述布袋前后压差监测系统和各应变检测装置通过4G控制端与数据云平台信号连接。
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