一种多目标粒子群算法的带式输送机控制装置及方法

摘要

本发明公开了一种多目标粒子群算法的带式输送机控制系统，包括物料流激光采集装置和光电编码器，还包括信号采集处理模块和输送机协调控制装置，输送机协调控制装置用于建立下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型以及目标规划模型的约束条件，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件计算获得最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1。本发明还公开了一种多目标粒子群算法的带式输送机控制系统，本发明能够科学的实现带式输送机的自适应调速控量减排，调速节约能耗，控量避免大流量，增强稳定性，且能保持带式输送机运行效率最优，延长使用寿命。

权利要求

1.一种多目标粒子群算法的带式输送机控制装置，包括物料流激光采集装置和光电编码器，其特征在于，还包括信号采集处理模块和输送机协调控制装置，信号采集处理模块，用于采集当前采样周期的通过物料流激光采集装置获得的物料瞬时截面积，以及采集当前采样周期通过光电编码器获得的输送带瞬时带速，根据物料瞬时截面积和输送带瞬时带速计算当前采样周期内的平均物料截面积Sn和当前采样周期内的平均带速vn，并根据当前采样周期内的平均物料截面积Sn和当前采样周期内的平均带速vn计算当前采样周期内的物料体积流量qn，并将当前采样周期的平均物料截面积Sn、平均带速vn、物料体积流量qn通过无线传输模块传输到输送机协调控制装置，其中，n为采样周期的序号；

输送机协调控制装置，用于建立下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型以及目标规划模型的约束条件，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件计算获得最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，还包括输送机执行模块，输送机执行模块包括物料限流装置和变频器执行模块，物料限流装置包括调节闸、以及设置在调节闸顶部的导料槽，调节闸设置在输送带上方，调节闸驱动装置根据从输送机协调控制装置获得的下一采样周期的最佳运量Qn+1控制调节闸高度，

变频器执行模块根据从输送机协调控制装置获得的下一采样周期的最优带速Vn+1控制输送带驱动电机，

上述带式输送机控制装置的控制方法包括以下步骤：步骤1、获得第n个采样周期内的每一帧物料瞬时截面积，获得第n个采样周期内的每一帧输送带瞬时带速；

步骤2、布置用于调节输送带带速和输送带运量的输送机执行模块；

步骤3、计算当前采样周期内的平均物料截面积Sn；计算当前采样周期内的平均带速vn；

步骤4、计算当前采样周期内的物料体积流量qn；

步骤5、计算当前采样周期内的单位长度物料质量qm；

步骤6、建立下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型和目标规划模型的约束条件，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件计算获得下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1；

步骤7、输送机执行模块调节输送带的下一采样周期的带速为最优带速Vn+1，输送机执行模块根据最优带速Vn+1和最优运量Qn+1对输送带与输送带上方的调节闸之间的距离进行调节，

