WO2021226651A2 - Verfahren zur regelung eines brechers - Google Patents

Verfahren zur regelung eines brechers Download PDF

Info

Publication number
WO2021226651A2
WO2021226651A2 PCT/AT2021/060169 AT2021060169W WO2021226651A2 WO 2021226651 A2 WO2021226651 A2 WO 2021226651A2 AT 2021060169 W AT2021060169 W AT 2021060169W WO 2021226651 A2 WO2021226651 A2 WO 2021226651A2
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
bulk material
effective diameter
drive
sensor
crusher
Prior art date
Application number
PCT/AT2021/060169
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2021226651A3 (de
Inventor
Christian HINTERDORFER
Christian Hinterreiter
Original Assignee
Rubble Master Hmh Gmbh
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from ATA50422/2020A external-priority patent/AT523754A2/de
Priority claimed from ATA50420/2020A external-priority patent/AT523812B1/de
Priority claimed from ATA50423/2020A external-priority patent/AT523755A2/de
Application filed by Rubble Master Hmh Gmbh filed Critical Rubble Master Hmh Gmbh
Priority to CN202180007826.9A priority Critical patent/CN115209999B/zh
Priority to EP21728414.0A priority patent/EP4149686A2/de
Priority to US17/800,010 priority patent/US20230082025A1/en
Publication of WO2021226651A2 publication Critical patent/WO2021226651A2/de
Publication of WO2021226651A3 publication Critical patent/WO2021226651A3/de

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C18/00—Disintegrating by knives or other cutting or tearing members which chop material into fragments
    • B02C18/06—Disintegrating by knives or other cutting or tearing members which chop material into fragments with rotating knives
    • B02C18/16—Details
    • B02C18/22—Feed or discharge means
    • B02C18/2225—Feed means
    • B02C18/2291—Feed chute arrangements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C18/00—Disintegrating by knives or other cutting or tearing members which chop material into fragments
    • B02C18/06—Disintegrating by knives or other cutting or tearing members which chop material into fragments with rotating knives
    • B02C18/16—Details
    • B02C18/22—Feed or discharge means
    • B02C18/2225—Feed means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C23/00—Auxiliary methods or auxiliary devices or accessories specially adapted for crushing or disintegrating not provided for in preceding groups or not specially adapted to apparatus covered by a single preceding group
    • B02C23/02—Feeding devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C25/00—Control arrangements specially adapted for crushing or disintegrating
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/027—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using neural networks only
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C13/00—Disintegrating by mills having rotary beater elements ; Hammer mills
    • B02C13/26—Details
    • B02C13/286—Feeding or discharge
    • B02C2013/28618—Feeding means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
    • B02C—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING IN GENERAL; MILLING GRAIN
    • B02C13/00—Disintegrating by mills having rotary beater elements ; Hammer mills
    • B02C13/26—Details
    • B02C13/286—Feeding or discharge
    • B02C2013/28618—Feeding means
    • B02C2013/28672—Feed chute arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20084—Artificial neural networks [ANN]

