CN115209999A - 用于调控破碎机的方法 - Google Patents

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Abstract

所描述的是一种用于调控破碎机的方法，所述破碎机具有破碎工具和具有驱动装置(5)的振动输送装置(1)，其中，通过传感器(3)检测位于检测区域(4)中的散装物料(2)。为了在颗粒尺寸分布不均匀时即使是大的颗粒也能够以相同的破碎结果进行破碎，而不存在损坏破碎机的风险，建议将基于最大直径dmax和所述最大直径的方向(9)产生的横向于检测区域(4)中的散装物料(2)的颗粒的输送方向(8)的有效直径deff确定为调控变量，并且在所述有效直径deff超过预设的功率阈值时提高所述破碎工具的功率和/或在所述有效直径deff超过预设的关断极限值时关断所述驱动装置(5)。

Description

用于调控破碎机的方法
技术领域
本发明涉及一种用于调控破碎机的方法，所述破碎机具有破碎工具和具有驱动装置的振动输送装置，其中，通过传感器检测位于检测区域中的散装物料。
背景技术
由现有技术已知，使用振动输送装置给破碎机供料。为此例如通过挖掘机将散装物料分批给料到振动输送装置上。为了尽可能均匀地向破碎机供给分批给料的散装物料，由专利文献DE19741524A1已知根据振动输送装置的振动幅度来调控驱动装置。为此使用光学传感器，所述光学传感器以预设的间隔检测振动幅度。确定预设的间隔中的振动幅度与预设的预定值之间的偏差，接着控制振动输送装置的驱动装置以使所述偏差最小化。首先，待破碎的散装物料具有极不均匀的颗粒尺寸分布，因此在借助现有技术已知的调控装置给破碎机供料时，如果在装料批次中出现多个特别大的散装物料颗粒，则破碎机可能出现过载或者阻塞。
发明内容
因此本发明所要解决的技术问题在于，这样改进开篇所述类型的方法，使得在颗粒具有不均匀的颗粒尺寸分布时也能够在破碎结果保持不变的情况下破碎大的颗粒，而不存在损坏破碎机的风险。
本发明如下解决所述技术问题，即将基于最大直径dmax和所述最大直径的方向产生的横向于检测区域中的散装物料的颗粒的输送方向的有效直径deff确定为调控变量，并且在有效直径deff超过预设的功率阈值时提高破碎工具的功率和/或在有效直径deff超过预设的关断极限值时关断驱动装置。通过按照本发明的措施对输送通过检测区域的颗粒实现了分类，在进行分类时将颗粒的有效直径deff与比较值进行比较。可以将功率阈值规定为比较值，在颗粒的有效直径deff超过所述功率阈值时提高破碎工具的功率。通过随之产生的冲击能量的提高可以防止发动机超载、即破碎机转子速度的不期望的降低，因此即使是有效直径deff接近破碎机入口尺寸的大的颗粒也能够被破碎。功率阈值可以是低于关断极限值的确定的颗粒直径。为了防止损坏破碎机，这种关断极限值可以形成比较值，在超过所述比较值时，在散装物料到达破碎机之前中断所述散装物料的输送。在所述方法的一种特别可靠的设计形式中，也可以关断破碎机本身。原则上可以使用由现有技术中已知的不同的图像处理方法来确定有效直径deff。为此可以在传感器的检测区域中检测颗粒并且进行颗粒细分、例如分水岭变换。传感器为此例如可以包括光学传感器或者深度传感器，所述光学传感器或者深度传感器对检测区域中的颗粒进行检测并且在二维的图像中成像。通过使用边界框方法，可以随后推导出最大直径并且推导出基于所述最大直径的方向产生的横向于输送方向的有效直径deff。这意味着有效直径deff由最大直径dmax在横向于输送方向延伸的直线上的投影产生。虽然可以使用2D图像处理方法，但借助体积传感器作为传感器的3D图像处理方法在直径确定方面提供了更好的结果，因为由此也能够确定所检测的颗粒的深度信息。
