混凝土布料机螺旋输送量自学习研究

李 冬，张亚欣，于文达，张世英，孙伟丰，彭 鹏

(1.沈阳建筑大学机械工程学院，辽宁 沈阳 110168；2.北方重工集团有限公司生产指挥中心，辽宁 沈阳 110168；3.大连德泰三川建筑科技有限公司，辽宁 大连 116000)

0 引言

随着我国经济、技术和环境发展需求的不断提高，建筑业正在由低水平、低效率的手工生产方式向专业化、产业化的生产方式转变，特别是预制混凝土构件的工业化水平获得了显著提高，正在向自动化、信息化和智能化方向转变[1-2]。混凝土浇筑是预制构件工业化生产中的重要环节，实现数字化智能浇筑控制是当前的研究热点和难点[3-4]。虽然高精度的螺旋输送量模型可为浇筑控制系统提供预报值，但在混凝土配比、螺旋磨损等工艺情况变化的情况下，输送量预报值与实际值偏差大，模型难以发挥作用，进而影响浇筑重量控制系统调节的难度以及生产过程的稳定。

国内外学者从机理层面对不同工况输送量开展研究。张永顺等[5]以水泥砂浆流变学为基础，通过引入输送效率和分析砂浆粘结性、流动性和螺旋送料过程，解决了不同工况下的螺旋输送定量计算问题；Orefice等[6-8]采用离散元仿真螺旋输送机，研究了无黏性颗粒在输送机口的流动状态、输送性能以及摩擦系数对输送性能的影响；周鹏等[9]通过对混凝土布料机的机理进行研究，分析了混凝土螺旋输送量模型的各影响因素的灵敏度，为建立更精确的智能预报模型奠定基础。

上述文献基于已知工况研究了螺旋输送量的准确计算问题，但在未知工况变化时很难进行准确计算。自学习方法可在工况变化时评估模型计算准确性，并依据评估结果对计算值进行修正，所以此方法的应用可以提高模型适用性。目前，自学习方法已在国内外取得了很好的应用效果，如指数平滑法、神经网络算法、蚁群算法以及遗传算法等[10-16]。指数平滑自学习因其计算公式简单、易实现在线动态预测的特点，在工程领域被广泛应用。董鑫等[17]将指数平滑自学习运用在田间变量灌溉中，调整喷灌机的行走速度，提高灌溉效率；段功豪等[18]以指数平滑法为基础，对降雨型滑坡进行预测；彭文等[19]用指数平滑法对自学习系数进行更新，提高了热连轧非稳态过程中轧制力的预测精度。

本文从混凝土布料机的布料工艺流程出发，分析输送量模型适用性差的原因，结合自学习基本功能特征，提出混凝土输送量预报模型自学习方法，利用修正后的输送量模型进行重量重设定,并利用混凝土布料机实际布料时采集的数据进行在线验证。

1 螺旋输送量自学习必要性

螺旋式混凝土布料机因其结构简单、运行稳定、可实现精细化浇筑而被广泛应用，其浇筑生产工艺如图1所示。

如图1所示，混凝土布料机的任务是将料斗内搅拌好的混凝土浇筑在安装有边模的底模托盘上。工作时，布料大车、布料小车均在行走支架梁上行走定位，二者行走方向在水平面上相互垂直。经过预标定确定布料起始位置后，通过旋转安装在出料口内的螺旋，料斗内的混凝土被强制挤出，并按照一定生产流程均匀浇筑在边模围成的布料区域内，完成浇筑生产。

图1 混凝土布料机浇筑生产工艺

在上述浇筑生产过程中，螺旋的尺寸规格参数和旋转速度直接影响着混凝土布料机输送量，即单位时间从螺旋截面流过的混凝土重量。

根据螺旋横截面的混凝土流量得到1根螺旋布料机的输送量计算模型为[20]

Q=900ψcπ(D2-d2)ρVz

(1)