Definitions

  • the invention relates to a method for regulating a crusher with a crushing tool and a vibratory conveyor having a drive, bulk material lying in a detection area being detected with a sensor.
  • the invention is therefore based on the object of improving a method of the type described at the outset in such a way that, in the case of grains with inhomogeneous Grain size distribution, even large grains can be crushed with the same crushing result without the risk of damaging the crusher.
  • the invention solves the problem in that an effective diameter deff resulting from the largest diameter dmax and its direction is determined as a control variable transversely to the conveying direction of a grain of the bulk material in the detection area and that when the effective diameter deff is exceeded above a specified power threshold value, the power of the breaking tool is increased and / or the drive is switched off when the effective diameter deff is exceeded above a predetermined switch-off limit value.
  • the grains conveyed through the detection area are categorized in which the effective diameter deff of the crowns is compared with comparison values.
  • the power threshold value can be provided as a comparison value, and when the effective diameter deff of a grain is exceeded, the power of the breaking tool is increased.
  • the associated increase in impact energy can prevent the engine from being crushed, i.e. an undesirable lowering of the speed of the crusher rotor, so that even large grains, whose effective diameter is close to the dimensions of the crusher inlet, can be crushed.
  • the power threshold value can be a specified grain diameter that is below a shutdown limit value.
  • a cut-off limit value can form a comparison value, which, if exceeded, interrupts the conveyance of the bulk material before it reaches the crusher.
  • the crusher itself can also be switched off.
  • various image processing methods known from the prior art can be used to determine the effective diameter.
  • the grains can be detected in the detection area of a sensor and subjected to particle segmentation, for example a watershed transformation.
  • the sensor can comprise, for example, an optical or a depth sensor, which records the grains in the detection area and in one maps two-dimensional image.
  • conclusions can be drawn about the largest diameter dmax and the effective diameter dett, which results from its direction, transversely to the conveying direction. This means that the effective diameter deff is obtained by projecting the largest diameter dmax onto a straight line running transversely to the conveying direction.
  • 2D image processing methods can be used, 3D image processing methods with the aid of a volume sensor as a sensor deliver better results with regard to the determination of the diameter, since this also enables the depth information of the grains detected to be determined.
  • the volume of the bulk material arranged in a detection area of a volume sensor is determined as a control variable at regular intervals and compared with a default value, for example a nominal volume input flow of the crusher. If the volume detected by the volume sensor per interval is below the specified value, the drive can be activated to increase the oscillation amplitude and / or to increase the oscillation frequency until the specified value is reached. If the preset value is exceeded, the drive can reduce the oscillation amplitude and / or the oscillation frequency until it falls below the preset value can be controlled. In a preferred embodiment, the regulation can also take place in such a way that the recorded volume is in a predetermined range as a default value.
  • a stereo camera which can determine the volume with the aid of common image processing methods can be provided as the volume sensor. As a drive for the vibratory conveyor, unbalance motors are usually provided.
  • an effective diameter deff be determined transversely to the conveying direction of a grain of the bulk material and that at least two actuators of the drive be controlled so that the more effective Diameter deff is reduced transversely to the conveying direction.
  • the actuators for example unbalance motors, other vibration exciters or dampers to influence their vibration amplitude and vibration frequency, can be controlled independently of one another, so that an alignment of the bulk material grain, also called grain in the following, is made possible through an asymmetrical vibration input.
  • the reduction in the effective diameter deff which results, for example, on the basis of the largest diameter dmax and its direction, can take place by aligning the largest diameter dmax in the conveying direction.
  • the direction of the largest diameter does not have to coincide exactly with the conveying direction, but can, for example, be within a tolerance angle.
  • the effective diameter deff can, however, also correspond to the expansion of a casing around the respective grain transversely to the conveying direction. Alignment can take place by increasing the drive power if the cross section of the conveyor trough of the vibratory conveyor is designed in such a way that the bulk material grains are aligned with their largest diameter in the conveying direction at an energetic minimum. This is the case, for example, when the conveyor trough is V-shaped in cross section.
  • the actuators can be activated to align the grain closest to the crusher inlet.
  • the crusher inlet of the crusher must be aligned such that the crusher inlet longitudinal axis is arranged parallel to the conveying direction, so that an inventive alignment of the bulk material grain enables it to pass through the crusher inlet.
  • the at least two actuators of the drive to reduce the effective diameter deff of the grains can be activated when the effective diameter deff is exceeded transversely to the conveying direction of a grain in the detection area above a predetermined alignment limit value.
  • This means that the alignment is only applied to those bulk material grains that can actually lead to a blockage of the crusher inlet.
  • This can be determined in that an effective diameter of the bulk material grain is compared with an alignment limit value, so that the alignment only takes place when this alignment limit value is exceeded.
  • the sensor can be a volume sensor which transmits an image of the bulk material arranged in its detection area to an evaluation unit, for example a screen.
  • the bulk material grains exceeding the alignment limit value, the switch-off limit value and the power threshold value can be marked in the image.
  • the senor comprises a depth sensor which generates a two-dimensional depth image of bulk material conveyed past the depth sensor and is fed to a previously trained, folding neural network, the at least three consecutive folding levels, so-called convolution layer and a downstream one Classifier, for example a so-called fully connected layer.
  • a volume classifier can be provided to determine the bulk material volume, the output value of which is defined as the im
  • the existing bulk material volume is output. Furthermore, a first diameter classifier can be provided for determining the largest diameter dmax, the output value of which is output as the largest diameter dmax of a grain lying in the detection range of the sensor. In addition, a second diameter classifier can be provided for determining the effective diameter detf, the output value of which is output as the largest effective diameter detf of a grain located in the detection range of the sensor. Finally, a power classifier or a shutdown classifier can be provided, the output value of which indicates that the largest effective diameter det f has exceeded a predetermined power threshold value or a predetermined shutdown limit value. As a result of these measures, the parameters of the bulk material can be determined even with varying lighting and conveying conditions.
  • the information required for determining parameters can be extracted from the depth information after a neural network used for this purpose has been trained with training depth images with known bulk material parameters.
  • the folding planes reduce the input depth images to a number of individual features, which in turn are evaluated by the downstream classifier so that the desired parameter of the bulk material depicted in the input depth image can be determined as a result.
  • the number of planned folding levels, each of which can be followed by a pooling level for information reduction can be at least three, preferably five, depending on the computing power available.
  • a plane for dimension reduction a so-called flattening layer, can be provided in a known manner.
  • the desired parameter therefore no longer has to be calculated for each individual grain. Since the distance between the depicted bulk material and the depth sensor is mapped with only one value for each pixel in the depth image, the amount of data to be processed can be reduced, the measurement process accelerated and the memory required for the neural network reduced, in contrast to the processing of color images. As a result, the neural network can be implemented on inexpensive Kl parallel computing units with GPU support and the method can be used regardless of the color of the bulk material.