提高破碎机的功率以及有针对性地关断振动输送装置尤其是在散装物料具有大颗粒的情况下提高破碎过程的效率，然而这些措施对必要时甚至不能通过破碎机破碎的小颗粒不起作用。因此，为了针对颗粒尺寸分布差异很大的散装物料实现对破碎机的均匀的并且高效的供料，建议这样调控制驱动装置，使得位于检测区域中的散装物料的由体积传感器以预设的间隔检测的体积作为调控量与预设值对应。由于采取这种措施，保持恒定的不是振动输送装置的振动幅度，而是体积流量本身，由此能够与散装物料的颗粒尺寸分布无关地均匀地给破碎机供料。为此以有规律的间隔确定布置在体积传感器的检测区域中的散装物料的体积作为调控量并且将所述调控量与预设值、例如破碎机的额定体积输入流进行比较。如果体积传感器对于每个间隔检测的体积低于预设值，则可以控制驱动装置以提高振动幅度和/或提高振动频率，直到达到预设值。在超过预设值的情况下，可以控制驱动装置以降低振动幅度和/或振动频率，直到低于预设值。在一种优选的实施方式中，也可以这样进行调控，使得在预设的范围中所检测的体积作为预设值。可以设置能够借助常见的图像处理方法确定体积的立体摄影机作为体积传感器。可以将常见的不平衡电机作为用于振动输送装置的驱动装置。
在输送特别粗大的散装物料时，会经常出现最大直径超过破碎机入口的颗粒。因此，为了在不必停止输送过程或者破碎过程的情况下防止破碎机发生阻塞，建议确定横向于散装物料颗粒的输送方向的有效直径deff，并且这样控制驱动装置的至少两个执行元件，使得横向于输送方向的有效直径deff减小。为了移动散装物料颗粒，可以相互独立地控制执行元件、例如不平衡电机、其它激振器或减振器，以影响所述散装物料颗粒的振幅和振动频率，从而通过不对称的振动输入实现散装物料颗粒的定向，所述散装物料颗粒以下也被称为颗粒。例如基于最大直径dmax和所述最大直径的方向产生的有效直径deff可以通过使最大直径dmax沿着输送方向定向来减小。最大直径的方向在此不必精确地与输送方向一致，而是例如可以处于公差角内。然而有效直径deff也可以对应于围绕相应颗粒的包络体的横向于输送方向的伸展尺寸。如果振动输送装置的输送槽的横截面设计为使得散装物料颗粒以能量上的最小值以其最大直径沿着输送方向定向，则可以通过提高驱动功率来实现定向。这例如出现在输送槽在横截面中V形地设计的情况下。如果在振动输送装置上存在多个其有效直径超过破碎机的破碎机入口的颗粒，则可以控制执行元件使得距离破碎机入口最近的颗粒定向。不言而喻的是，破碎机的破碎机入口必须这样定向，使得破碎机入口纵轴线平行于输送方向地布置，从而使得散装物料颗粒的按照本发明的定向使所述散装物料颗粒能够通过破碎机入口。
为了能够特别高能效地使散装物料颗粒定向，在横向于检测区域中的颗粒的输送方向的有效直径deff超过预设的定向极限值时可以控制驱动装置的至少两个执行元件以降低颗粒的有效直径deff。这意味着，所述定向仅应用在实际可能导致破碎机入口阻塞的散装物料颗粒上。这可以由此确定，即把散装物料颗粒的有效直径与定向极限值进行比较，从而在超过该定向极限值时才进行定向。
传感器可以是体积传感器，所述体积传感器将布置在其检测区域中的散装物料的图像传输给分析单元、例如屏幕。在此可以在图像中标记出超过定向极限值、关断极限值和功率阈值的散装物料颗粒。
对于常见的传感器和现有技术中已知的2D图像处理方法，尤其是在散装物料的振动幅度和输送速度大的情况下可能会出现对散装物料的体积和几何形状检测不准确的问题。因此，为了在用于振动输送装置的光学测量条件通常困难的情况下仍能够可靠地确定体积、最大直径dmax、横向于散装物料的输送方向的有效直径deff以及能够可靠地确定所述有效直径deff超过预设的极限值，建议传感器包括深度传感器，所述深度传感器产生从所述深度传感器旁输送经过的散装物料的二维的深度图像，并且将所述深度图像输入先前训练的卷积神经网络，所述卷积神经网络具有至少三个前后相继的卷积平面、即所谓的卷积层和后置的分类器、例如所谓的全连接层。根据检测区域中的颗粒的待确定的参数，可以设置一个或者多个分类器。