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公开(公告)号：CN106672357B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201611041090.4
申请日：2016-11-22
Applicant: 中国计量大学
IPC: B65B69/00
Abstract: 本发明公开了一种自动拆包卸料方法，采用传送带传送料包，并在其上设置用于检测料包的料包传感器和与磁针头部相配合的磁针头配体；待料包传送至预定位置时，采用切割机构以对料包进行切割拆包；在所述传送带的上方设置有吊袋机构，并在其上依次设有磁针出射机构和与磁针尾部相配合的磁针尾配体；磁针在初始状态下，位于磁针出射机构中，并在完成切割拆包后的料包传送过程中，由料包传感器检测到料包的位置后，由磁针出射机构射出磁针至料包上，磁针头部与所述磁针头配体相配合；再由吊袋机构上的磁针尾配体将磁针吸起，实现将料包吊起。本发明实现了自动拆包，不会对颗粒料产生包装袋碎屑污染；实现了无残留落料，防止了原料浪费。
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公开(公告)号：CN107544252A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710905608.2
申请日：2017-09-19
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的直落式物料下料机控制器，其包括信号采集模块、处理模块、神经网络模块、迭代学习模块、存储模块、第一连接阵、第二连接阵和输出模块；神经网络模块采用动态递归Elman神经网络，信号采集模块分别通过仓位传感器、斗位传感器和称重模块来实时采集输入信号，离线训练中迭代学习模块根据梯度下降法调整权值，在线控制下料过程中处理模块根据空中量预测值通过输出模块对下料阀进行提前关阀控制。本发明采用非线性网络对下料过程进行建模，训练后的网络能对不同落料状态下的空中量进行准确预测，从而可直接快速精确下料且适用于小批量生产，又通过对下料累积误差的控制，减小了批量下料的总误差。
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公开(公告)号：CN108002062B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201711223838.7
申请日：2017-11-20
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了基于神经网络的螺杆失重式物料下料方法，在控制器中建立神经网络，将下料仓料位、落料率、物料密度及螺旋输送器的螺旋叶片直径、螺距和螺杆最大转速这些输入量映射为落料失重值；离线训练神经网络后，在线进行下料控制时，基于仓位传感器和称重模块实时采集的信号，神经网络对落料失重值进行预测，处理模块基于该预测值修正下料量后对螺旋输送器的关闭时间进行调节。本发明采用神经网络对不同落料状态下的落料失重值进行预测，可直接精确下料且适用于小批量生产；对下料仓内的物料堆积形态的动态检测和调节，减小了落料率波动；通过对下料累积误差的控制，减小了批量下料的总误差；又由于螺杆可保持高运转速度而提升了下料效率。
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公开(公告)号：CN107694469B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710905891.9
申请日：2017-09-19
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了基于变速率学习的直落式多组份物料配料方法，基于单次和累积下料误差，通过迭代预测下料空中量来进行下料阀的控制，迭代过程中基于下料误差的变化分别对单次和累积下料误差的学习因子进行动态调整；各下料阀依次动作，在完成一次配方量下料后，打开落料阀，然后在检测到混料斗中的物料达到设定值时，将物料混合均匀后打开推板，将混合料排出。本发明采用距离传感器和振动杆对下料仓内的物料堆积进行检测和调节，保证落料形态稳定，学习因子能自动调整优化，与现有技术相比，本装置不需要对参数反复试凑，能快捷地获得收敛性能较好的迭代式，且在迭代学习过程中的落料能被有效利用。
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公开(公告)号：CN107175808B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710429685.5
申请日：2017-05-28
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了一种BOPP膜厚均匀度控制方法，周期性地采集薄膜厚度，获取从薄膜测厚仪输出的薄膜剖面图像，基于该图像提取膜厚曲线上挤出机模头各螺栓位置对应的厚度值，对中部螺栓计算其所对应位置的厚度偏差及其左右临近螺栓所对应位置的厚度偏差均值，经模糊推理计算获得该螺栓所对应的控制量并经模头调节器对该螺栓进行温度控制来调节薄膜厚度。基于模头唇口开度控制的专家操作经验，本发明通过模糊控制实现了模头相邻螺栓之间的解耦，使得BOPP薄膜在生产中能保持厚度的均匀与稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106829100A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710036916.6