  • the desired bulk material parameter can also be determined by accelerating the measurement process even at conveyor speeds of 3 m / s, preferably 4 m / s.
  • the aforementioned reduction in the amount of data in the depth image and thus in the neural network also reduces the susceptibility to errors for the correct determination of the bulk material parameter.
  • the use of depth images has the additional advantage that the measurement process is largely independent of changing exposure conditions.
  • a vgg16 network Simonyan / Zisserman, Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, 2015
  • the depth image can be captured with a 3D camera, for example, since it can be arranged above a vibratory conveyor even if there is little space available due to the smaller space requirement.
  • several successive output values of the classifier can also be averaged and the mean value as the desired parameter of the bulk material
  • Detection area can be output.
  • a described neural network can be used to control a crusher with a crushing tool and a vibratory conveyor having a drive, with Bulk material lying in a detection area is detected with a depth sensor, which generates a two-dimensional depth image of the bulk material conveyed past the depth sensor and is fed to a previously trained, folding neural network that has at least three consecutive folding levels and a downstream classifier, the output value of which is used as a parameter of the Bulk material present in the detection area is output.
  • the classifier can be a power classifier and / or a shutdown classifier, the power classifier indicating, as a positive output value, that the largest effective diameter deff is exceeded above a specified power threshold value and the shutdown classifier specifies, as a positive output value, that the largest effective diameter deff is exceeded above a specified shutdown limit value and at a positive output value of the power classifier increases the power of the breaking tool and / or with a positive output value of the shutdown classifier the drive of the vibratory conveyor is switched off.
  • the training of the neural network is made more difficult and the measurement accuracy decreases during operation if non-bulk material elements are in the detection range of the depth sensor. These include, for example, vibrating components of the bowl feeder itself, or other machine elements. To avoid the resulting disturbances, it is proposed that the values of those image points are removed from the depth image, the depth of which corresponds to a previously detected distance between the depth sensor and a background for this image point or exceeds this distance. In this way, disruptive image information, caused for example by vibrations of the unbalance motors, can be removed and both the depth images and the training depth images can be limited to the information relevant for the measurement.
  • the training of the neural network requires large amounts of training depth images that represent the bulk material to be recorded as exactly as possible. However, the amount of work required to measure the required amount of bulk material is extremely high.
  • sample depth images each of a sample grain with known individual parameters be recorded and stored together with the individual parameters, after which several sample depth images are randomly combined to form a training depth image, the one that is common Parameter for example the sum, the maximum value or the mean value of the individual parameters of the composite sample depth images is assigned, after which the training depth image on the input side and the assigned common parameter on the output side are fed to the neural network and the weights of the individual network nodes are adapted in a learning step.
  • the training method is therefore based on the consideration that by combining sample depth images of measured sample grains, diverse combinations of training depth images can be created. It is therefore sufficient to use example depth images with comparatively fewer example grains
  • the weights between the individual network nodes are adapted in a known manner in the individual training steps so that the actual output value corresponds as closely as possible to the predefined output value at the end of the neural network.
  • Different activation functions can be specified at the network nodes, which are decisive for whether a sum value present at the network node is passed on to the next level of the neural network.
  • the values of those image points are removed from the depth image, the depth of which corresponds to a previously detected distance between the depth sensor and the background, for example the conveyor trough of the vibratory conveyor, for this image point or exceeds this distance.
  • the training depth images and the depth images of the measured bulk material only have the information relevant for the measurement, as a result of which a more stable training behavior is achieved and the recognition rate is increased during use.
  • the neural network can be trained on any type of bulk material.
  • the example depth images are combined with a random alignment to form a training depth image.
  • the number of grains per example depth image the number of possible arrangements of the grains is significantly increased without more sample depth images having to be generated and an over-adaptation of the neural network is avoided.
  • Separation of the grains of the bulk material can be omitted and larger bulk material volumes can be determined with constant conveying speed of the conveyor belt if the sample depth images with partial overlaps are combined to form a training depth image, the depth value of the training depth image in the overlap area corresponding to the shallowest depth of both sample depth images.
  • the neural network can be trained to recognize such overlaps and still be able to determine the parameters of the sample grains.
  • FIG. 1 shows a schematic side view of a vibratory conveyor for carrying out the method according to the invention
  • FIG. 2 shows a plan view of such a vibratory conveyor on a larger scale.
  • a method according to the invention can be used for regulating a vibratory conveyor 1 shown in FIG. 1.
  • Vibratory conveyors 1 are used, for example, to feed crushers with bulk material 2.
  • an effective diameter deff resulting from the largest diameter dmax and its direction 9 is transverse to the conveying direction 8 a Grain of the bulk material 2 used as a control variable (Fig. 2).
  • the effective diameter deff is exceeded above a predetermined power threshold value, the power of a breaking tool of a crusher, not shown, is increased.
  • a sensor 3 is provided which records the bulk material 2 lying in its detection area 4 and transfers the recorded data to a control unit 6.
  • the control unit 6 can determine the diameter by means of common image processing methods or with the help of a previously trained neural network and control the drive 5 as well as a drive of the crusher (not shown) as a function of the predetermined limit or threshold values.
  • the drive 5 can furthermore be regulated in such a way that the volume of the bulk material 2 lying in the detection area 4 detected by the sensor 3 at predetermined intervals corresponds to a specified value as a control variable.
  • the drive 5 is controlled by adapting the oscillation amplitude and / or the oscillation frequency in such a way that the controlled variable corresponds to a preset value.
  • a default value can be, for example, a range of a nominal volume input flow for which a crusher to be charged is designed.
  • the grains of the bulk material 2 can be aligned by targeted control of the drive 5.
  • the drive 5 can comprise several unbalance motors 7 as drives which, via actuators, are independent of one another with regard to their
  • Vibration amplitude and frequency can be controlled.
  • an asymmetrical input of vibrations can be generated, whereby, for example, particularly long bulk material grains can be aligned in such a way that their largest diameter dmax is displaced in conveying direction 8 and thus their effective diameter is reduced to that resulting from the largest diameter dmax and its direction 9. Blocking of the crusher by particularly long bulk material 2 can thereby be prevented.
  • the effective diameter deff resulting from the largest diameter dmax and its direction 9 can be compared with an alignment limit value. Only when the
  • control device 6 switch off the drive 5 via a switch-off limit value when the effective diameter deff resulting from the largest diameter dmax and its direction 9 is exceeded.
  • the breaking tool can be activated by the control device 6 when the effective diameter deff exceeds a power threshold value.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Disintegrating Or Milling (AREA)
  • Crushing And Grinding (AREA)