所述的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型包括f1(X)和f2(X)：约束条件为：

其中：

f1(X)—单位时间运输单位质量所消耗的最小功率目标规划函数；

f2(X)—输送机最小碳排放总量目标规划函数；

ρ为输送物料的堆积密度；

Ptm—单位时间运输单位质量所消耗的功率；

Qc—输送机碳排放总量；

Pn—输送机采样周期传动滚筒轴功率；

C—输送带和轴承的阻力系数；

f—托辊阻力系数；

L—输送机的水平投影长度；

H—输送物料采样周期内的提升高度；

Gm—输送带、托辊和改向滚筒的重量；

qm—当前采样周期内的单位长度物料质量；

Sn—当前采样周期内的平均物料截面积；

Qsum—要求输送的物料总量；

k—倾斜输送机面积折减系数；

vmin—带式输送机正常运行所允许的最小速度；

vmax—带式输送机正常运行所允许的最大速度；

Smin—带式输送机正常运行时物料的最小截面积；

Smax—带式输送机正常运行时物料的最大截面积；

Qmax—带式输送机正常运行所允许的最大运量，所述的步骤7中输送带与输送带上方的调节闸之间的距离h1为：α—调节闸的宽度，m；

A—调节系数，为0.15～0.5。

说明书

一种多目标粒子群算法的带式输送机控制装置及方法

技术领域

[0001] 本发明属于传感与测控技术领域，具体涉及一种多目标粒子群算法的带式输送机控制装置，还涉及一种多目标粒子群算法的带式输送机控制方法。

背景技术

[0002] 长距离带式输送机可实现大运量运输，因此被广泛用于港口、煤矿、交通等领域进行散料或者整件成品运输。但随着生产力扩大及工业规模不断增加，带式输送机在使用过
程中消耗的电能也在大幅增加，同时由此产生的碳排放污染问题也越发严重，与国家所推
行的低碳技术号召明显不符。同时现有港口带式输送机均按其最大运量进行设计，其恒定
速度运行模式导致当运量变小时，其带宽及带强就有较大的富余量，从而浪费了运输成本。
因此，根据运量合理匹配带速从而提高装载率，达到降低能耗的目的就显得很有必要。目
前，现有带式输送机节能控制方法(中国专利CN201710495972.6、中国专利
CN201910163976.3)均基于当前物料的信息预测最优带速达到节能目的，但都没有和碳排
放量相关联，同时也不能预测最优运量。本发明的目的在于通过一种多目标粒子群算法的
带式输送机节能减排优化方法，实现同时考虑带式输送机能耗、碳排放量多目标的优化带
速，运量的节能控制方法，使系统全局性达到最优，对带式输送机增强稳定性和节能减排方
面有重要意义。

发明内容

[0003] 本发明的目的是在于针对现有技术存在的上述问题，提供了一种多目标粒子群算法的带式输送机控制装置，还提供一种多目标粒子群算法的带式输送机控制方法。

[0004] 为了实现上述的目的，本发明采用以下技术措施：

[0005] 一种多目标粒子群算法的带式输送机控制系统，包括物料流激光采集装置和光电编码器，还包括信号采集处理模块和输送机协调控制装置，

[0006] 信号采集处理模块，用于采集当前采样周期的通过物料流激光采集装置获得的物料瞬时截面积，以及采集当前采样周期通过光电编码器获得的输送带瞬时带速，根据物料
瞬时截面积和输送带瞬时带速计算当前采样周期内的平均物料截面积Sn和当前采样周期
内的平均带速vn，并根据当前采样周期内的平均物料截面积Sn和当前采样周期内的平均带
速vn计算当前采样周期内的物料体积流量qn，并将当前采样周期的平均物料截面积Sn、平均
带速vn、物料体积流量qn通过无线传输模块传输到输送机协调控制装置，其中，n为采样周期
的序号；

[0007] 输送机协调控制装置，用于建立下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型以及目标规划模型的约束条件，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件
计算获得最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1。

[0008] 一种多目标粒子群算法的带式输送机控制系统，还包括输送机执行模块，输送机执行模块包括物料限流装置和变频器执行模块，

[0009] 物料限流装置包括调节闸、以及设置在调节闸顶部的导料槽，调节闸设置在输送带上方，调节闸驱动装置根据从输送机协调控制装置获得的下一采样周期的最佳运量Qn+1
控制调节闸高度，

[0010] 变频器执行模块根据从输送机协调控制装置获得的下一采样周期的最优带速Vn+1控制输送带驱动电机。

[0011] 一种多目标粒子群算法的带式输送机控制方法，包括以下步骤：

[0012] 步骤1、获得第n个采样周期内的每一帧物料瞬时截面积，获得第n个采样周期内的每一帧输送带瞬时带速；

[0013] 步骤2、布置用于调节输送带带速和输送带运量的输送机执行模块；

[0014] 步骤3、计算当前采样周期内的平均物料截面积Sn；计算当前采样周期内的平均带速vn；

[0015] 步骤4、计算当前采样周期内的物料体积流量qn；

[0016] 步骤5、计算当前采样周期内的单位长度物料质量qm；

[0017] 步骤6、建立下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型和目标规划模型的约束条件，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件计算获得下一采样周
期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1；

[0018] 步骤7、输送机执行模块调节输送带的下一采样周期的带速为最优带速Vn+1，输送机执行模块根据最优带速Vn+1和最优运量Qn+1对输送带与输送带上方的调节闸之间的距离
进行调节。

