CN114687266A - 基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法 - Google Patents
基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及程序控制技术领域，具体涉及一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法。该方法包括：采集翻拌前矿料和沥青的数据；实时获取翻拌仓的热成像图像，记录热成像图像中每个像素点的温度序列，进而获取每仓物料的翻拌性能指标；获取每两仓物料的翻拌工艺接近程度；基于翻拌工艺接近程度将所有翻拌仓分组；对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的沥青温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的沥青温度修正系数，进而获取不同环境温度下沥青的最佳加热温度；获取矿料的最佳加热温度，以使翻拌结束的出料温度最佳。本发明实施例能够根据环境温度调节入料温度，以保证生产出的沥青混凝土在铺设前有最佳的使用性能。
Description
技术领域
本发明涉及程序控制技术领域，具体涉及一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法。
背景技术
沥青混凝土，是由人工选配具有一定级配组成的矿料，碎石或轧碎砾石、石屑或砂、矿粉等，与一定比例的路用沥青材料，在严格控制条件下拌制而成的混合料。沥青混凝土的作用为铺设道路，使用沥青及混凝土铺设的道路的路面质量以及路面损耗速率与沥青混凝土的选材和翻拌技术都有很大的关系。
在翻拌过程中尤其要注意温度与时间的范围，当不符合翻拌要求时，沥青混凝土的质量不达标，造成资源浪费，使用不合格的沥青混凝土铺设道路会导致路面质量差，损耗严重，存在交通事故的隐患。在不同季节翻拌沥青混凝土时，如果翻拌过程不变，由于外界温度的不同会导致沥青混凝土的翻拌效果不同，铺设道路时不能达到最佳效果。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，所采用的技术方案具体如下：
本发明一个实施例提供了一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，该方法包括以下步骤：
采集翻拌前的矿料温度和沥青温度，获取矿料和沥青的物料配比以及矿料大小；
实时获取翻拌仓的热成像图像，记录热成像图像中每个像素点的温度序列，根据温度序列和翻拌时长获取每仓物料的翻拌性能指标；
根据翻拌仓对应的温度序列、物料配比和矿料大小获取每两仓物料的翻拌工艺接近程度；基于翻拌工艺接近程度将所有翻拌仓分组；
对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的沥青温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的沥青温度修正系数，根据沥青温度修正系数获取不同环境温度下沥青的最佳加热温度；获取每组的矿料温度修正系数，进而获取不同环境温度下矿料的最佳加热温度，以使翻拌结束的出料温度最佳。
优选的，所述矿料和沥青的物料配比的获取方法为：
记录矿料的质量和沥青的质量，以矿料和沥青的质量比作为两者的物料配比。
优选的，所述温度序列的获取方法为：
按照预设频率获取翻拌仓的多张热成像图像，以热成像图像上每个像素点的像素值作为其温度，记录每个像素点在翻拌过程中的所有像素值，组成所述温度序列。
优选的，所述翻拌性能指标的获取方法为：
获取翻拌开始时刻的所有像素点的像素值组成初始向量，翻拌结束时刻的所有像素点的像素值组成终止向量，以初始向量和终止向量的模长之差与翻拌时长的比值作为所述翻拌性能指标。
优选的，所述翻拌工艺接近程度的获取方法为：
根据每两仓物料的热成像图像获取每两仓物料的温度相似度，获取每两仓物料的配比差异和矿料大小差异，根据所述温度相似度、配比差异和矿料大小差异获取所述翻拌工艺接近程度；所述配比差异和所述矿料大小差异均与所述翻拌工艺接近程度呈负相关关系。
