CN111896087B - 仓斗秤动态计量方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的一种仓斗秤动态计量方法，涉及计量领域，包括：传感器持续采集数据，每隔一个采样周期T，从传感器采集一次重量数据W(i)；n个采样周期T内，累计流出的总重量
Figure DDA0002629714490000011
其中，W(0)＝W(1)；第i个采样周期T内的流出重量L(i)＝W(i‑1)‑W(i)；采样周期T设置为保证最小流量下L(i)＞d的时间间隔；d为传感器的分度值；W(i)为第i次采集数据。本发明有效解决了现有技术中的动态称量不连贯、影响污染物处理效率的问题，从而实现真正的连续动态称量，有效避免外界干扰，提升称量精度。

Description

仓斗秤动态计量方法
技术领域
本发明涉及计量方法，尤其涉及一种仓斗秤动态计量方法。
背景技术
随着国家环境保护力度的加大，对企业生产过程中的污染物处理提出了更高的要求，需要企业对污染物进行处理。企业在处理污染物的过程中，污染物中的污泥、油泥需要进行准确的计量。一般污泥、油泥等污染物的处理现场，工况较为复杂，面临流速低、仓位大、流量小的实际情况，一般的计量方法很难准确计量，所以在现有技术中一般采用失重秤进行称量。这种称量方法虽然能连续的对污泥、油泥进行称量，但是需要填满一斗后才能进行称量，称量后还需要完全放出斗中的物料才能对下一斗进行称量，导致进料的过程不连贯，存在时间间隔，影响下道工序对物料的处理效率。
发明内容
本发明提供的一种仓斗秤动态计量方法，以解决现有技术中的动态称量不连贯、影响污染物处理效率的问题，从而实现真正的连续动态称量，有效避免外界干扰，提升称量精度。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：
本发明提供的一种仓斗秤动态计量方法，包括：
传感器持续采集数据，每隔一个采样周期T，从传感器采集一次重量数据W(i)；
n个采样周期T内，累计流出的总重量
Figure BDA0002629714470000011
其中，W(0)＝W(1)；
第i个采样周期T内的流出重量L(i)＝W(i-1)-W(i)；
采样周期T设置为保证最小流量下L(i)＞d的时间间隔；
d为传感器的分度值；
W(i)为第i次采集数据。
本发明提供的仓斗秤动态计量方法，优选地，包括：
第m个采样周期T，若-2d＜L(m)＜F，则L(m)为正常数据；若L(m)≥F或者L(m)≤-2d，则L(m)为加仓数据或异常数据；
其中，F为1*L(x)或者2*L(x)；L(x)为最大流量下的L(i)。
本发明提供的仓斗秤动态计量方法，优选地，包括：
若L(m)≤-2d时，L(m)为加仓数据，L(m-1)、L(m)、L(m+1)均用L(m-2)替代；
其中，m≥2。
本发明提供的仓斗秤动态计量方法，优选地，包括：若L(m)≥F，则L(m)为异常数据，L(m-1)、L(m)、L(m+1)均用L(m-2)替代；
其中，m≥2。
本发明提供的仓斗秤动态计量方法，优选地，包括若L(m)为异常数据，则发出异常提醒。
本发明提供的仓斗秤动态计量方法，优选地，包括：
传感器数据的采集为连续的点，每一点使用定时积分方式，定时时长为0.5到5秒内的任一实数。
本发明具有如下优点：
本发明提供的一种仓斗秤动态计量方法，包括：传感器持续采集数据，每隔一个采样周期T，从传感器采集一次重量数据W(i)；n个采样周期T内，累计流出的总重量
Figure BDA0002629714470000021
其中，W(0)＝W(1)；第i个采样周期T内的流出重量L(i)＝W(i-1)-W(i)；采样周期T设置为保证最小流量下L(i)＞d的时间间隔；d为传感器的分度值；W(i)为第i次采集数据。本发明有效解决了现有技术中的动态称量不连贯、影响污染物处理效率的问题，从而实现真正的连续动态称量，有效避免外界干扰，提升称量精度。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明及其特征、外形和优点将会变得更加明显。在全部附图中相同的标记指示相同的部分。并未刻意按照比例绘制附图，重点在于示出本发明的主旨。
图1是本发明提供的一种斗秤动态计量的部分流程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要注意的是，本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。
实施例1：
本发明实施例1提供的一种仓斗秤动态计量方法，适用于大仓位、小流量的仓斗秤，利用到其相邻采样周期的采样数据之差相对于仓斗中的物料重量可以忽略不计的特点，为了保证传感器数据的准确性，传感器数据的采集为连续的点，每一点使用定时积分方式，定时时长为0.5到5秒内的任一实数，对斗内污泥、油泥的实时重量进行称量，包括：
传感器持续采集数据，每隔一个采样周期T，从传感器采集一次重量数据W(i)；
如图1所示，n个采样周期T内，累计流出的总重量
Figure BDA0002629714470000031
其中，W(0)＝W(1)；
第i个采样周期T内的流出重量L(i)＝W(i-1)-W(i)；
采样周期T设置为保证最小流量下L(i)＞d的时间间隔；
d为传感器的分度值；
W(i)为第i次采集数据。
根据失重称重的原理：流出的重量
Figure BDA0002629714470000041
普通传感器的分度值为0.03％，准确度为0.03％F.S，线性度为三千分之一，根据线性度的定义，传感器的正或负偏差之发生概率各位50％，偏差不会累积，故
Figure BDA0002629714470000042
为定值小量，可以忽略不计。故n个T时间内，累计计量的总重量
Figure BDA0002629714470000043
时间T需要根据传感器的分度值d率及物料从计量机构中的流出速度进行确定，至少在不加料的情况下L(i)>d。
在正常工况下，
Figure BDA0002629714470000044
逐渐累积至W＝W(0)-W(i)，使得整仓物料得以动态连续的累计。
但是，在对油泥、污泥进行计量处理的工作情况下，其工况非常的复杂，例如野外的风力比较大，风会对计量产生影响；计量机构的仓里面物料堵塞，需要人工到仓里面进行捅料，人工爬上爬下会对计量产生影响；加仓时，物料会对计量机构产生冲击等等情况，冲击力会对计量产生影响，为此本发明实施例1，如图1所示，还包括：第m个采样周期T，若-2d＜L(m)＜F，则L(m)为正常数据；若L(m)≥F或者L(m)≤-2d，则L(m)为加仓数据或异常数据；其中，F为1*L(x)或者2*L(x)；L(x)为最大流量下的L(i)。
在第m个采样周期内受到外力影响时，W(m)＝W’(m)+F’,W’(m)为物料的实际重量，F’为受到的外力影响，L(m)＝W(m-1)-W’(m)-F’；当-2d＜L(m)时，可以认为F’为受到的诸如风力、人爬上爬下，这些情况下外力的影响必然会在某个时刻消除，例如风是一阵一阵的，人爬上去也需要趴下来，冲击力会消失等等，在第y个T时间内外力影响消失时，W(y)＝W’(y)-F’,L(y)＝W(y-1)-W’(y)+F’，W’(y)为物料的实际重量，F’为消失的外力影响，由
Figure BDA0002629714470000045
可知，外力的影响不会影响到计量结果。
而当L(m)≥F时，表明仓内物料减少过快，与实际流速不符，要么仓斗出现故障，要么计量错误，需要及时发出异常提醒，那么可能在第m-1次采样时就已经出现异常，并且在第m+1次的时候异常开始消失，因此将L(m-1)、L(m+1)均认定为异常数据；当L(m)≤-2d时，考虑到m-1次的采样时，已经开始加料了，但是-2d＜L(m-1)＜F，L(m-1)被认定为正常数据；同时，考虑到第m+1次的采样时，加料尚未结束，但-2d＜L(m-1)＜F，L(m+1)被认定为正常数据；基于上文可知，只有发生且必然消失的外力影响才能够不影响计算结果，而加料后加的料并不会就此消失，就需要对加入的料进行准确的计量，而将上述的L(m-1)、L(m+1)认定为正常数据，会造成计量的误差。因此，在本实施中L(m)≤-2d，均利用相邻采集的流出量基本相同的实际工况，将L(m-1)、L(m)、L(m+1)均用L(m-2)替代，并且加的料的重量会被L(m+2)计入，通过采取替代的方式，能够完成一次加仓并滤除干扰，实现给料机的随机加仓和连续动态累计。对油泥、污泥的一次加仓往往为数吨至数十吨，即使替代累加有误差，从概率统计上来看，至多达到3个F/2值，累计整仓的误差不会超过0.5％F.S，完全可以满足油泥、污泥的计量。并且，在L(m)≥F时，用相邻采集的流出量基本相同的实际工况，将L(m-1)、L(m)、L(m+1)均用L(m-2)替代，从而滤除异常数据，若L(m+2)为正常数据，可以正常的进行称量，而不用考虑异常数据的影响。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (3)

