CN112551084A - 一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法 - Google Patents

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CN112551084A CN202011138370.3A CN202011138370A CN112551084A CN 112551084 A CN112551084 A CN 112551084A CN 202011138370 A CN202011138370 A CN 202011138370A CN 112551084 A CN112551084 A CN 112551084A
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Abstract

本发明公开了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，基于神经网络可以高精度的逼近任意非线性函数，而无需知道非线性函数的具体数学描述的特点，通过确定螺旋输送量的神经网络的计算模型，对无法采用数学表达式精确描述螺旋输送过程的输送量计算问题进行智能化高精度预报计算，进而提高螺旋输送量的计算精度，且其计算值既可以作为布料重量自动控制系统的目标预报值，又有助于重量自动控制系统的稳定运行。

Description

一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法
技术领域
本发明属于混凝土布料机自动控制技术领域，具体涉及一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
背景技术
螺旋式输送机是典型的物料输送设备，广泛应用于预制构件生产、农业、矿山等行业。螺旋式混凝土布料机是混凝土预制构件生产中的重要设备，目前主要采用人工控制方式进行布料生产。面对预制混凝土构件生产方式的变革，原有混凝土布料机的人工控制方式已经无法满足产业发展需求，急需向自动化、信息化甚至智能化方向转变。
其中。混凝土布料机螺旋输送量模型是实现自动化布料的重要模型，主要用于给出布料重量控制目标值，其计算精度直接决定布料重量控制系统的稳定性，也影响最终布料生产的构件重量精度。而传统混凝土布料机螺旋输送量神经网络计算模型的很多参数均依靠经验确定，如物料堆积密度、填充系数等，导致现有模型输送量计算精度低，无法用于布料重量控制目标值的设定，限制了混凝土布料重量自动控制的实现，进而也限制了产业升级进程。
发明内容
针对上述现有技术存在的不足之处，本发明提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
本发明一方面提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，包括：
确定混凝土布料的螺旋输送量的神经网络的输入和输出神经元数量，并确定螺旋输送量的神经网络结构；
将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集，并对样本数据集中的训练数据依次进行正向和反向传播计算，进而确定训练神经网络的参数；
根据螺旋输送量的神经网络结构、以及训练神经网络的参数，获得螺旋输送量的神经网络计算模型；
通过螺旋输送量的神经网络计算模型，即可获得最终螺旋输送量的预报值。
进一步的，在确定混凝土布料的螺旋输送量的神经网络的输入和输出神经元数量，并确定螺旋输送量的神经网络结构时，包括：
通过输入层、隐含层和输出层，获得3层BP神经网络的预报计算螺旋输送量；
将影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距，作为BP神经网络的3个输入层神经元；
通过将输出层神经元数量设置为1个，即可获得此输出层对应的螺旋输送量的目标预报值。
进一步的，在对将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集时，包括：
对影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距所分别对应的输入神经元，分别进行归一化处理；其中，所用的归一化处理计算公式为：
Figure BDA0002737489460000021
式中：x为归一化前数据；xmin和xmax分别为所有输入值中的最小值和最大值；y为归一化后数据；ymin和ymax分别为输入值规划范围的下限和上限，ymin＝-1，ymax＝1。
进一步的，在对样本数据集中的训练数据进行正向传播计算时，包括：
对神经网络的各层神经元输出条件、以及神经网络各层权值和阈值初始值确定和隐含层神经元数量确定。
进一步的，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，包括：
神经网络的输入层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure BDA0002737489460000031
Figure BDA0002737489460000032
神经网络的隐含层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure BDA0002737489460000033
神经网络的输出层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure BDA0002737489460000034
式中，Ii为输入层第i个神经元输入；
Figure BDA0002737489460000037
为隐含层神经元输出；vij为输入层第i个神经元到隐含层第j个神经元的权值，其中j为隐含层神经元的个数，qj为隐含层神经元的阈值。O为输出层神经元实际输出；wj为隐含层第j个神经元到输出层神经元的连接权值；θ为输出层神经元的阈值。
进一步的，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，还包括：
对随机产生隐含层和输出层的阈值、以及输入层到隐含层以及隐含层到输出层的权值进行确定；
根据隐含层神经元经验计算公式
Figure BDA0002737489460000035
计算出隐含层的神经元数量范围为3-12，其中，j为隐含层神经元数，i为输入层神经元数，u为输出层神经元数；z为1-10之间的常数；
通过对隐含层神经元的数量逐个采用样本训练数据进行计算和分析，确定隐含层神经元数量。