优选的，所述沥青温度修正系数的获取方法为：
获取工程常温下的沥青温度和出料温度，以两者之间的差值作为所述翻拌温差，对于每组翻拌仓，通过每仓物料的沥青温度、出料温度以及对应的外界环境温度之间的线性关系获取每仓物料的沥青温度的变化系数，通过对所有变化系数组成的序列进行极值消除，以剩余变化系数的均值作为所述沥青温度修正系数。
优选的，所述沥青的最佳加热温度的获取方法为：
获取工程常温下的最佳出料温度，根据最佳出料温度、当前外界环境温度、所述翻拌温差以及所述沥青温度修正系数倒推出沥青入料时的最佳温度，作为沥青入料时所需的最佳加热温度。
优选的，该方法还包括以下步骤：
通过对比每两个像素点的温度序列之间的差异获取每仓物料的翻拌效果，当翻拌效果小于效果阈值时，增加翻拌时长。
优选的，所述矿料的最佳加热温度的获取方法为：
对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的矿料温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的矿料温度修正系数，根据矿料温度修正系数获取不同环境温度下矿料的最佳加热温度。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
通过历史数据的沥青温度、矿料温度以及对应的外界环境温度计算出不同组的沥青温度修正系数和矿料温度修正系数，进而得到每组物料在不同环境温度下的最佳入料温度，本发明实施例能够根据环境温度调节入料温度，以保证生产出的沥青混凝土在铺设前有最佳的使用性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法的步骤流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，采集翻拌前的矿料温度和沥青温度，获取矿料和沥青的物料配比以及矿料大小。
沥青混凝土的原材料主要包括集料、沥青。集料主要包括矿石以及矿粉，这两者主要占沥青混凝土中成分的百分之九十五。在道路铺设中，对于不同地区或道路等级，例如高速公路和普通公路，所使用的矿石以及矿石的粒径不同，混合搅拌时的温度、时间以及物料配比都是不同的。
根据所要铺设的道路等级确定所需要的沥青混凝土的集料类型以及大粒径尺寸、物料配比、加热温度范围以及翻拌时间。
在沥青混凝土翻拌过程中，需要提前对矿料及沥青分别加热至不同的温度，达到所需温度范围内，然后通过传送机构送到翻拌机构中。
具体的步骤包括：
1、采集翻拌前的矿料温度和沥青温度。
分别对矿料以及沥青进行加热，当将其加热至翻拌所需的温度时，采集其温度，其中，矿料温度为
，沥青温度为
。
2、记录矿料的质量和沥青的质量，以矿料和沥青的质量比作为两者的物料配比。
在矿料和沥青进入翻拌之前，通过计量装置确定矿料和沥青的质量，来保证物料配比在正常范围内。记录矿料的质量为
，沥青的质量为
。矿料和沥青的物料配比
。
3、获取矿料大小。
不同的道路等级所用的矿料粒径是不同的，但是矿料数量过多不能逐个测量，所以在翻拌之前进行矿料配比时经过筛选装置，使用不同的筛选孔径，将小于孔径的矿料漏下去进入到后续工序，采集筛选孔径的直径D作为矿料大小。
步骤S002，实时获取翻拌仓的热成像图像，记录热成像图像中每个像素点的温度序列，根据温度序列和翻拌时长获取每仓物料的翻拌性能指标。
具体的步骤包括：
1、按照预设频率获取翻拌仓的多张热成像图像，以热成像图像上每个像素点的像素值作为其温度，记录每个像素点在翻拌过程中的所有像素值，组成温度序列。
采用热成像技术对翻拌仓混合过程中的温度情况进行扫描，在翻拌仓外部前后各放置一个热成像仪对翻拌仓整体进行照射，每0.2s合成一张热成像图像，每个像素点的像素值代表该点处的温度值，从翻拌开始到结束，每个像素点的所有像素值组成该像素点的温度序列
。记录翻拌开始到结束的翻拌时长为h，共有
张热成像图像，则第i个像素点的温度序列
。
2、获取翻拌开始时刻的所有像素点的像素值组成初始向量，翻拌结束时刻的所有像素点的像素值组成终止向量，以初始向量和终止向量的模长之差与翻拌时长的比值作为翻拌性能指标。
每次翻拌完成一仓沥青混凝土，获取该仓物料的翻拌性能指标Q，具体的获取过程为：