[0019] 如上所述的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型包括f1(X)和f2(X)：

[0020]

[0021]

[0022] 约束条件为：

[0023]

[0024] 其中：

[0025] f1(X)—单位时间运输单位质量所消耗的最小功率目标规划函数；

[0026] f2(X)—输送机最小碳排放总量目标规划函数；

[0027] ρ为输送物料的堆积密度；

[0028] Ptm—单位时间运输单位质量所消耗的功率；

[0029] Qc—输送机碳排放总量；

[0030] Pn—输送机采样周期传动滚筒轴功率；

[0031]

[0032] C—输送带、轴承等处阻力系数；

[0033] f—托辊阻力系数；

[0034] L—输送机的水平投影长度；

[0035] H—输送物料采样周期内的提升高度；

[0036] Gm—输送带、托辊、改向滚筒等旋转零件的重量；

[0037] qm—当前采样周期内的单位长度物料质量；

[0038] Sn—当前采样周期内的平均物料截面积；

[0039] Qsum—要求输送的物料总量；

[0040] k—倾斜输送机面积折减系数；

[0041] vmin—带式输送机正常运行所允许的最小速度；

[0042] vmax—带式输送机正常运行所允许的最大速度；

[0043] Smin—带式输送机正常运行时物料的最小截面积；

[0044] Smax—带式输送机正常运行时物料的最大截面积；

[0045] Qmax—带式输送机正常运行所允许的最大运量。

[0046] 如上所述的步骤7中输送带与输送带上方的调节闸之间的距离h1为：

[0047]

[0048] α—调节闸的宽度，m；

[0049] A—调节系数，一般为0.15～0.5。

[0050] 本发明相对于现有技术，具有以下有益效果：

[0051] 1、本发明自动化程度高，在一定程度上能节省人力与物力，能够提高运输效率。

[0052] 2、能够科学的实现带式输送机的自适应调速控量减排，调速节约能耗，控量避免大流量，增强稳定性，且能保持带式输送机运行效率最优，延长使用寿命。

具体实施方式

[0053] 为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限
定本发明。

[0054] 一种多目标粒子群算法的带式输送机控制系统，包括：物料流激光采集装置、光电编码器、信号采集处理模块、输送机协调控制装置和输送机执行模块。

[0055] 物料流激光采集装置，用于监测输送带上的物料瞬时截面积。其中，物料流激光采集装置竖直安装在输送带上方，垂直向下对准物料流，并确保物料流通方向垂直于激光扫
描扇面，通过物料流量激光采集装置来检测当前带式输送机输送带上的物料流量。

[0056] 光电编码器，用于监测输送带瞬时带速。与带式输送机驱动滚筒同轴连接，通过光电转换将驱动滚筒轴的机械几何位移量转换为脉冲量，检测输送机滚筒转速。

[0057] 信号采集处理模块，用于采集当前采样周期的通过物料流激光采集装置获得的物料瞬时截面积，以及采集当前采样周期通过光电编码器获得的输送带瞬时带速，根据物料
瞬时截面积和输送带瞬时带速计算当前采样周期内的平均物料截面积Sn和当前采样周期
内的平均带速vn，并根据当前采样周期内的平均物料截面积Sn和当前采样周期内的平均带
速vn计算当前采样周期内的物料体积流量qn，并将当前采样周期的平均物料截面积Sn、平均
带速vn、物料体积流量qn通过无线传输模块传输到输送机协调控制装置和移动终端中。

[0058] 输送机协调控制装置，用于建立下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型以及目标规划模型的约束条件，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件
计算获得最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，并将最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1输出到输送机执行
模块。

[0059] 输送机执行模块，包括实时改变运量的物料限流装置和改变输送带带速的变频器执行模块。

[0060] 物料限流装置包括调节闸、以及设置在调节闸顶部的导料槽，调节闸设置在输送带上方，通过调节闸驱动装置控制调节闸高度，进而控制输送带上的运量。导料槽两侧设置
有引向底面的料流管，当调节闸降低到阻挡物料时，被阻挡住的物料会进入导料槽缓存，当
导料槽中的物料溢出时，会通过导料槽两侧的料流管流向底面形成地脚料，当调节闸升高
不阻挡物料时，缓存在导料槽中的物料会落入到输送带。