例如可以设置体积分类器以确定散装物料体积，所述体积分类器的输出值被输出为存在于传感器的检测区域中的散装物料体积。此外可以设置第一直径分类器以确定最大直径dmax，所述第一直径分类器的输出值被输出为颗粒的存在于传感器的检测区域中的最大直径dmax。此外可以设置第二直径分类器以确定有效直径deff，所述第二直径分类器的输出值被输出为颗粒的存在于传感器的检测区域中的最大的有效直径deff。最后，可以提供功率分类器或者关断分类器，其输出值指示最大有效直径deff超过了预设的功率阈值或者预设的关断极限值。通过这些措施，即使在不同的照明条件和输送条件下也能够确定散装物料的参数。在此基于这样的考虑，即在使用二维深度图像的情况下，在通过具有已知的散装物料参数的训练深度图像训练为此使用的神经网络之后，可以从深度信息中提取确定参数所需的信息。在此，卷积层将输入深度图像减少为一系列的单独特征，这些单独特征又被后置的分类器评估，以便因此能够确定在输入深度图像中成像的散装物料的期望的参数。分别根据可用的计算能力，所设置的卷积层的数量可以为至少三个、优选五个，在这些卷积层之后可以分别接着用于减少信息的池化层。可以以已知方式在卷积层和后置的分类器之间设置用于减少维度的层、即所谓的压平层(flattening layer)。因此不必再针对每个单独的颗粒计算期望的参数。由于在深度图像中对于每个像点，成像的散装物料相对于深度传感器的距离仅以一个值被映射，因此与处理彩色图像相比，可以减少要处理的数据量、加速测量过程并且减少用于神经网络的内存需求。因此，神经网络可以在具有GPU辅助的廉价的AI并行计算单元上实现，并且所述方法可以与散装物料的颜色无关地被使用。即使在3m/s、优选4m/s的输送速度中，也可以通过加速测量过程来确定期望的散装物料参数。深度图像中、并且因此神经网络中数据量的所提到的减少还降低了正确确定散装物料参数的易错性。与彩色图像或灰度图像相比，使用深度图像具有额外的优点，即测量过程在很大程度上不受变化的曝光条件的影响。例如通常仅用于彩色图像的vgg16网络(Simonyan/Zisserman,Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale ImageRecognition,2015)可以用作神经网络，该网络被缩减为只有一个通道，即用于深度图像点的值。例如可以使用3D相机检测深度图像，因为3D相机由于空间需求较小，即使提供的空间较小也可以布置在振动输送装置上方。为了补偿在对期望的参数的检测中的波动并且补偿神经网络的错误输出值，还可以对分类器的多个连续的输出值取平均值，并且将该平均值输出为检测区域中的散装物料的期望的参数。所述神经网络尤其可以用于调控具有破碎工具和带有驱动装置的振动输送装置的破碎机，其中，通过深度传感器检测位于检测区域中的散装物料，所述深度传感器生成从深度传感器旁输送经过的散装物料的二维深度图像并且将所述二维深度图像输入先前训练的卷积神经网络，所述卷积神经网络具有至少三个前后相继的卷积层和后置的分类器，所述分类器的输出值被输出为存在于检测区域中的散装物料的参数。分类器可以是功率分类器和/或关断分类器，其中，所述功率分类器将最大的有效直径deff超过了预设的功率阈值显示为正的输出值，并且关断分类器将最大的有效直径deff超过预设的关断极限值显示为正的输出值，并且在功率分类器的输出值为正时提高破碎工具的功率和/或在关断分类器的输出值为正时关断振动输送装置的驱动装置。
当非散装物料的元件位于深度传感器的检测范围内时，神经网络的训练更加困难，并且在持续的运行过程中测量精度下降。这些非散装物料的元件例如包括振动输送装置本身的振动的构件或者其它机器元件。为了避免由此产生的干扰，建议从深度图像中去除其深度等于深度传感器与针对该像点的背景之间的先前检测到的距离或者超过该距离的那些像点的值。由此例如能够去除由不平衡电机的振动引起的干扰图像信息，并且深度图像和训练深度图像均可以被限制为与测量相关的信息。