第i个像素点的在翻拌开始时刻的像素值为
，获取翻拌开始时刻的所有像素点的像素值组成初始向量
，其中，n表示热成像图像中共有n个像素点。
同理，第i个像素点的在翻拌结束时刻的像素值为
，获取翻拌结束时刻的所有像素点的像素值组成终止向量
。
以初始向量和终止向量的模长之差与翻拌时长的比值作为翻拌性能指标Q：
翻拌性能指标Q反映翻拌开始到结束时温度变化的快慢情况，不同的沥青混凝土对应的翻拌性能指标Q的大小不同。沥青混凝土在铺设前的运输过程中温度会逐渐下降，翻拌性能指标Q的数值可以反映温度下降情况，不同的沥青混凝土对应的矿料以及翻拌标准不同，翻拌性能指标Q的大小也不同。
步骤S003，根据翻拌仓对应的温度序列、物料配比和矿料大小获取每两仓物料的翻拌工艺接近程度；基于翻拌工艺接近程度将所有翻拌仓分组。
根据每两仓物料的热成像图像获取每两仓物料的温度相似度，获取每两仓物料的配比差异和矿料大小差异，根据温度相似度、配比差异和矿料大小差异获取翻拌工艺接近程度；配比差异和矿料大小差异均与翻拌工艺接近程度呈负相关关系。
不同的道路等级所使用的矿料、沥青质量配比k和矿料大小是不同的，并且翻拌工艺也不完全相同，当两仓物料的各项数据指标大小及变化情况接近时，认为此时翻拌的沥青混凝土为相同的工艺过程。
具体的步骤包括：
1、获取每两仓物料的温度相似度。
以第A仓物料和第B仓物料为例，以两仓物料的热成像图像对应像素点的温度序列之间的余弦相似度作为对应的温度相似度：
其中，
表示第A仓物料和第B仓物料之间的温度相似度，
表示第A仓物料的温度向量，
表示第B仓物料的温度向量，
表示第A仓物料的热成像图像中第i个像素点的温度序列，
表示第B仓物料的热成像图像中第i个像素点的温度序列。
2、获取每两仓物料的翻拌工艺接近程度。
根据温度相似度、配比差异和矿料大小差异获取每两仓物料的翻拌工艺接近程度。
同样以第A仓物料和第B仓物料为例，两仓物料的翻拌工艺接近程度为：
其中，abs(*)表示差值绝对值；
表示第A仓物料的物料配比，
表示第B仓物料的物料配比，
表示第A仓物料和第B仓物料的配比差异；
表示第A仓物料的矿料大小，
表示第B仓物料的矿料大小，
表示第A仓物料和第B仓物料的矿料大小差异。
当两仓物料的温度向量的模长越接近时，
的值越接近1，配比差异和矿料大小差异越小，
的数值越接近1，说明此两仓内的沥青混凝土工艺要求接近；当
的数值越接近0时，说明两翻拌仓的各项指标差异较大，翻拌过程中的工艺要求不同。
同理计算每两仓物料之间的翻拌工艺接近程度。
3、基于翻拌工艺接近程度将所有翻拌仓分组。
将上述步骤计算得到的翻拌工艺接近程度R转变为样本距离
，根据样本距离D利用K-means算法将所有翻拌仓分为K组，将翻拌工艺接近程度相近的翻拌仓分为一组，每组翻拌仓的各项数据非常接近，翻拌工艺接近，同时记录每组翻拌仓的物料数据。
作为一个示例，本发明实施例中K取值为5。
步骤S004，对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的沥青温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的沥青温度修正系数，根据沥青温度修正系数获取不同环境温度下沥青的最佳加热温度；获取每组的矿料温度修正系数，进而获取不同环境温度下矿料的最佳加热温度，以使翻拌结束的出料温度最佳。
具体的步骤包括：
1、获取每组翻拌仓的沥青温度修正系数。
获取工程常温下的示例沥青温度和示例出料温度，以两者之间的差值作为翻拌温差，对于每组翻拌仓，通过每仓物料的沥青温度、出料温度以及对应的外界环境温度之间的线性关系获取每仓物料的沥青温度的变化系数，通过对所有变化系数组成的序列进行极值消除，以剩余变化系数的均值作为沥青温度修正系数。
首先获取在工程常温
，即20℃下的沥青的入料温度作为示例沥青温度，和翻拌结束后的出料温度作为示例出料温度，以示例沥青温度和示例出料温度的差值作为翻拌温差b。
将所有翻拌仓进行分组后，每组翻拌仓中都有大量历史数据，包括每仓物料的沥青温度LT、出料温度CT以及对应的外界环境温度t，由于同组翻拌仓的翻拌工艺接近，因此在翻拌过程中物料温度的下降速率接近，通过该组内所有数据获取物料温度的下降速率作为沥青温度修正系数。