1.一种仓斗秤动态计量方法，其特征在于，包括：
传感器持续采集数据，每隔一个采样周期T，从传感器采集一次重量数据W(i)；
n个采样周期T内，累计流出的总重量
Figure DEST_PATH_FDA0002629714460000011
其中，W(0)＝W(1)；
第i个采样周期T内的流出重量L(i)＝W(i-1)-W(i)；
采样周期T设置为保证最小流量下L(i)＞d的时间间隔；
d为传感器的分度值；
W(i)为第i次采集数据；
还包括：第m个采样周期T，若-2d＜L(m)＜F，则L(m)为正常数据；若L(m)≥F或者L(m)≤-2d，则L(m)为加仓数据或异常数据；
其中，F为1*L(x)或者2*L(x)；L(x)为最大流量下的L(i)；
还包括：若L(m)≤-2d时，L(m)为加仓数据，L(m-1)、L(m)、L(m+1)均用L(m-2)替代；
其中，m≥2；
还包括：若L(m)≥F，则L(m)为异常数据，L(m-1)、L(m)、L(m+1)均用L(m-2)替代；
其中，m≥2。
2.如权利要求1所述的仓斗秤动态计量方法，其特征在于，包括若L(m)为异常数据，则发出异常提醒。
3.如权利要求1～2中任意一项所述的仓斗秤动态计量方法，其特征在于，包括：
传感器数据的采集为连续的点，每一点使用定时积分方式，定时时长为0.5到5秒内的任一实数。
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