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Regelung eines Brechers mit einem Brechwerkzeug und einem einen Antrieb (5) aufweisenden Schwingförderer (1), wobei in einem Erfassungsbereich (4) liegendes Schüttgut (2) mit einem Sensor (3) erfasst wird, beschrieben. Damit bei Körnen mit inhomogener Korngrößenverteilung auch große Körner bei gleichbleibendem Brechergebnis gebrochen werden können, ohne dass eine Gefahr der Beschädigung des Brechers besteht, wird vorgeschlagen, dass als Regelgröße ein sich aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung (9) ergebender effektiver Durchmessers deff quer zur Förderrichtung (8) eines Kornes des Schüttguts (2) im Erfassungsbereich (4) bestimmt wird und dass bei Überschreiten des effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Leistungsschwellwert die Leistung des Brechwerkzeugs erhöht und/oder bei Überschreiten des effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Abschaltgrenzwert der Antrieb (5) abgeschaltet wird.

Description

Verfahren zur Regelung eines Brechers
Technisches Gebiet Die Erfindung bezieht sich auf Verfahren zur Regelung eines Brechers mit einem Brechwerkzeug und einem einen Antrieb aufweisenden Schwingförderer, wobei in einem Erfassungsbereich liegendes Schüttgut mit einem Sensor erfasst wird.
Stand der Technik
Aus dem Stand der Technik ist es bekannt, Schwingförderer zum Beschicken von Brechern einzusetzen. Hierzu wird chargenweise Schüttgut, beispielsweise durch einen Bagger, auf den Schwingförderer aufgegeben. Um den Brecher möglichst gleichmäßig mit dem in Chargen aufgegebenen Schüttgut zu beschicken, ist es aus der DE19741524A1 bekannt, den Antrieb in Abhängigkeit der Schwingungsamplitude des Schwingförderers zu regeln. Hierzu wird ein optischer Sensor eingesetzt, der die Schwingungsamplitude in vorgegebenen Intervallen erfasst. Die Abweichung zwischen der Schwingungsamplitude in einem vorgegebenen Intervall und einem vorgegebenen Sollwert wird festgestellt, woraufhin der Antrieb des Schwingförderers zur Minimierung der Abweichung angesteuert wird. Vor allem zu zerkleinerndes Schüttgut hat eine äußerst inhomogene Korngrößenverteilung, sodass es beim Beschicken eines Brechers mithilfe der aus dem Stand der Technik bekannten Regelung zu einer Überlastung bzw. Blockierung des Brechers kommen kann, wenn in der Charge eine Vielzahl besonders großer Schüttgutkörner vorkommt.
Darstellung der Erfindung Der Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs geschilderten Art dahingehend zu verbessern, dass bei Körnen mit inhomogener Korngrößenverteilung auch große Körner bei gleichbleibendem Brechergebnis gebrochen werden können, ohne dass eine Gefahr der Beschädigung des Brechers besteht.
Die Erfindung löst die gestellte Aufgabe dadurch, dass als Regelgröße ein sich aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung ergebender effektiver Durchmessers deff quer zur Förderrichtung eines Kornes des Schüttguts im Erfassungsbereich bestimmt wird und dass bei Überschreiten des effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Leistungsschwellwert die Leistung des Brechwerkzeugs erhöht und/oder bei Überschreiten des effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Abschaltgrenzwert der Antrieb abgeschaltet wird. Zufolge der erfindungsgemäßen Maßnahmen erfolgt für die durch den Erfassungsbereich geförderten Körner eine Kategorisierung, bei der der effektive Durchmessers deff der Krönermit Vergleichswerten verglichen wird. Als Vergleichswert kann der Leistungsschwellwert vorgesehen sein, bei dessen Überschreiten des effektiven Durchmessers deff eines Kornes die Leistung des Brechwerkzeugs erhöht wird. Durch die damit einhergehende Erhöhung der Prallenergie kann eine Motordrückung, also eine unerwünschte Erniedrigung der Drehzahl des Brecherrotors verhindert werden, sodass auch große Körner, deren effektiver Durchmesser deff nahe an den Abmessungen des Brechereinlaufs liegt, zerkleinert werden können. Der Leistungsschwellwert kann ein festgelegter Korndurchmesser sein, der unterhalb eines Abschaltgrenzwert liegt. Um eine Beschädigung des Brechers zu verhindern, kann ein solcher Abschaltgrenzwert einen Vergleichswert bilden, bei dessen Überschreitung das Fördern des Schüttguts, noch bevor dieses zum Brecher gelangt, unterbrochen wird. In einer besonders sicheren Ausgestaltungsform des Verfahrens kann auch der Brecher selbst abgeschaltet werden. Grundsätzlich können zu Bestimmung des effektiven Durchmessers deff verschiedene aus dem Stand der Technik bekannte Bildverarbeitungsverfahren eingesetzt werden. Hierzu können die Körner im Erfassungsbereich eines Sensors erfasst und einer Partikelsegmentierung, beispielsweise einer Watershed-Transformation, unterzogen werden. Der Sensor kann zu diesem Zweck beispielsweise einen optischen oder einen Tiefensensor umfassen, der die Körner im Erfassungsbereich aufnimmt und in einem zweidimensionalen Bild abbildet. Durch Anwenden eines Bounding-Box- Verfahrens kann in weiterer Folge auf den größten Durchmessers dmax und auf den sich aufgrund seiner Richtung ergebenden effektiven Durchmessers dett quer zur Förderrichtung geschlossen werden. Dies bedeutet, dass sich der effektive Durchmesser deff durch Projektion des größten Durchmessers dmax auf eine quer zur Förderrichtung verlaufende Gerade ergibt. Obwohl 2D- Bildverarbeitungsverfahren eingesetzt werden können, liefern 3D- Bildverarbeitungsverfahren mithilfe eines Volumensensors als Sensor bessere Ergebnisse hinsichtlich der Durchmesserbestimmung, da dadurch auch die Tiefeninformation der erfassten Körner bestimmt werden kann.
Während die Leistungserhöhung des Brechers, als auch das gezielte Abschalten des Schwingförderers vor allem bei Schüttgut mit großen Körnern zu einer Effizienzerhöhung des Zerkleinerungsvorgangs führen, greifen diese Maßnahmen nicht bei kleinen Körnen, die gegebenenfalls gar nicht durch den Brecher zerkleinert werden können. Um daher auch eine gleichmäßige und effiziente Beschickung des Brechers für Schüttgut mit stark unterschiedlicher Korngrößenverteilung zu erzielen, wird vorgeschlagen, dass der Antrieb so geregelt wird, dass das in vorgegebenen Intervallen von einem Volumensensor erfasste Volumen des in einem Erfassungsbereich liegenden Schüttguts als Regelgröße einem Vorgabewert entspricht. Zufolge dieser Maßnahme wird nicht die Schwingungsamplitude des Schwingförderers, sondern der Volumenstrom selbst konstant gehalten, wodurch eine gleichmäßige Beschickung des Brechers unabhängig von der Korngrößenverteilung des Schüttguts ermöglicht wird. Hierzu wird in regelmäßigen Intervallen das Volumen des in einem Erfassungsbereich eines Volumensensors angeordneten Schüttguts als Regelgröße bestimmt und mit einem Vorgabewert, beispielsweise einem Nennvolumeneingangsstrom des Brechers verglichen. Liegt das vom Volumensensor erfasste Volumen pro Intervall unter dem Vorgabewert, so kann der Antrieb zur Erhöhung der Schwingungsamplitude und/oder zur Erhöhung der Schwingungsfrequenz angesteuert werden bis der Vorgabewert erreicht wird. Bei einer Überschreitung des Vorgabewertes kann der Antrieb zur Erniedrigung der Schwingungsamplitude und/oder der Schwingungsfrequenz bis zur Unterschreitung des Vorgabewertes angesteuert werden. In einer bevorzugten Ausführungsform kann die Regelung auch so erfolgen, dass das erfasste Volumen in einem vorgegebenen Bereich als Vorgabewert liegt. Als Volumensensor kann eine Stereokamera vorgesehen sein, die das Volumen mithilfe gängiger Bildverarbeitungsverfahren bestimmen kann. Als Antrieb für den Schwingförderer sind üblicherweise Unwuchtmotoren vorgesehen.