申请日：2017-01-13
Applicant: 中国计量大学
IPC: B65B69/00
CPC classification number: B65B69/0008
Abstract: 本发明公开了一种振动除残料式自动拆包上料装置，包括：搬包机，将料包搬至传送带上；传送带，其表面倾斜向上，用于传送料包，料包的长度方向与传送带的传送方向垂直，并在其上设置用于检测料包的第一料包传感器；在传动带的下方设置集料器；切割机构，料包进入传送带前端位置，控制切割机构动作以对料包的下侧边中部进行切割；振包机构，位于所述传送带的后端，当检测到料包到达传送带后端的预定位置，振动和拍打料包以促进残料排出；拖包机构，在振包机构振动和拍打料包时，抓住料包并拖动其前行，在排空残料时将料包拖离传送带。本发明实现了自动拆包，不会对颗粒料产生包装袋碎屑污染；实现了无残留落料，防止了原料浪费。
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公开(公告)号：CN107179687B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710429702.5
申请日：2017-05-28
Applicant: 中国计量大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种BOPP膜厚均匀度控制器，其包括膜厚图像拾取模块、图像处理模块和计算与输出模块，其中膜厚图像拾取模块捕获测厚仪输出的薄膜剖面图像；由图像处理模块获取标记有模头螺栓位置的薄膜剖面厚度值集合；计算与输出模块对中部螺栓计算其所对应位置的厚度偏差及其左右临近螺栓所对应位置的厚度偏差均值，经模糊推理计算获得所对应的控制量并经模头调节器对该螺栓进行温度控制来调节薄膜厚度。基于模头唇口开度控制的专家操作经验，本发明通过模糊控制实现了模头相邻螺栓之间的解耦，使得BOPP薄膜在生产中能保持厚度的均匀与稳定。
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公开(公告)号：CN107661728B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710905520.0
申请日：2017-09-19
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了基于变速率学习的直落式物料配料装置及其控制器，所述配料装置包括机架、多组下料仓和下料阀、含分料器的计量斗、称重模块、落料阀、混料斗和控制器，在下料仓侧壁和机架上分别安装有距离传感器和振动杆，混料斗内有料位传感器和混料器。基于单次和累积下料误差，控制器通过迭代学习对下料阀进行控制，迭代过程中基于下料误差的变化分别对单次和累积下料误差的学习因子进行动态调整。本发明采用距离传感器和振动杆对下料仓内的物料堆积进行检测和调节，保证落料形态稳定，学习因子能自动调整优化，与现有技术相比，本装置不需要对参数反复试凑，能快捷地获得收敛性能较好的迭代式，且在迭代学习过程中的落料能被有效利用。
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公开(公告)号：CN106829100B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201710036916.6
申请日：2017-01-13
Applicant: 中国计量大学
IPC: B65B69/00
Abstract: 本发明公开了一种振动除残料式自动拆包上料装置，包括：搬包机，将料包搬至传送带上；传送带，其表面倾斜向上，用于传送料包，料包的长度方向与传送带的传送方向垂直，并在其上设置用于检测料包的第一料包传感器；在传动带的下方设置集料器；切割机构，料包进入传送带前端位置，控制切割机构动作以对料包的下侧边中部进行切割；振包机构，位于所述传送带的后端，当检测到料包到达传送带后端的预定位置，振动和拍打料包以促进残料排出；拖包机构，在振包机构振动和拍打料包时，抓住料包并拖动其前行，在排空残料时将料包拖离传送带。本发明实现了自动拆包，不会对颗粒料产生包装袋碎屑污染；实现了无残留落料，防止了原料浪费。
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公开(公告)号：CN108002062A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711223838.7
申请日：2017-11-20
Applicant: 中国计量大学
Abstract: 本发明公开了基于神经网络的螺杆失重式物料下料方法，在控制器中建立神经网络，将下料仓料位、落料率、物料密度及螺旋输送器的螺旋叶片直径、螺距和螺杆最大转速这些输入量映射为落料失重值；离线训练神经网络后，在线进行下料控制时，基于仓位传感器和称重模块实时采集的信号，神经网络对落料失重值进行预测，处理模块基于该预测值修正下料量后对螺旋输送器的关闭时间进行调节。本发明采用神经网络对不同落料状态下的落料失重值进行预测，可直接精确下料且适用于小批量生产；对下料仓内的物料堆积形态的动态检测和调节，减小了落料率波动；通过对下料累积误差的控制，减小了批量下料的总误差；又由于螺杆可保持高运转速度而提升了下料效率。
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