[0061] 一种多目标粒子群算法的带式输送机控制方法，包括以下步骤：

[0062] 步骤1、已知输送物料的总量为Qsum，而对这段时间内输送机的带速V及每小时运量Q则没有具体要求。在传输物料的情况下，布置用于采集物料瞬时截面积的物料流激光采集
装置获得第n个采样周期内的每一帧物料瞬时截面积，物料瞬时截面积布置搭配辅助安装
支架(本实施例中，采样周期长度为1s，在采样周期内进行连续的多次采样，获得每一帧物
料瞬时截面积)，固定悬置在输送带上方；布置用于采集输送带瞬时速度的光电编码器获得
输送带的第n个采样周期内的每一帧输送带瞬时带速；

[0063] 步骤2、布置输送机执行模块，用于随时对运量和带速进行调整；

[0064] 步骤3、计算当前采样周期内的平均物料截面积Sn；当前采样周期内的平均带速vn；

[0065] 信号采集处理模块根据当前采样周期内t时刻的的物料瞬时截面积S(t)和当前采样周期内的输送带瞬时带速v(t)计算当前采样周期内的平均物料截面积Sn和当前采样周
期内的平均带速vn，其中，n为当前采样周期的序号；

[0066] 步骤4、信号采集处理模块计算当前采样周期内的物料体积流量qn，单位为m3/s；

[0067] qn＝Sn×vn  (公式1)

[0068] 步骤5、信号采集处理模块将当前采样周期内的物料体积流量qn转换为当前采样周期内的单位长度物料质量qm，单位kg/m，单位长度物料质量qm通过以下公式获得：

[0069]

[0070] 其中，ρ为输送物料的堆积密度，kg/m3。

[0071] 步骤6、数据采集与处理模块将获得的物料平均截面积Sn、平均带速vn、单位长度物料质量qm输送到输送机协调控制装置中，输送机协调控制装置建立下一采样周期的最优带
速Vn+1和最佳运量Qn+1的目标规划模型，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件计算
获得下一采样周期的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，具体步骤为：

[0072] 步骤6.1、建立如下目标规划模型，目标规划模型包括f1(X)和f2(X)，

[0073]

[0074]

[0075]

[0076] S.T.为该目标规划模型的约束条件；最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，在满足约束条件的情况下，使得目标规划模型f1(X)、f2(X)均最小。

[0077] f1(X)——单位时间运输单位质量所消耗的最小功率目标规划函数，w·kg‑1·s‑1；

[0078] f2(X)——输送机最小碳排放总量目标规划函数，kg；

[0079] Ptm——单位时间运输单位质量所消耗的功率，w·kg‑1·s‑1；

[0080] Qc——输送机碳排放总量，kg；根据节约1kw·h电，减排0.272kg碳进行计算；

[0081] Pn——输送机采样周期传动滚筒轴功率，kw；

[0082]

[0083] C——输送带、轴承等处阻力系数，取C＝2.3；

[0084] f——托辊阻力系数，取f＝0.027；

[0085] L——输送机的水平投影长度，m；

[0086] H——输送物料采样周期内的提升高度，m；

[0087] Gm——输送带、托辊、改向滚筒等旋转零件的重量，kg/m；

[0088] qm——当前采样周期内的单位长度物料质量，kg·m‑1；

[0089] Sn——当前采样周期内的平均物料截面积，m2；

[0090] Qsum——要求输送的物料总量，t；

[0091] k——倾斜输送机面积折减系数；

[0092] vmin——带式输送机正常运行所允许的最小速度，m/s；

[0093] vmax—带式输送机正常运行所允许的最大速度，m/s；

[0094] Smin——带式输送机正常运行时物料的最小截面积，m2；

[0095] Smax——带式输送机正常运行时物料的最大截面积，m2；

[0096] Qmax——带式输送机正常运行所允许的最大运量，t/h。

[0097] 步骤6.2、根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件计算获得最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，

[0098] 利用多目标粒子群算法，根据目标规划模型和目标规划模型的约束条件计算获得最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，具体为：