进一步的，在对样本数据集中的训练数据进行反向传播计算时，包括：
采用误差函数计算式
Figure BDA0002737489460000036
对螺旋输送量的神经网络的实际输出与期望输出进行比较，得出样本误差；
采用计算式
Figure BDA0002737489460000041
计算所述螺旋输送量的神经网络训练的全局误差；
由所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播，经过对所述螺旋输送量的神经网络训练多次反向传播修正，直至BP神经网络输出误差减少到指定目标精度范围内，即可输出最终预测结果；
其中，tp为输出层神经元的期望输出；p为训练样本序号；N为训练样本数量。
进一步的，在由所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播前，还包括：
采用误差梯度下降法修正所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层和隐含层权值，计算公式为：
Figure BDA0002737489460000042
Figure BDA0002737489460000043
其中，η为学习速率，η∈(0,1)，并通过试凑法选择训练数据中计算效果较好时对应的学习速率值。
本发明另一方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述所述的预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
本发明又一方面提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的计算装置，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述所述的预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
本发明提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，通过混凝土布料的螺旋输送量的神经网络的输入和输出神经元数量，并确定螺旋输送量的神经网络结构；将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集，并对样本数据集中的训练数据依次进行正向和反向传播计算，进而确定训练神经网络的参数；根据螺旋输送量的神经网络结构、以及训练神经网络的参数，获得螺旋输送量的神经网络计算模型；通过螺旋输送量的神经网络计算模型，即可获得最终螺旋输送量的预报值。本发明根据神经网络可以高精度的逼近任意非线性函数，而无需知道非线性函数的具体数学描述的特点，通过确定螺旋输送量的神经网络的计算模型，对无法采用数学表达式精确描述螺旋输送过程的输送量计算问题进行智能化高精度预报计算，进而提高螺旋输送量的计算精度，且其计算值既可以作为布料重量自动控制系统的目标预报值，又有助于重量自动控制系统的稳定运行。
附图说明
图1为螺旋混凝土布料机生产过程示意图；
图2为本发明示例性实施例的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法的流程示意图；
图3为本发明示例性实施例的又一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法的流程示意图；
图4为本发明示例性实施例的另一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法的流程示意图；
图5为本发明示例性实施例的另又一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法的流程示意图；
图中，1-布料机控制柜，2-布料大车，3-布料小车，4-布料器料斗，5-打散棒，6-螺旋驱动电机，7-螺旋，8-出料口闸门，9-底模托盘，10-预制混凝土构件边模，11-行走梁支架。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术中，所采用的螺旋式布料机的预制混凝土构件浇筑生产过程示意图如图1所示。
由此可见，现有技术中的螺旋式布料机在单位时间内通过布料口出口横截面的混凝土体积即为螺旋输送量，行业内通常采用式Q＝SρVZ对螺旋输送量进行计算，式中：Q为布料机的螺旋输送量，kg/s；S为螺杆中混凝土层的横截面积，m2；ρ为混凝土的堆积密度，kg/m3；Vz为螺杆内混凝土的轴向输送速度，m/s。
由于，螺旋式布料机的料层横断面的面积S为：
Figure BDA0002737489460000061
式中：D为螺旋叶片直径，m；d为螺旋轴直径，m；Ψ为填充系数；c为倾斜修正系数。因此，采用传统机理螺旋输送量模型预报输送量时，所用的计算公式为Q＝0.05236φSnρ(D2-d2)，式中，φ为填充率，S为螺旋的螺距，n为螺旋转数，ρ为混凝土密度，D为螺旋外径，d为螺旋内径。
由于，Vz可由计算公式为
Figure BDA0002737489460000062
进行表示，式中：P为螺距，m；n为螺杆转数，r/min；因此，通过计算获得的布料机螺旋输送量传统机理模型的计算公式为
Figure BDA0002737489460000063
由于，传统布料机螺旋输送量机理模型是采用经验区间参数方法近似描述螺旋输送工艺状态，进而导致螺旋输送量计算精度低，因此，累加形成重量目标值之后使偏差也跟着增加，最终无法满足混凝土布料重量自动控制可靠和准确运行对重量预报目标值的要求。
针对上述问题，本发明目的是为提高混凝土布料机螺旋输送量的预报精度，从而为混凝土布料重量控制系统提供准确的目标预报值。
为了上述目的，本发明一方面提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，参见图2，包括：
S100、确定混凝土布料的螺旋输送量的神经网络的输入和输出神经元数量，并确定螺旋输送量的神经网络结构。
在执行步骤S100时，如图3所示，其具体实现步骤进一步包括：
S101、通过输入层、隐含层和输出层，获得3层BP神经网络的预报计算螺旋输送量；
S102、将影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距，作为BP神经网络的3个输入层神经元；
S103、通过将输出层神经元数量设置为1个，即可获得此输出层对应的螺旋输送量的目标预报值。