Beim Fördern von besonders grobem Schüttgut können regelmäßig Körner auftreten, deren größter Durchmesser den Brechereinlauf des Brechers überschreitet. Um daher eine Blockierung des Brechers zu verhindern, ohne den Förder- bzw. Zerkleinerungsprozess stoppen zu müssen, wird vorgeschlagen, dass ein effektiver Durchmessers deff quer zur Förderrichtung eines Kornes des Schüttguts bestimmt wird und wenigstens zwei Stellglieder des Antriebs so angesteuert werden, dass der effektiver Durchmessers deff quer zur Förderrichtung verkleinert wird. Zur Verlagerung der Schüttgutkörner können die Stellglieder, beispielsweise Unwuchtmotoren, andere Vibrationserreger oder - dämpfer zur Beeinflussung ihrer Schwingungsamplitude und Schwingungsfrequenz unabhängig voneinander angesteuert werden, sodass durch einen asymmetrischen Schwingungseintrag eine Ausrichtung des Schüttgutkorns, im Folgenden auch Korn genannt, ermöglicht wird. Die Verkleinerung des effektiven Durchmessers deff, der sich beispielsweise aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung ergibt, kann durch eine Ausrichtung des größten Durchmessers dmax in Förderrichtung erfolgen. Die Richtung des größten Durchmessers muss dabei nicht exakt mit der Förderrichtung übereinstimmen, sondern kann beispielsweise innerhalb eines Toleranzwinkels liegen. Der effektive Durchmesser deff kann aber auch der Ausdehnung eines Hüllkörpers um das jeweilige Korn quer zur Förderrichtung entsprechen. Eine Ausrichtung kann durch Erhöhung der Antriebsleistung erfolgen, wenn der Querschnitt der Förderrinne des Schwingförderers so ausgebildet ist, dass die Schüttgutkörner in einem energetischen Minimum mit ihrem größten Durchmesser in Förderrichtung ausgerichtet sind. Dies ist beispielsweise dann der Fall, wenn die Förderrinne im Querschnitt V-förmig ausgebildet ist. Sind am Schwingförderer mehrere Körner, deren effektiver Durchmesser den Brechereinlauf des Brechers überschreitet, so können die Stellglieder zur Ausrichtung des dem Brechereinlauf nächstgelegenen Kornes angesteuert werden. Es muss wohl nicht weiter erwähnt werden, dass der Brechereinlauf des Brechers so ausgerichtet sein muss, dass die Brechereinlauflängsachse parallel zur Förderrichtung angeordnet ist, sodass eine erfindungsgemäße Ausrichtung des Schüttgutkorns ein Passieren des Brechereinlaufs ermöglicht.
Um die Ausrichtung der Schüttgutkörner besonders energieeffizient durchführen zu können, können bei Überschreiten des effektiven Durchmessers deff quer zur Förderrichtung eines Kornes im Erfassungsbereich über einen vorgegebenen Ausrichtungsgrenzwert die wenigstens zwei Stellglieder des Antriebs zur Verkleinerung des effektiven Durchmessers deff der Körner angesteuert werden. Dies bedeutet, dass die Ausrichtung nur auf solche Schüttgutkörner angewendet wird, die auch tatsächlich zu einer Blockierung des Brechereinlaufs führen können. Dies kann dadurch ermittelt werden, dass ein effektiver Durchmesser des Schüttgutkornes mit einem Ausrichtungsgrenzwert verglichen wird, sodass die Ausrichtung erst bei Überschreitung dieses Ausrichtungsgrenzwertes erfolgt.
Der Sensor kann ein Volumensensor sein, der ein Abbild des in seinem Erfassungsbereich angeordneten Schüttguts an eine Auswerteeinheit, beispielsweise einen Bildschirm, übermittelt. Im Abbild können dabei die den Ausrichtungsgrenzwert, den Abschaltgrenzwert und den Leistungsschwellwert überschreitende Schüttgutkörner markiert werden.
Bei gängigen Sensoren und aus dem Stand der Technik bekannten 2D- Bildverarbeitungsverfahren können vor allem bei großen Schwingungsamplituden und Fördergeschwindigkeiten des Schüttguts das Problem einer ungenauen
Erfassung des Volumens und der Geometrie des Schüttguts auftreten. Um daher trotz der für einen Schwingförderer typischen schwierigen optischen Messbedingungen eine valide Bestimmung des Volumens, des größten Durchmessers dmax, des effektiven Durchmessers deff quer zur Förderrichtung des Schüttguts, sowie der Überschreitung des effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Grenzwert erzielen zu können, wird vorgeschlagen, dass der Sensor einen Tiefensensor umfasst, der ein zweidimensionales Tiefenbild von an dem Tiefensensor vorbeigefördertem Schüttgut erzeugt und einem vorab trainierten, faltenden neuronalen Netzwerk zugeführt wird, das wenigstens drei hintereinanderliegende Faltungsebenen, sogenannte convolution layer und einen nachgelagerten Klassifizierer, beispielsweise ein sogenannter fully connected layer, aufweist. Je nach zu bestimmendem Parameter der Körner im Erfassungsbereich können ein oder mehrere Klassifizierer vorgesehen sein. Beispielsweise kann zur Bestimmung des Schüttgutvolumens ein Volumenklassifizierer vorgesehen sein, dessen Ausgangswert als das im
Erfassungsbereich des Sensors vorhandene Schüttgutvolumen ausgegeben wird. Weiters kann ein erster Durchmesserklassifizierer zur Bestimmung des größten Durchmessers dmax vorgesehen sein, dessen Ausgangswert als der größte im Erfassungsbereich des Sensors liegende Durchmesser dmax eines Kornes ausgegeben wird. Darüber hinaus kann ein zweiter Durchmesserklassifizierer zur Bestimmung des effektiven Durchmessers detf vorgesehen sein, dessen Ausgangswert als der größte im Erfassungsbereich des Sensors liegende effektive Durchmesser detf eines Kornes ausgegeben wird. Schließlich kann ein Leistungsklassifzierer oder ein Abschaltklassifizierer vorgesehen sein, dessen Ausgangswert das Überschreiten des größten effektiven Durchmessers detf über einen vorgegebenen Leistungsschwellwert oder einen vorgegebenen Abschaltgrenzwert angibt. Zufolge dieser Maßnahmen können die Parameter des Schüttguts auch bei variierenden Lichtverhältnissen und Förderbedingungen bestimmt werden. Dabei liegt die Überlegung zugrunde, dass bei der Verwendung von zweidimensionalen Tiefenbildern die zur Parameterbestimmung notwendige Information aus den Tiefeninformationen extrahiert werden kann, nachdem ein hierfür eingesetztes neuronales Netzwerk mit Trainingstiefenbildern mit bekanntem Schüttgutparametern trainiert wurde. Die Faltungsebenen reduzieren dabei die Eingangstiefenbilder zu einer Reihe von Einzelmerkmalen, die wiederum vom nachgelagerten Klassifizierer bewertet werden, sodass im Ergebnis der gewünschte Parameter des im Eingangstiefenbild abgebildeten Schüttguts ermittelt werden kann. Die Anzahl der vorgesehenen Faltungsebenen, die jeweils von einer Poolingebene zur Informationsreduktion gefolgt sein können, kann je nach verfügbarer Rechenleistung bei wenigstens drei, vorzugsweise bei fünf, liegen. Zwischen den Faltungsebenen und den nachgelagerten Klassifizierern kann in bekannter Weise eine Ebene zur Dimensionsreduktion, ein sogenannter flattening layer, vorgesehen sein. Der gewünschte Parameter muss daher nicht mehr für jedes einzelne Korn berechnet werden. Da im Tiefenbild je Bildpunkt der Abstand des abgebildeten Schüttguts zum Tiefensensor mit nur einem Wert abgebildet wird, kann im Gegensatz zur Verarbeitung von Farbbildern die zu verarbeitende Datenmenge reduziert, das Messverfahren beschleunigt und der für das neuronale Netzwerk erforderliche Speicherbedarf verringert werden. Dadurch kann das neuronale Netzwerk auf günstigen Kl-Parallelrecheneinheiten mit GPU-Unterstützung implementiert und das Verfahren unabhängig von der Farbe des Schüttgutes eingesetzt werden. Auch kann der gewünschte Schüttgutparameter durch die Beschleunigung des Messverfahrens selbst bei Fördergeschwindigkeiten