0 引言

配料控制器作为自动配料控制系统的核心设备在混凝土等生产中应用广泛。配料生产启动后，打开进物料仓的阀门，计量斗上安装的称重传感器将重量信号转换成电压信号送入配料控制器，经计算得到当前重量值；当称量值接近于配方中料的设定值时，关闭阀门，待空中飞料全部落入计量斗后，开始第二种物料的配料，以此类推，完成配方中所有物料的称量控制。针对现有的配料控制器普遍存在空中飞料控制不准和测量精度不高的问题［1］，本文采用迭代学习控制算法，选用24位高精度A/D转换器，设计出一款新型配料控制器，获得了较为理想的配料精度。

1 采用迭代学习控制算法提高配料精度

实际生产过程表明，配料控制过程具有较强的重复性，同时又受诸多因素(如物料性质、进料冲击、给料机的振动、旋转惯性等^［2］)的影响，难以建立配料控制过程的精确数学模型。迭代学习控制算法不依赖动态系统的精确数学模型，对重复性运动的非线性被控对象可以进行有效的控制，算法简单、适应性强^［3］，适用于配料过程的控制。

给料门在t开时刻开门，在t关时刻关门，开门后在t₀时刻物料落到计量斗，关门后在t₁时刻空中飞料全部落入计量斗。根据迭代学习控制的思想，每次配料过程中，要在时间区间［t₀，t₁］上给定期望轨迹yd(t)，再寻找输入控制量u(t)，使得在该控制作用下实际配料重量在［t₀，t₁］上逼近yd(t)。本文采用P型迭代学习控制算法，选取关门提前量u为控制量，控制量的初值u1一般为配方设定值k的25%。第一次学习，当计量斗内实际配料值达到W1=k- u₁时，贮料仓的给料门关闭，实际配料值与给定期望轨迹存在误差e1=k- W1。设定新的控制量u₂=u₁+k_pe₁，其中k_p为P型迭代学习控制算法的迭代学习因子，经过足够多次学习后，可实现实际输出逼近期望输出，使配料精度满足相关行业标准^［4］。

采用MATLAB对配料过程进行仿真，选取配方设定值k=800 kg，关门提前量u₁=200 kg，迭代学习因子k_p分别为0.2、0.5、0.8、1.5，仿真结果如图3所示。可以看出，当迭代学习因子k_p较小时，控制量u平稳缓慢地接近理想范围，但学习次数很多。当k_p较大时，u可以很快地靠近理想范围，但波动很大，不容易收敛到理想值。P型迭代学习控制算法是基于偏差进行调节的，k_p可以减少误差并加快响应速度，但是k_p又受到系统稳定性的限制，不能任意增大。为了保证系统具有较快的响应速度和较好的稳定性，可在控制量u远离理想控制范围时，采用较大的迭代学习因子k_p，使u较快接近理想控制范围；之后改用较小的k_p，使u平稳地收敛于较优值^［5］。通过大量仿真实验，选取迭代学习因子k_p满足式(1)，可以取得较为理想的配料控制效果。

在经过15次迭代后，最终配料结果就可平滑收敛到配方设定值。

 

2 配料控制器的硬件设计

配料控制器的硬件采用模块化设计，其中CPU采用单片机ADμC845，8052内核，内部集成10路24位高精度AD转换器，且内含62KFlash/E2程序存贮器，4KFlash/E2数据存贮器，2304字节数据RAM。此外，ADμC845的串口还具有程序下载功能，十分适合小体积低功耗的仪表应用。

3 配料控制器的软件设计

配料控制器的软件采用一种前后台的编程方式。后台一直死循环轮询，前台处于等待中断的状态，一旦中断发生，跳出后台的轮询，进入中断服务程序，中断处理完后，又返回后台进行轮询。

其工作状态分为正常称重状态和配料状态。前者称重并显示当前料重；后者自动根据配方设定值顺序完成多达4种物料的配料。配料控制器由单机和联机2套控制方式，单机控制时，用户采用按键和生产启动按钮控制；联机控制时，屏蔽按键控制功能，由上位机通过串口进行控制，同时控制器可将当前称重值实时传送至上位机进行显示。

 

4 结语

(1) 采用ADμC845为CPU设计的智能配料控制器，具有体积小、精度高、系统开发成本低和开发周期短等优点，在不修改硬件的前提下，软件可实现二次升级。

(2) 该配料控制器功能完备，集称重显示与配料控制双重功能于一体，系统参数具有掉电保护功能，还可通过串口与上位机联机使用。

(3) 样机调试表明，配料控制器的线性度较好，可靠性高，达到预期设计目标，具有应用价值。

参考文献:

［1］ 任德均.提高微机配料控制系统精度的应用研究［J］.自动化仪表，2004,25(8)：22- 25.

［2］左文军.配料系统计量准确度的检测分析［J］.筑路机械与施工机械化，2002,19(4)：40- 41.

［3］谢胜利.迭代学习控制的理论与应用［M］.北京：科学出版社，2005.

［4］GB 14902- 2003，中华人民共和国国家标准预拌混凝土［S］.

［5］赵升吨.迭代学习法在开关式液压阀位置控制中的应用［J］.西安交通大学学报，2003，37(5)：523- 526.

 

 

 

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