[0099] 步骤6.2.1、种群初始化。每个粒子代表一组需要优化的最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，在初始化区间，对粒子群的初始位置和初始速度进行初始化，同时检验其是否满足约
束条件。初始化参数选择为：惯性因子ω＝0.5+rand，加速常数c1＝c2＝1.5，粒子群规模
popsize＝50，设置迭代次数为300；

[0100] 步骤6.2.2、根据适应度函数即目标规划函数f1(X)、f2(X)计算各个粒子的适应度值。两两比较每个粒子间的占优情况，Pareto解集用来存储所得的非劣解；

[0101] 步骤6.2.3、适应值评价。计算每个粒子个体的目标函数值。将其以矢量形式储存；

[0102] 步骤6.2.4、利用更新公式将粒子的位置和速度进行更新，初始的粒子历史最优位置pbest和全局最优位置gbest可从当前Pareto解集中任意选取一个，如果更新后的粒子不
满足约束条件，则将该粒子删除后重新随机产生一个。

[0103] 更新公式为：

[0104] vi(t1+1)＝ω·vi(t1)+c1×rand()×(pbesti(t1)‑xi(t1))+c2×rand()×(gbesti(t1)‑xi(t1))             (公式7)

[0105] xi(t1+1)＝xi(t1)+vi(t1)  (公式8)

[0106] vi(t1+1)——下一更新时刻粒子的速度值；

[0107] xi(t1+1)——下一更新时刻粒子的位置值；

[0108] vi(t1)——当前更新时刻粒子的速度值；

[0109] xi(t1)——当前更新时刻粒子的位置值；

[0110] ω——分布于[0,1]区间惯性权重因子；

[0111] c1——加速常数，非负；

[0112] c2——加速常数，非负；

[0113] rand()——分布于[0,1]区间的随机数；

[0114] pbesti(t1)——当前更新时刻个体自己的最优解位置；

[0115] gbesti(t1)——当前更新时刻所有个体的最优解位置；

[0116] t1为当前更新时刻；

[0117] 粒子群是种优化搜索算法，是由其自身的机制搜索的，每一个粒子就是最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1，给定了粒子群规模为50，所以有50个粒子在所给的约束范围内移动来
寻找最优解，既然要在范围内移动肯定就有速度和位置，经过最初随机初始化之后有第一
个vi(t1)，xi(t1)，然后根据公式7和公式8通过个体自己和所有个体的最优解来更新粒子的
速度和位置即下一更新时刻的vi(t1+1)，xi(t1+1)。

[0118] 步骤6.2.5、动态更新Pareto解集。检查粒子群每一个粒子的Pareto解集占优情况，若某个粒子与Pareto解集中的粒子相比属于非劣解，则将该粒子存入Pareto解集作为
当前获得的一个新的Pareto解集。

[0119] 步骤6.2.6、重复执行步骤6.2.2～6.2.4，直到达到所给定的迭代次数，循环结束，得到想要的适应度值最优的粒子，即得到最优带速Vn+1和最佳运量Qn+1。

[0120] 步骤7、输送机执行模块调节输送带的下一采样周期的带速为最优带速Vn+1，输送机执行模块根据最优带速Vn+1和最优运量Qn+1对输送带与输送带上方的调节闸之间的距离
进行调节。

[0121] 调节带速的通过变频器控制，调节运量的通过输送带上方的调节闸高度实现。调节闸高度与运量、以及输送带速度成以下函数关系(输送带与调节闸之间的间距与运量成
正比，与输送带速度成反比)。

[0122]

[0123] h1—输送带与上方的调节闸之间的距离，m；

[0124] α—调节闸的宽度，m；

[0125] A—调节系数，一般为0.15～0.5。

[0126] 步骤8、移动终端通过Si4432无线网络节点接收数据采集与处理模块传输的当前采样周期的物料平均截面积Sn、平均带速vn、单位长度物料质量qn，可在线实时监测输送带
运输状况。紧急情况下，移动终端通过Si4432无线网络节点向输送机协调控制装置发出紧
急调控指令，输送机协调控制装置通过紧急调控指令对输送机执行模块的物料限流装置和
变频器执行模块进行控制调节。

[0127] 最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明，本领域的普通技术人员应当理
解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和
范围。