von 3m/s, bevorzugter Weise 4m/s, bestimmt werden. Die genannte Reduktion der Datenmenge im Tiefenbild und damit im neuronalen Netzwerk senkt zusätzlich die Fehleranfälligkeit für die korrekte Bestimmung des Schüttgutparameters. Die Verwendung von Tiefenbildern hat im Gegensatz zu Färb- oder Graustufenbildern den zusätzlichen Vorteil, dass das Messverfahren weitgehend unabhängig von sich ändernden Belichtungsbedingungen ist. Als neuronales Netzwerk kann beispielsweise ein üblicherweise nur für Farbbilder verwendetes vgg16 Netzwerk (Simonyan / Zisserman, Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, 2015) zum Einsatz kommen, das lediglich auf einen Kanal, nämlich für die Werte der Tiefenbildpunkte, reduziert ist. Das Tiefenbild kann beispielsweise mit einer 3D-Kamera erfasst werden, da diese aufgrund des geringeren Platzbedarfes auch bei geringem Raumangebot oberhalb eines Schwingförderers angeordnet werden kann. Um Schwankungen bei der Erfassung des gewünschten Parameters auszugleichen und fehlerhafte Ausgabewerte des neuronalen Netzwerkes zu kompensieren, können darüber hinaus mehrere aufeinanderfolgende Ausgangswerte des Klassifizierers gemittelt und der Mittelwert als gewünschter Parameter des Schüttgutes im
Erfassungsbereich ausgegeben werden. Insbesondere kann ein beschriebenes neuronales Netzwerk zur Regelung eines Brechers mit einem Brechwerkzeug und einem einen Antrieb aufweisenden Schwingförderer zum Einsatz kommen, wobei in einem Erfassungsbereich liegendes Schüttgut mit einem Tiefensensor erfasst wird, der ein zweidimensionales Tiefenbild von an dem Tiefensensor vorbeigefördertem Schüttgut erzeugt und einem vorab trainierten, faltenden neuronalen Netzwerk zugeführt wird, das wenigstens drei hintereinanderliegende Faltungsebenen und einen nachgelagerten Klassifizierer aufweist, dessen Ausgangswert als ein Parameter des im Erfassungsbereich vorhandenen Schüttguts ausgegeben wird. Der Klassifizierer kann ein Leistungsklassifzierer und/oder ein Abschaltklassifizierer sein, wobei der Leistungsklassifzierer als positiven Ausgangswert das Überschreiten des größten effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Leistungsschwellwert und der Abschaltklassifizierer als positiven Ausgangswert das Überschreiten des größten effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Abschaltgrenzwert angibt und bei einem positiven Ausgangswert des Leistungsklassifizierers die Leistung des Brechwerkzeugs erhöht und/oder bei einem positiven Ausgangswert des Abschaltklassifizierers der Antrieb des Schwingförderers abgeschaltet wird.
Das Trainieren des neuronalen Netzwerks wird erschwert und die Messgenauigkeit nimmt im laufenden Betrieb ab, wenn schüttgutfremde Elemente im Erfassungsbereich des Tiefensensors liegen. Dazu zählen beispielsweise vibrierende Bauteile des Schwingförderers selbst, oder aber andere Maschinenelemente. Zur Vermeidung der daraus entstehenden Störungen wird vorgeschlagen, dass aus dem Tiefenbild die Werte jener Bildpunkte entfernt werden, deren Tiefe einem vorab erfassten Abstand zwischen Tiefensensor und einem Hintergrund für diesen Bildpunkt entspricht oder diesen Abstand überschreitet. Dadurch können störende Bildinformationen, hervorgerufen beispielsweise durch Vibrationen der Unwuchtmotoren, entfernt und sowohl die Tiefenbilder als auch die Trainingstiefenbilder auf die für die Vermessung relevanten Informationen beschränkt werden.
Das Training des neuronalen Netzwerks erfordert große Mengen an Trainingstiefenbildern, die das zu erfassende Schüttgut möglichst exakt repräsentieren. Der Arbeitsaufwand um die notwendige Menge an Schüttgut zu vermessen ist allerdings extrem hoch. Um dem neuronalen Netz dennoch ausreichende Trainingstiefenbilder zur Verfügung zu stellen, um den oder die gewünschten Parameter zu bestimmen, wird vorgeschlagen, dass zunächst Beispieltiefenbilder je eines Beispielkornes mit bekanntem Einzelparameter erfasst und gemeinsam mit dem Einzelparameter abgespeichert werden, wonach mehrere Beispieltiefenbilder zufällig zu einem Trainingstiefenbild zusammengesetzt werden, dem als gemeinsamer Parameter beispielsweise die Summe, der Maximalwert oder der Mittelwert der Einzelparameter der zusammengesetzten Beispieltiefenbilder zugeordnet wird, wonach das Trainingstiefenbild eingangsseitig und der zugeordnete gemeinsame Parameter ausgangsseitig dem neuronalen Netzwerk zugeführt und die Gewichte der einzelnen Netzwerkknoten in einem Lernschritt angepasst werden. Der Trainingsmethode liegt also die Überlegung zugrunde, dass durch die Kombination von Beispieltiefenbildern vermessener Beispielkörner mannigfaltige Kombinationen an Trainingstiefenbildern erstellt werden können. Es genügt also, Beispieltiefenbilder verhältnismäßig weniger Beispielkörner mit ihren
Einzelparametern zu erfassen, um eine große Anzahl an Trainingstiefenbildern zu generieren, mit denen das neuronale Netzwerk trainiert werden kann. Zum Training des neuronalen Netzwerks werden in den einzelnen Trainingsschritten in bekannter Weise die Gewichte zwischen den einzelnen Netzwerkknoten so angepasst, dass der tatsächliche Ausgabewert dem vorgegebenen Ausgabewert am Ende des neuronalen Netzwerks ehestmöglich entspricht. Dabei können an den Netzwerkknoten unterschiedliche Aktivierungsfunktionen vorgegeben werden, die dafür maßgeblich sind, ob ein am Netzwerkknoten anliegender Summenwert an die nächste Ebene des neuronalen Netzwerks weitergegeben wird. Zur Tiefenbildverarbeitung wird auch hier vorgeschlagen, dass aus dem Tiefenbild die Werte jener Bildpunkte entfernt werden, deren Tiefe einem vorab erfassten Abstand zwischen Tiefensensor und dem Hintergrund, beispielsweise der Förderrinne des Schwingförderers, für diesen Bildpunkt entspricht oder diesen Abstand überschreitet. Dadurch weisen die Trainingstiefenbilder und die Tiefenbilder des gemessenen Schüttguts nur die für die Vermessung relevanten Informationen auf, wodurch ein stabileres Trainingsverhalten erreicht und die Erkennungsrate bei der Anwendung erhöht wird. Über die Auswahl der Beispiel- bzw. der aus ihnen zusammengesetzten Trainingstiefenbilder kann das neuronale Netz auf beliebige Arten von Schüttgut trainiert werden.
Um das Trainingsverhalten und die Erkennungsrate weiter zu verbessern, wird vorgeschlagen, dass die Beispieltiefenbilder mit zufälliger Ausrichtung zu einem Trainingstiefenbild zusammengesetzt werden. Dadurch wird bei gegebener Anzahl an Körnern pro Beispieltiefenbild die Anzahl an möglichen Anordnungen der Körner deutlich erhöht, ohne dass mehr Beispieltiefenbilder generiert werden müssen und eine Überanpassung des neuronalen Netzwerks wird vermieden.
Eine Vereinzelung der Körner des Schüttguts kann entfallen und größere Schüttgutvolumina können bei gleichbleibender Fördergeschwindigkeit des Förderbandes bestimmt werden, wenn die Beispieltiefenbilder mit teilweisen Überlappungen zu einem Trainingstiefenbild zusammengesetzt werden, wobei der Tiefenwert des Trainingstiefenbilds im Überlappungsbereich der geringsten Tiefe beider Beispieltiefenbilder entspricht. Um realistische Schüttgutverteilungen zu erfassen, müssen die Fälle berücksichtigt werden, in denen zwei Körner aufeinander zu liegen kommen. Das neuronale Netzwerk kann dahingehend trainiert werden, dass es solche Überlappungen erkennt, und die Parameter der Beispielkörner trotzdem ermitteln kann.
Kurze Beschreibung der Erfindung In der Zeichnung ist der Erfindungsgegenstand beispielsweise dargestellt. Es zeigen