首先获取沥青温度、出料温度以及对应的外界环境温度之间的线性关系：
将当前组中的所有数据代入上述公式，得到多个x的值，在不同外界环境温度下，x在一定范围内波动，获取多个x组成的波动序列，使用中值滤波器对波动序列进行处理，利用中值窗口沿着温度轴前进，消除序列极值，得到新的序列M，稳定序列波动性。将新序列M中的所有元素求均值，得到当前组的沥青修正系数x。
2、获取沥青入料时的最佳加热温度。
获取工程常温下的最佳出料温度，根据最佳出料温度、当前外界环境温度、翻拌温差以及沥青温度修正系数倒推出沥青入料时的最佳温度，作为沥青入料时所需的最佳加热温度。
对于每组翻拌仓，以工程常温下的最佳出料温度
进行道路铺设时，路面质量最好，因此，当有新的翻拌物料时，首先根据其物料数据与分组时记录的物料数据进行比对，判断该物料属于哪一组，进而将所属组的沥青修正系数x、外界环境温度t和最佳出料温度
代入公式
，得到沥青入料时所需的最佳加热温度
。
3、在搅拌过程中，沥青和矿料的温度下降速率不同，以同样的方法获取每组的矿料修正系数y，同样得到矿料入料时所需的最佳加热温度。
具体的，对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的矿料温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的矿料温度修正系数，根据矿料温度修正系数获取不同环境温度下矿料的最佳加热温度。
首先获取矿料温度、出料温度以及对应的外界环境温度之间的线性关系：
将当前组中的所有数据代入上述公式，得到多个y的值，在不同外界环境温度下，y在一定范围内波动，获取多个y组成的波动序列，使用中值滤波器对波动序列进行处理，利用中值窗口沿着温度轴前进，消除序列极值，得到新的序列N，稳定序列波动性。将新序列N中的所有元素求均值，得到当前组的沥青修正系数y。
然后，对于每组翻拌仓，以工程常温下的最佳出料温度
进行道路铺设时，路面质量最好，因此，当有新的翻拌物料时，首先根据其物料数据与分组时记录的物料数据进行比对，判断该物料属于哪一组，进而将所属组的矿料修正系数y、外界环境温度t和最佳出料温度
代入公式
，得到沥青入料时所需的最佳加热温度
。
4、以沥青入料时所需的最佳加热温度
和矿料入料时所需的最佳加热温度
作为对应物料的初始入料温度，进行翻拌时长h的翻拌，使翻拌结束的出料温度最佳。
优选的，本发明还包括以下步骤：
通过对比每两个像素点的温度序列之间的差异获取每仓物料的翻拌效果，当翻拌效果小于效果阈值时，增加翻拌时长。
沥青混凝土翻拌过程中可能会出现矿料块和沥青未完全混合的情况，未完全混合处的温度和其它地方温度有差异，因此需要增加翻拌时长使混合情况达到最好。
对于正常翻拌情况下的翻拌仓，得到的热成像图像中每个像素点的温度变化情况相似，因此，通过计算温度变化相似情况反映翻拌效果，当温度变化不相似时，意味着翻拌效果较差，需要增加翻拌时长。
翻拌效果W的计算方法为：
其中，
表示第i个像素点的温度序列，
表示第j个像素点的温度序列，
表示序列
和序列
之间的皮尔逊相关系数。
计算每两个像素点的温度序列之间的变化相似情况，作为翻拌效果，当某一个翻拌效果W小于效果阈值
时，翻拌效果不理想，需要增加翻拌时长h。
作为一个示例，本发明实施例中效果阈值
的取值为0.85。
综上所述，本发明实施例采集翻拌前的矿料温度和沥青温度，获取矿料和沥青的物料配比以及矿料大小；实时获取翻拌仓的热成像图像，记录热成像图像中每个像素点的温度序列，根据温度序列和翻拌时长获取每仓物料的翻拌性能指标；根据翻拌仓对应的温度序列、物料配比和矿料大小获取每两仓物料的翻拌工艺接近程度；基于翻拌工艺接近程度将所有翻拌仓分组；对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的沥青温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的沥青温度修正系数，根据沥青温度修正系数获取不同环境温度下沥青的最佳加热温度；获取每组的矿料温度修正系数，进而获取不同环境温度下矿料的最佳加热温度，以使翻拌结束的出料温度最佳。本发明实施例能够根据环境温度调节入料温度，并在翻拌过程中判断翻拌效果，进而确定翻拌时长，以保证生产出的沥青混凝土在铺设前有最佳的使用性能。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集翻拌前的矿料温度和沥青温度，获取矿料和沥青的物料配比以及矿料大小；