训练神经网络需要大量的训练深度图像，这些训练深度图像尽可能精确地表示要检测的散装物料。然而，测量需要的散装物料量所需的工作量极高。为了给神经网络提供足够的训练深度图像以便确定期望的一个或多个参数，建议首先检测每个具有已知的单独参数的示例颗粒的示例深度图像，并且将这些示例深度图像与所述单独参数共同存储，之后将多个示例深度图像随机组合成训练深度图像，例如将组成的示例深度图像的单独参数的总和、最大值或者平均值作为共同参数分配给所述训练深度图像，此后将该训练深度图像在输入侧提供给神经网络，并且将对应的共同参数在输出侧提供给神经网络，并且在学习步骤中调整各个单独的网络节点的权重。该训练方法基于这样的考虑，即通过组合测量的示例颗粒的示例深度图像可以创建不同的训练深度图像组合。因此，检测相对较少的具有单独参数的示例颗粒的示例深度图像就足以生成大量的训练深度图像，通过这些训练深度图像可以训练神经网络。为了训练神经网络，在各个单独的训练步骤中以已知方式调整各个单独的网络节点之间的权重，使得实际的输出值尽可能等于神经网络末端的预定输出值。在此可以在网络节点上预定不同的激活函数，这些激活函数对于是否将处于网络节点上的总值传递给神经网络的下一层具有决定性意义。为了进行深度图像处理，在此还建议从深度图像中去除其深度等于深度传感器与针对该像点的背景、例如振动输送装置的输送槽之间的先前检测到的距离或者超过该距离的那些像点的值。因此，训练深度图像和测量的散装物料的深度图像仅具有与测量相关的信息，从而实现了更稳定的训练性能并且提高了应用中的识别率。通过选择示例深度图像或者由这些示例深度图像组合成的训练深度图像，可以针对任意类型的散装材料训练神经网络。
为了进一步改善训练性能和识别率，建议将具有随机定向的示例深度图像组合成训练深度图像。因此，在对于每个示例深度图像颗粒的数量给定的情况下，颗粒的可能的布局数量明显增加，而无需生成更多的示例深度图像，并且避免了神经网络的过拟合。
如果将示例深度图像通过部分重叠组合形成训练深度图像，则可以省去散装物料的颗粒的分离并且可以在传送带的传送速度保持不变的情况下确定较大的散装物料体积，其中，训练深度图像在重叠区域中的深度值对应于两个示例深度图像的最小深度。为了检测真实的散装物料分布，必须考虑两个颗粒产生彼此重叠的情况。神经网络可以如此地被训练，使得所述神经网络识别这种重叠并且仍然能够确定示例颗粒的参数。
附图说明
在附图中示例性地示出本发明的技术方案。在附图中：
图1示出了用于执行按照本发明的方法的振动输送装置的示意性的侧视图，并且
图2以更大的尺寸示出了这种振动输送装置的俯视图。
具体实施方式
按照本发明的方法可以用于调控图1所述的振动输送装置1。振动输送装置1例如用于给破碎机供给散装物料2。为了在散装物料2不均匀、即散装物料2具有区别很大的颗粒尺寸分布时也实现有效的破碎并且同时提高破碎机的使用寿命，将基于最大直径dmax和所述最大直径的方向9产生的横向于散装物料2的颗粒的输送方向8的有效直径deff作为调控量(图2)。在有效直径deff超过预设的功率阈值时，提高未示出的破碎机的破碎工具的功率。在有效直径deff超过预设的关断极限值时，关断振动输送装置1的驱动装置5。为了确定散装物料2的有效直径deff或者最大直径dmax设置有传感器3，所述传感器检测位于其检测区域4中的散装物料2并且将检测的数据传输给控制单元6。控制单元6能够借助常见的图像处理方法或者借助先前训练的卷积神经网络确定直径并且根据预设的极限值或者阈值驱动驱动装置5以及未示出的破碎机的驱动装置。
驱动装置5还可以这样被调控，使得位于检测区域4中的散装物料的由传感器3以预设的间隔检测的体积作为调控量与预设置对应。在此通过适配振动幅度和/或振动频率这样控制驱动装置5，使得调控量与预设值对应。这种预设值例如可以是额定体积输入流的范围，待供料的破碎机针对该范围设计。