Fig. 1 eine schematische Seitenansicht eines Schwingförderers zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens und Fig. 2 eine Draufsicht auf einen solchen Schwingförderer in größerem Maßstab. Wege zur Ausführung der Erfindung
Ein erfindungsgemäßes Verfahren kann für die Regelung eines in der Fig. 1 dargestellten Schwingförderers 1 eingesetzt werden. Schwingförderer 1 werden beispielsweise zum Beschicken von Brechern mit Schüttgut 2 eingesetzt. Um auch bei inhomogenem Schüttgut 2, also bei Schüttgut 2 mit stark unterschiedlicher Korngrößenverteilung, eine wirksame Zerkleinerung zu ermöglichen und gleichzeitig die Standzeit des Brechers zu erhöhen, wird ein sich aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung 9 ergebender effektiver Durchmessers deff quer zur Förderrichtung 8 eines Kornes des Schüttguts 2 als Regelgröße herangezogen (Fig. 2). Bei Überschreiten des effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Leistungsschwellwert wird die Leistung eines Brechwerkzeugs eines nicht dargestellten Brechers erhöht. Bei Überschreiten des effektiven Durchmessers deff über einen vorgegebenen Abschaltgrenzwert wird der Antrieb 5 des Schwingförderers 1 abgeschaltet. Zur Bestimmung des effektiven Durchmessers deff bzw. des größten Durchmessers dmax des Schüttguts 2 ist ein Sensor 3 vorgesehen, der das in seinem Erfassungsbereich 4 liegende Schüttgut 2 aufnimmt und die aufgenommenen Daten einer Steuereinheit 6 übergibt. Die Steuereinheit 6 kann die Durchmesser mittels gängiger Bildverarbeitungsmethoden oder mithilfe eines vorab trainierten neuronalen Netzwerks bestimmen und den Antrieb 5, als auch einen Antrieb des nicht dargestellten Brechers in Abhängigkeit der vorgegebenen Grenz- bzw. Schwellwerte ansteuern.
Der Antrieb 5 kann darüber hinaus so geregelt werden, dass das in vorgegebenen Intervallen vom Sensor 3 erfasste Volumen des im Erfassungsbereich 4 liegenden Schüttguts 2 als Regelgröße einem Vorgabewert entspricht. Der Antrieb 5 wird dabei durch Anpassung der Schwingungsamplitude und/oder der Schwingungsfrequenz so angesteuert, dass die Regelgröße einem Vorgabewert entspricht. Ein solcher Vorgabewert kann beispielsweise ein Bereich eines Nennvolumeneingangsstroms sein, auf den ein zu beschickender Brecher ausgelegt ist.
Wie der Fig. 2 zu entnehmen ist, kann durch eine gezielte Ansteuerung des Antriebs 5 eine Ausrichtung der Körner des Schüttguts 2 vorgenommen werden. Hierzu kann der Antrieb 5 mehrere Unwuchtmotoren 7 als Antriebe umfassen, die über Stellglieder unabhängig voneinander hinsichtlich ihrer
Schwingungsamplitude und Schwingungsfrequenz angesteuert werden können. Dadurch kann ein asymmetrischer Schwingungseintrag erzeugt werden, wodurch beispielsweise besonders lange Schüttgutkörner so ausgerichtet werden können, dass deren größter Durchmesser dmax in Förderrichtung 8 verlagert und damit deren effektiver Durchmesser den, der sich aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung 9 ergibt, verkleinert wird. Dadurch kann eine Blockierung des Brechers durch besonders langes Schüttgut 2 verhindert werden.
Damit nur Schüttgut 2 verlagert wird, das auch tatsächlich eine Blockade des Brechers verursachen kann, kann der sich aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung 9 ergebender effektiver Durchmesser deff mit einem Ausrichtungsgrenzwert verglichen werden. Nur bei Überschreitung des
Ausrichtungsgrenzwertes wird eine Verlagerung des Schüttguts 2 durch eine entsprechende Ansteuerung der Stellglieder der Unwuchtmotoren 7 veranlasst.
Fig. 2 zeigt auch ein Schüttgutkorn 9, das aufgrund dessen Ausbildung auch nach einer entsprechenden Ausrichtung des größten Durchmessers dmax zu einer Blockierung des Brechers führen würde. Damit ein Schaden des Brechers, verursacht von einem besonders groben Schüttgutkorn 10, verhindert werden kann, wird vorgeschlagen, dass die Steuereinrichtung 6 bei Überschreiten des sich aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung 9 ergebenden effektiven Durchmessers deff über einen Abschaltgrenzwert den Antrieb 5 abschaltet.
Liegt der effektive Durchmesser deff knapp unterhalb des Abschaltgrenzwertes kann eine Erhöhung der Brechwerkzeugleistung genügen. Hierzu kann das Brechwerkzeug von der Steuereinrichtung 6 angesteuert werden, wenn der effektive Durchmesser deff einen Leistungsschwellwert überschreitet.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zur Regelung eines Brechers mit einem Brechwerkzeug und einem einen Antrieb (5) aufweisenden Schwingförderer (1 ), wobei in einem Erfassungsbereich (4) liegendes Schüttgut (2) mit einem Sensor (3) erfasst wird, dadurch gekennzeichnet, dass als Regelgröße ein sich aufgrund des größten Durchmessers dmax und seiner Richtung (9) ergebender effektiver Durchmessers deft quer zur Förderrichtung (8) eines Kornes des Schüttguts (2) im Erfassungsbereich (4) bestimmt wird und dass bei Überschreiten des effektiven Durchmessers de« über einen vorgegebenen Leistungsschwellwert die Leistung des Brechwerkzeugs erhöht und/oder bei Überschreiten des effektiven Durchmessers de« über einen vorgegebenen Abschaltgrenzwert der Antrieb (5) abgeschaltet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass wenigstens zwei Stellglieder des Antriebs (5) so angesteuert werden, dass der effektive Durchmessers de« quer zur Förderrichtung (8) verkleinert wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass bei Überschreiten des effektiven Durchmessers de« quer zur Förderrichtung (8) eines Kornes im Erfassungsbereich (4) über einen vorgegebenen Ausrichtungsgrenzwert die wenigstens zwei Stellglieder des Antriebs (5) zur Verkleinerung des effektiven Durchmessers deff der Körner angesteuert werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Antrieb (5) so geregelt wird, dass das in vorgegebenen Intervallen von einem Volumensensor erfasste Volumen des in einem Erfassungsbereich (4) liegenden Schüttguts (2) als Regelgröße einem Vorgabewert entspricht.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Sensor (3) einen Tiefensensor umfasst, der ein zweidimensionales Tiefenbild von an dem Tiefensensor vorbeigefördertem Schüttgut (2) erzeugt und einem vorab trainierten, faltenden neuronalen Netzwerk zugeführt wird, das wenigstens drei hintereinanderliegende Faltungsebenen und einen nachgelagerten Klassifizierer aufweist, dessen Ausgangswert als ein Parameter des im Erfassungsbereich (4) vorhandenen Schüttguts ausgegeben wird.
6. Verfahren zum Trainieren eines neuronalen Netzwerks für ein Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass zunächst Beispieltiefenbilder je eines Beispielkornes mit bekanntem Einzelparameter erfasst und gemeinsam mit dem Einzelparameter abgespeichert werden, wonach mehrere Beispieltiefenbilder zufällig zu einem Trainingstiefenbild zusammengesetzt werden, dem als gemeinsamer Parameter die Summe, der Maximalwert, oder der Mittelwert der Einzelparameter der zusammengesetzten Beispieltiefenbilder zugeordnet wird, wonach das Trainingstiefenbild eingangsseitig und der zugeordnete gemeinsame Parameter ausgangsseitig dem neuronalen Netzwerk zugeführt und die Gewichte der einzelnen Netzwerkknoten in einem Lernschritt angepasst werden.
PCT/AT2021/060169 2020-05-13 2021-05-12 Verfahren zur regelung eines brechers WO2021226651A2 (de)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202180007826.9A CN115209999B (zh) 2020-05-13 2021-05-12 用于调控破碎机的方法
EP21728414.0A EP4149686A2 (de) 2020-05-13 2021-05-12 Verfahren zur regelung eines brechers
US17/800,010 US20230082025A1 (en) 2020-05-13 2021-05-12 Method for controlling a crusher