S200、将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集，并对样本数据集中的训练数据依次进行正向和反向传播计算，进而确定训练神经网络的参数。
在执行步骤S200时，在对将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集时，其具体实现步骤进一步包括：
对影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距所分别对应的输入神经元，分别进行归一化处理；其中，所用的归一化处理计算公式为：
Figure BDA0002737489460000071
式中：x为归一化前数据；xmin和xmax分别为所有输入值中的最小值和最大值；y为归一化后数据；ymin和ymax分别为输入值规划范围的下限和上限，ymin＝-1，ymax＝1。
在执行步骤S200时，在对样本数据集中的训练数据进行正向传播计算时，其具体实现步骤进一步包括：
对神经网络的各层神经元输出条件、以及神经网络各层权值和阈值初始值确定和隐含层神经元数量确定。
进一步的，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，包括：
神经网络的输入层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure BDA0002737489460000081
Figure BDA0002737489460000082
神经网络的隐含层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure BDA0002737489460000083
神经网络的输出层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure BDA0002737489460000084
式中，Ii为输入层第i个神经元输入；
Figure BDA0002737489460000086
为隐含层神经元输出；vij为输入层第i个神经元到隐含层第j个神经元的权值，其中j为隐含层神经元的个数，qj为隐含层神经元的阈值。O为输出层神经元实际输出；wj为隐含层第j个神经元到输出层神经元的连接权值；θ为输出层神经元的阈值。
其中，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，参见图4，还包括：
S201、对随机产生隐含层和输出层的阈值、以及输入层到隐含层以及隐含层到输出层的权值进行确定；
S202、根据隐含层神经元经验计算公式
Figure BDA0002737489460000085
计算出隐含层的神经元数量范围为3-12，其中，j为隐含层神经元数，i为输入层神经元数，u为输出层神经元数；z为1-10之间的常数；
S203、通过对隐含层神经元的数量逐个采用样本训练数据进行计算和分析，确定隐含层神经元数量。
其中，在确定隐含层神经元数量时，通过对隐含层神经元数量逐个采用样本训练数据进行计算，然后选择计算效果相对较好时对应的隐含层神经元数量作为最终的隐含层神经元数量。
在执行步骤S200时，在对样本数据集中的训练数据进行反向传播计算时，参见图5，其具体实现步骤进一步包括：
S204、采用误差函数计算式
Figure BDA0002737489460000091
对螺旋输送量的神经网络的实际输出与期望输出进行比较，得出样本误差；
S205、采用计算式
Figure BDA0002737489460000092
计算所述螺旋输送量的神经网络训练的全局误差；
S206、由螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播，经过对所述螺旋输送量的神经网络训练多次反向传播修正，直至BP神经网络输出误差减少到指定目标精度范围内，即可输出最终预测结果；
其中，tp为输出层神经元的期望输出；p为训练样本序号；N为训练样本数量。
进一步的，在由螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播前，还包括：
采用误差梯度下降法修正所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层和隐含层权值，计算公式为：
Figure BDA0002737489460000093
Figure BDA0002737489460000094
其中，η为学习速率，η∈(0,1)，并通过试凑法选择训练数据中计算效果较好时对应的学习速率值。
S300、根据螺旋输送量的神经网络结构、以及训练神经网络的参数，获得螺旋输送量的神经网络计算模型。
其中，神经网络参数包括输入层、隐含层和输出层的权值和阈值，并根据神经网络参数，通过BP神经网络有正向传播训练确定螺旋输输送量的神经网络计算模型。
S400、通过螺旋输送量的神经网络计算模型，即可获得最终螺旋输送量的预报值。
在执行步骤S400时，其具体实现步骤进一步包括：
基于步骤S200对样本实验数据或生产数据进行归一化处理，基于步骤S300确定训练好的BP神经网络结构和参数后，采用神经网络的信息正向传播计算式
Figure BDA0002737489460000101
和
Figure BDA0002737489460000102
对归一化后的样本实验数据或生产数据进行螺旋输送量智能预报计算。
本发明提供的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，根据神经网络可以高精度的逼近任意非线性函数，而无需知道非线性函数的具体数学描述的特点，通过确定螺旋输送量的神经网络的计算模型，对无法采用数学表达式精确描述螺旋输送过程的输送量计算问题进行智能化高精度预报计算，进而提高螺旋输送量的计算精度，且其计算值既可以作为布料重量自动控制系统的目标预报值，又有助于重量自动控制系统的稳定运行。
基于上述如图2至5所示方法，相应的，本发明实施例还提供了一种存储设备，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图2至5所示的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
为了实现上述目的，本发明实施例还提供了一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的计算装置，该实体装置包括存储设备和处理器；存储设备，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图2至5所示的预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (10)