实时获取翻拌仓的热成像图像，记录热成像图像中每个像素点的温度序列，根据温度序列和翻拌时长获取每仓物料的翻拌性能指标；
根据翻拌仓对应的温度序列、物料配比和矿料大小获取每两仓物料的翻拌工艺接近程度；基于翻拌工艺接近程度将所有翻拌仓分组；
对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的沥青温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的沥青温度修正系数，根据沥青温度修正系数获取不同环境温度下沥青的最佳加热温度；获取每组的矿料温度修正系数，进而获取不同环境温度下矿料的最佳加热温度，以使翻拌结束的出料温度最佳。
2.根据权利要求1所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，所述矿料和沥青的物料配比的获取方法为：
记录矿料的质量和沥青的质量，以矿料和沥青的质量比作为两者的物料配比。
3.根据权利要求1所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，所述温度序列的获取方法为：
按照预设频率获取翻拌仓的多张热成像图像，以热成像图像上每个像素点的像素值作为其温度，记录每个像素点在翻拌过程中的所有像素值，组成所述温度序列。
4.根据权利要求3所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，所述翻拌性能指标的获取方法为：
获取翻拌开始时刻的所有像素点的像素值组成初始向量，翻拌结束时刻的所有像素点的像素值组成终止向量，以初始向量和终止向量的模长之差与翻拌时长的比值作为所述翻拌性能指标。
5.根据权利要求1所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，所述翻拌工艺接近程度的获取方法为：
根据每两仓物料的热成像图像获取每两仓物料的温度相似度，获取每两仓物料的配比差异和矿料大小差异，根据所述温度相似度、配比差异和矿料大小差异获取所述翻拌工艺接近程度；所述配比差异和所述矿料大小差异均与所述翻拌工艺接近程度呈负相关关系。
6.根据权利要求1所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，所述沥青温度修正系数的获取方法为：
获取工程常温下的沥青温度和出料温度，以两者之间的差值作为所述翻拌温差，对于每组翻拌仓，通过每仓物料的沥青温度、出料温度以及对应的外界环境温度之间的线性关系获取每仓物料的沥青温度的变化系数，通过对所有变化系数组成的序列进行极值消除，以剩余变化系数的均值作为所述沥青温度修正系数。
7.根据权利要求1所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，所述沥青的最佳加热温度的获取方法为：
获取工程常温下的最佳出料温度，根据最佳出料温度、当前外界环境温度、所述翻拌温差以及所述沥青温度修正系数倒推出沥青入料时的最佳温度，作为沥青入料时所需的最佳加热温度。
8.根据权利要求1所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，该方法还包括以下步骤：
通过对比每两个像素点的温度序列之间的差异获取每仓物料的翻拌效果，当翻拌效果小于效果阈值时，增加翻拌时长。
9.根据权利要求1所述的一种基于程序控制的再生沥青混凝土智能翻拌方法，其特征在于，所述矿料的最佳加热温度的获取方法为：
对于每组翻拌仓，根据该组中每仓物料的矿料温度、外界环境温度、出料温度以及工程常温下的翻拌温差获取当前组的矿料温度修正系数，根据矿料温度修正系数获取不同环境温度下矿料的最佳加热温度。
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