ψ为填充率；c为倾斜修正系数；D为螺旋叶片直径；d为螺旋轴直径；ρ为混凝土的堆积密度；Vz为混凝土颗粒轴向运动速度。

(2)

n为螺旋转速；β为螺旋升角；μ为摩擦系数。

式(1)所示的螺旋输送量模型用于浇筑生产前的重量预估计算，为重量控制系统提供设定值。此输送量模型只适用于一定时段的特定浇筑生产工艺情况。在实际使用过程中，浇筑生产工艺会受多种因素影响而产生变化，比如螺旋叶片磨损、混凝土配比原料特性变化、混凝土流动性时变和料斗内混凝土堆积高度等，这些工艺因素变化使实际螺旋输送量发生较大变化，进而显著降低输送量模型计算值的适用性。

综上可知，当浇筑生产工艺发生变化时，螺旋输送量模型预报值将显著偏离实际值。若此种缺乏适应性的输送量预报值作为浇筑重量控制系统的设定值，则设定值与实际值间的偏差将增加控制系统的纠偏难度以及调节时间，甚至造成系统的不稳定导致自动浇筑生产的终止。所以，必须采用自学习方法增加螺旋输送量模型的适用性。

2 螺旋输送量预报模型自学习

2.1 螺旋输送量指数平滑自学习算法

螺旋输送量指数平滑自学习方法利用采集的时间序列输送量数据，通过计算当前时刻实际值与前一时刻指数平滑值的加权平均来获得当前时刻的指数平滑值，基于此平滑值对模型预报值进行修正，不仅可以消除随机因素造成的误差，还可以对工艺因素变化造成的螺旋输送量偏差进行学习，达到提高模型预报适用性的目的。因螺旋输送量模型带有非线性影响因素，所以采用乘法建模方法对螺旋输送量进行修正，经自学习修正的螺旋输送量为

(3)

(4)

(5)

2.2 实际螺旋输送量计算

料斗内混凝土从螺旋布料机出料口被挤出，从出料口排出的物料含有水、石头和水泥等，物料流出存在一定随机和非连续性，工况复杂，无法在不损坏出料口传感器的情况下连续测量螺旋输送量；此外，一般多螺旋布料机的出料口数量往往大于8个，甚至高达22个，若每个出料口都安装传感器，将极大地降低浇筑控制系统的经济效益。为此，利用混凝土浇筑重量、布料机工作速度和螺旋出料口工作数量等物理参数,并通过式(6)来计算螺旋输送量，即

(6)

GFBK为1个控制周期混凝土布料机实际浇筑的混凝土重量；N为布料口工作数量；tc为控制周期。

GFBK=GK,FBK-GK-1，FBK

(7)

K为控制器执行的第K个控制周期；GK,FBK、GK-1,FBK分别为第K个控制周期和第K-1个控制周期结束时料斗内剩余的混凝土重量反馈值。

2.3 螺旋输送量自学习执行流程

混凝土布料机添加1次混凝土后，一般可以生产3～6个构件。在浇筑生产过程中，依据预制构件体积或摆放方式不同，同一个构件可能需要浇筑多个道次才能完成，不同构件也需要进行浇筑生产道次的切换，前者为同构件道次切换，后者为异构件道次切换。螺旋输送量预报值可利用上述2种道次切换间歇时间进行自学习修正，分别为同构件道次自学习和异构件道次自学习，据此设计的螺旋输送量自学习执行流程如图2所示。