1.一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，包括：
确定混凝土布料的螺旋输送量的神经网络的输入和输出神经元数量，并确定螺旋输送量的神经网络结构；
将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集，并对样本数据集中的训练数据依次进行正向和反向传播计算，进而确定训练神经网络的参数；
根据螺旋输送量的神经网络结构、以及训练神经网络的参数，获得螺旋输送量的神经网络计算模型；
通过螺旋输送量的神经网络计算模型，即可获得最终螺旋输送量的预报值。
2.根据权利要求1所述的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，在确定混凝土布料的螺旋输送量的神经网络的输入和输出神经元数量，并确定螺旋输送量的神经网络结构时，包括：
通过输入层、隐含层和输出层，获得3层BP神经网络的预报计算螺旋输送量；
将影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距，作为BP神经网络的3个输入层神经元；
通过将输出层神经元数量设置为1个，即可获得此输出层对应的螺旋输送量的目标预报值。
3.根据权利要求2所述的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，在对将神经网络的输入值及其对应输出值构成样本数据集时，包括：
对影响螺旋输送量的输送物料性质、转速和螺距所分别对应的输入神经元，分别进行归一化处理；其中，所用的归一化处理计算公式为：
Figure FDA0002737489450000021
式中：x为归一化前数据；xmin和xmax分别为所有输入值中的最小值和最大值；y为归一化后数据；ymin和ymax分别为输入值规划范围的下限和上限，ymin＝-1，ymax＝1。
4.根据权利要求1所述的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，在对样本数据集中的训练数据进行正向传播计算时，包括：
对神经网络的各层神经元输出条件、以及神经网络各层权值和阈值初始值确定和隐含层神经元数量确定。
5.根据权利要求4所述的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，包括：
神经网络的输入层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure FDA0002737489450000022
Figure FDA0002737489450000023
神经网络的隐含层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure FDA0002737489450000024
神经网络的输出层的输出条件对应的传递函数的公式为：
Figure FDA0002737489450000025
式中，Ii为输入层第i个神经元输入；
Figure FDA0002737489450000026
为隐含层神经元输出；vij为输入层第i个神经元到隐含层第j个神经元的权值，其中j为隐含层神经元的个数，qj为隐含层神经元的阈值。O为输出层神经元实际输出；wj为隐含层第j个神经元到输出层神经元的连接权值；θ为输出层神经元的阈值。
6.根据权利要求5所述的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，在对神经网络的各层神经元输出条件确定时，还包括：
对随机产生隐含层和输出层的阈值、以及输入层到隐含层以及隐含层到输出层的权值进行确定；
根据隐含层神经元经验计算公式
Figure FDA0002737489450000031
计算出隐含层的神经元数量范围为3-12，其中，j为隐含层神经元数，i为输入层神经元数，u为输出层神经元数；z为1-10之间的常数；
通过对隐含层神经元的数量逐个采用样本训练数据进行计算和分析，确定隐含层神经元数量。
7.根据权利要求1所述的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，在对样本数据集中的训练数据进行反向传播计算时，包括：
采用误差函数计算式
Figure FDA0002737489450000032
对螺旋输送量的神经网络的实际输出与期望输出进行比较，得出样本误差；
采用计算式
Figure FDA0002737489450000033
计算所述螺旋输送量的神经网络训练的全局误差；
由所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播，经过对所述螺旋输送量的神经网络训练多次反向传播修正，直至BP神经网络输出误差减少到指定目标精度范围内，即可输出最终预测结果；
其中，tp为输出层神经元的期望输出；p为训练样本序号；N为训练样本数量。
8.根据权利要求7所述的一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法，其特征在于，在由所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层到隐含层逐层修正，形成反向传播前，还包括：
采用误差梯度下降法修正所述螺旋输送量的神经网络训练的输出层和隐含层权值，计算公式为：
Figure FDA0002737489450000041
Figure FDA0002737489450000042
其中，η为学习速率，η∈(0,1)，并通过试凑法选择训练数据中计算效果较好时对应的学习速率值。
9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
10.一种预制构件混凝土布料的螺旋输送量的计算装置，包括存储介质、处理器及存储在存储介质上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述的预制构件混凝土布料的螺旋输送量的分析方法。
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周鹏等: "混凝土布料机输送量影响因素研究", 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 *

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