如图2所示，可以通过有针对性地控制驱动装置5对散装物料2的颗粒进行定向。驱动装置5为此可以具有多个不平衡电机7作为驱动装置，所述驱动电机能够在其振动幅度和振动频率方面彼此不相关地由执行元件控制。由此能够产生不对称的振动输入，由此例如可以这样定向特别长的散装物料颗粒，使得所述散装物料颗粒的最大直径dmax沿着输送方向8移动并且由此使所述散装物料颗粒的基于最大直径dmax和所述最大直径的方向9得出的有效直径deff减小。由此能够防止由于特别长的散装物料2阻塞破碎机。
为了仅移动实际可能造成破碎机阻塞的散装物料2，可以将基于最大直径dmax和所述最大直径的方向9得出的有效直径deff与定向极限值比较。只有在超过定向极限值时才通过相应地控制不平衡电机7的执行元件使得散装物料2移动。
图2示出了散装物料颗粒9，所述散装物料颗粒由于其构造即便是在使最大直径dmax相应地定向之后仍会导致破碎机阻塞。为了能够防止由特别粗大的散装物料颗粒10造成破碎机损坏，建议控制装置6在基于最大直径dmax和所述最大直径的方向9产生的有效直径deff超过关断极限值时关断驱动装置5。
如果有效直径deff刚好低于关断极限值，则提高破碎工具功率就足够了。为此可以在有效直径deff超过功率阈值时由控制装置6控制破碎工具。

Claims (6)

1.一种用于调控破碎机的方法，所述破碎机具有破碎工具和具有驱动装置(5)的振动输送装置(1)，其中，通过传感器(3)检测位于检测区域(4)中的散装物料(2)，其特征在于，将基于最大直径dmax和所述最大直径的方向(9)产生的横向于所述检测区域(4)中的散装物料(2)的颗粒的输送方向(8)的有效直径deff确定为调控变量，并且在所述有效直径deff超过预设的功率阈值时提高所述破碎工具的功率和/或在所述有效直径deff超过预设的关断极限值时关断所述驱动装置(5)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，这样控制所述驱动装置(5)的至少两个执行元件，使得横向于输送方向(8)的有效直径deff减小。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在横向于所述检测区域(4)中的颗粒的输送方向(8)的有效直径deff超过预设的定向极限值时控制所述驱动装置(5)的至少两个执行元件以降低颗粒的有效直径deff。
4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，这样控制所述驱动装置(5)，使得位于所述检测区域(4)中的散装物料(2)的由体积传感器以预设的间隔检测的体积作为调控量与预设值对应。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述传感器(3)包括深度传感器，所述深度传感器(3)产生从所述深度传感器旁输送经过的散装物料(2)的二维深度图像，并且将该二维深度图像输入先前训练的卷积神经网络，所述神经网络具有至少三个前后相继的卷积层和后置的分类器，所述分类器的输出值被输出为存在于所述检测区域(4)中的散装物料的参数。
6.一种用于训练用于权利要求5所述的方法的神经网络的方法，其特征在于，首先检测针对每个具有已知的单独参数的示例颗粒的示例深度图像，并且将这些示例深度图像与所述单独参数共同存储，之后将多个示例深度图像随机组合成训练深度图像，将组成的示例深度图像的单独参数的总和、最大值或者平均值作为共同参数分配给所述训练深度图像，此后将该训练深度图像在输入侧提供给神经网络，并且将对应的共同参数在输出侧提供给神经网络，并且在学习步骤中调整各个单独的网络节点的权重。
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