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
ATA50422/2020A AT523754A2 (de) 2020-05-13 2020-05-13 Verfahren zum abschnittsweisen Bestimmen des Volumens eines auf ein Förderband aufgegebenen Schüttgutes
ATA50423/2020 2020-05-13
ATA50420/2020 2020-05-13
ATA50422/2020 2020-05-13
ATA50420/2020A AT523812B1 (de) 2020-05-13 2020-05-13 Verfahren zur Regelung eines Schwingförderers
ATA50423/2020A AT523755A2 (de) 2020-05-13 2020-05-13 Verfahren zum abschnittsweisen Bestimmen der Korngrößenverteilung eines auf ein Förderband aufgegebenen Schüttgutes

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2021226651A2 true WO2021226651A2 (de) 2021-11-18
WO2021226651A3 WO2021226651A3 (de) 2022-01-13

Family

ID=76180819

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/AT2021/060169 WO2021226651A2 (de) 2020-05-13 2021-05-12 Verfahren zur regelung eines brechers

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20230082025A1 (de)
EP (1) EP4149686A2 (de)
CN (1) CN115209999B (de)
WO (1) WO2021226651A2 (de)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19741524A1 (de) 1997-09-20 1999-03-25 Heinrich Kuehlert Schwingförderer

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2034672A1 (de) * 1970-07-13 1972-01-20 Hazemag Hartzerkleinerungs und Ze ment Maschinenbau GmbH, 4400 Munster Verfahren zum Betneb einer Prallmühle
US4179074A (en) * 1978-08-30 1979-12-18 Allis-Chalmers Corporation Method of controlling feed rate to crushing plant while crushers are adjusted to continually operate at full power
DE102012106554A1 (de) * 2012-07-19 2014-05-15 Thyssenkrupp Resource Technologies Gmbh Verfahren und Anlage zur Zerkleinerung von Mahlgut mit einer Rollenmühle
FI20155908A (fi) * 2015-12-01 2017-06-02 Outotec Finland Oy Menetelmä ja järjestely jauhinpiirillä varustetun hienonnusprosessin ohjaamiseksi
FI20155909A (fi) * 2015-12-01 2017-06-02 Outotec Finland Oy Menetelmä ja järjestely hienonnusprosessin ohjaamiseksi
JP6776001B2 (ja) * 2016-05-20 2020-10-28 株式会社中山鉄工所 破砕装置用移送システム
CN107755063A (zh) * 2016-08-18 2018-03-06 中国铁建重工集团有限公司 一种移动破碎站及其给料控制方法和系统
CN107899733B (zh) * 2017-12-18 2023-04-07 江苏徐工工程机械研究院有限公司 破碎机及其控制方法、装置和系统、计算机可读存储介质
CN208928360U (zh) * 2018-08-17 2019-06-04 福建南方路面机械有限公司 一种可自动去除超粒径原料的制砂整形破碎机

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19741524A1 (de) 1997-09-20 1999-03-25 Heinrich Kuehlert Schwingförderer

Also Published As

Publication number Publication date
US20230082025A1 (en) 2023-03-16
EP4149686A2 (de) 2023-03-22
WO2021226651A3 (de) 2022-01-13
CN115209999B (zh) 2024-03-01
CN115209999A (zh) 2022-10-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102014001885A1 (de) Verfahren zur Optimierung einer Betriebsfunktion einer Bodenfräsmaschine und Bodenfräsmaschine
WO2021226648A1 (de) Verfahren zum abschnittsweisen bestimmen der korngrössenverteilung eines auf ein förderband aufgegebenen schüttgutes
AT523812B1 (de) Verfahren zur Regelung eines Schwingförderers
WO2021226651A2 (de) Verfahren zur regelung eines brechers
EP3605034B1 (de) Einlaufanordnung für einen walzenstuhl, walzenstuhl mit einer solchen einlaufanordnung, verfahren zur mahlgutfüllstandermittlung eines vorratsbehälters eines walzenstuhls
AT1073U1 (de) Verfahren und vorrichtung zum mahlen von teilchenförmigem aufgabegut
DE2515525A1 (de) Stroemungsregelsystem
DE102016124022B4 (de) Steuerung mit einer Funktion zur Verhinderung eines Absenkens für eine Spaltsteuerungsachse
EP1740319A1 (de) Schwingsiebmaschine und verfahren zum betrieb einer schwingsiebmaschine
DE2741510C2 (de) Regeleinrichtung für eine Sichterumlaufmahlanlage
EP4149687A1 (de) Verfahren zur klemmkornabreinigung bei brechern
AT523807B1 (de) Verfahren zur Staubniederhaltung bei Brechern mit Sprüheinrichtungen
EP3903231A1 (de) VERFAHREN ZUR GROBKLASSIFIZIERUNG DER PARTIKELGRÖßENVERTEILUNG EINES SCHÜTTGUTS
DE1583773A1 (de) Steuervorrichtung fuer schnell laufende magnetische Trommel-Separatoren
AT523805B1 (de) Verfahren zur Verschleißerkennung bei Brechern in Leerfahrt
DE102017115295B3 (de) Filtriervorrichtung und Verfahren zum Betreiben derselben
EP4119230A1 (de) Gesteinsverarbeitungsmaschine mit bilderfassung und mit bildverarbeitung durch ein neuronales netzwerk
EP1936205A1 (de) Verfahren zum Betreiben eines drehzahlregelbaren Kreiselpumpenaggregats
WO2021226646A1 (de) Verfahren zum abschnittsweisen bestimmen des volumens eines auf ein förderband aufgegebenen schüttgutes
WO2020221620A1 (de) Feststoffpumpe in kreiselpumpenbauweise zum transport von fördermedien mit stark abrasiven feststoffteilen
DE102021105274A1 (de) Verfahren zur Erkennung von Längen eines Partikels
DE102022105343A1 (de) Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung der Zuförderung zu bearbeitenden Materials zu einer Brech- und/oder Siebanlage einer Materialverarbeitungseinrichtung
DE102022105345A1 (de) Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung der Zuförderung zu bearbeitenden Materials zu einer Brech- und/oder Siebanlage einer Materialverarbeitungseinrichtung
DE1607575C3 (de) Verfahren zum Regeln einer Sichter mahlanlage
EP4052560A1 (de) Verfahren zur erkennung von längen eines partikels

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21728414

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A2

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2021728414

Country of ref document: EP

Effective date: 20221213