图2 混凝土输送量模型自学习流程

对于图2中的2种道次间自学习，其计算流程如图3所示。

图3 道次间自学习计算流程

3 实验验证

为验证螺旋输送量自学习方法对预报值修正的有效性，采用实验室的多螺旋布料器开展实验验证。

课题组搭建的多螺旋混凝土布料器实验平台如图4所示。

图4 螺旋混凝土布料器实验平台

由第1节可知混凝土实际输送量受多种因素影响，为证明上述自学习方法可以修正不同工艺下输送量模型的预报偏差，设计3种实验方案。方案1的实验参数为：螺旋数量4根；螺旋叶片直径D为0.060 m；螺旋轴直径d为0.016 m；螺旋升角β取13°；螺距s为0.040 m；因螺旋水平安装，输送量倾斜修正系数c不发生改变，取值为1；混凝土的堆积密度ρ为2 350 kg/m3；摩擦系数μ为0.310。方案2的实验参数在方案1的基础上只改变混凝土摩擦系数μ，使其降低为0.290。方案3的实验参数在方案1的基础上只改变螺距s，使其变为0.035m。

按照实验方案进行螺旋的安装和混凝土物料的配制，将搅拌好的混凝土物料添加至螺旋布料器料斗内，螺旋按照固定值30 r/min的转速将混凝土物料排出。在如图4所示接料器下方安置电子称，可实时测量螺旋输送量相关数据。设螺旋旋转10 s为1个控制周期，1个控制周期内完成1个道次的浇筑，在每个周期结束后采集计算1次实验数据，料斗内混凝土全部排出时1组实验结束，共计6个控制周期。采用式(1)可计算得到混凝土预报输送量，采用式(7)计算1个控制周期内实际混凝土重量，然后采用式(6)计算得到布料器实际输送量。为避免实验的偶然性，将上述3种实验在相同条件下各重复3次，记录3次实验数据，将3次实验数据取平均值得到布料器螺旋输送量实际值与预报值，如图5所示。

由图5可知，随着浇筑控制周期的增长，在预报值不变的情况下，实际输送量仍在不断降低，这与料斗内剩余混凝土物料的重量有关。在3种不同的工艺下输送量预报值和实际值都有很大偏差，输送量预报值明显小于实际值，输送量预报模型不能反映出实际浇筑过程。若按照此输送量布料将使构件重量整体偏离目标重量，影响预制构件的现场装配环节，提高现场的施工难度，影响预制构件的产品强度进而影响房屋质量。

图5 实际输送量与预报输送量

为适应工况更加准确预报螺旋输送量，采用如图2和图3所示螺旋输送量自学习方法修正输送量预报值，修正后的结果如图6所示。

图6 自学习修正后的螺旋输送量预报效果

由图6可以看到，输送量预报值与实际值之间的偏差大幅降低，且在不同的生产工艺中，经过自学习的混凝土输送量预报模型均能很好地适应实际生产，给出更加精确的预报值。混凝土输送量预报模型在第1次自学习后，预报输送量迅速逼近实际输送量，学习速率很快。图6b中因原始预报模型预报的输送量与实际输送量相差过大，第1次学习结束后预报值与实际值之间仍存在一定偏差，但在第5次自学习后，预报输送量和实际输送量就非常接近，可以达到满意的预报输送量修正精度。预制构件的生产是一个连续浇筑的过程，模型修正得越快，因为重量不达标浪费的构件就越少，预制构件的合格率将随之增加，这对于节约工人时间成本和增加经济效益有很大意义。

4 结束语

提出一种混凝土输送量预报模型自学习方法，用于解决输送量预报模型无法适应工艺变化进行准确预报的问题。基于螺旋式混凝土布料机的布料工艺特点，分析布料机螺旋输送量预报模型的基本原理及其在实际生产中适用性不强的原因，采用指数平滑自学习方法对输送量模型进行在线修正。

结合实验平台验证结果表明：采用指数平滑自学习修正后的混凝土布料机螺旋输送量预报模型能给出与实际生产相适应的预报值，能迅速适应不同工艺生产过程，大大降低了模型预报偏差，保证了预制构件的质量。该方法的投入有效地提高螺旋输送量预报模型的适用性，使混凝土浇筑控制系统具有了自学习能力，同时也为控制系统的智能化发展奠定了基础。