雷蒙磨自動給料機控制器的設計

黃華

摘 要：雷蒙磨是重要的磨粉設備，對其進行科學而有效地設計與改進是十分關鍵的，讓其可以自動進行給料，有利于提升生產精度與效率，也有利于節約資源。本文設計基于STM32單片機與機器視覺技術的雷蒙磨自動給料機控制器，利用神經網絡技術來進行參數自動設定，其對于一些簡單的使用場景，可以進行快速的收斂，在工程中得到了極為廣泛的應用，在非線性領域，自適應動態規劃有著極為重要的作用。本文對其展開探討，為其進一步發展打下堅實的基礎。

關鍵詞：雷蒙磨；自動給料機；控制器

1 引言

由于自動給料機系統成本較高，以及對其改造困難等限制，自動給料機系統還未完全覆蓋各工廠。針對部分工廠不好改造，相應投入有限的情況，需要設計一套成本低、安裝改造方便、實用、可靠的自動給料機控制系統。在以上情況受限下，還能夠為自動給料機控制、節約能源提供可靠幫助，減少電量浪費，提升自動給料機利用率。只需要利用單片機設計一款自動給料機控制系統，通過智能控制，減少當前手工控制導致的電量浪費、設備使用壽命短等資源浪費現象。目前，我國設備與能源危機已經開始影響到人們日常的生產、生活，物價上漲，人口失業等社會現實都與其有著密切聯系。尤其是近年來，國內出現部分地方過分開采，為了追求地區經濟快速發展，造成了資源浪費、能源消耗嚴重的現象。傳統雷蒙磨給料機系統設計存在布線復雜、能源浪費、管理落后、舒適度低、設備壽命短等缺點，無法滿足人們多方面需求。因此，隨著技術發展、人們需求提升，如何設計出低能耗、易管理控制、舒適度高的新型給料機控制系統是新時期工業建設的重點內容。

2 系統設計方案

2.1 工作原理分析

單片機上電復位，自檢外圍芯片和傳感器，進行誤差校正，顯示屏顯示雷蒙磨累計運行時間，控制鼓風電機，主軸電機，給料電機的繼電器吸合，常閉觸點斷開，保證雷蒙磨按照正確的順序啟動。雷蒙磨啟動順序完成后，采集主軸電機電流和風機電流，經過積分、動態神經網絡運算、控制給料速度。利用圖像識別計算計算速度數據，反比例積分、計算，得出控制數據去觸發可控硅的導通角，通過改變勵磁線圈產生磁場的強弱，來穩定分析的速度。當主軸電機和鼓風機電機的電流、分析機的速度超過設定上/下限數據，主軸電機溫度超過設定值時，報警繼電器吸合，聲光報警，停止運行，顯示屏顯示相應故障代碼。當主軸電機電流小于動態神經網絡設定的下限參數時，是磨室內物料較少，報警器繼電器吸合，當主軸電流恢復時，報警器復位。按下自動停止按扭，停止給料，30秒后當主軸電流小于動態神經網絡設定的下限參數，順序停止主軸電機，風機，分析機，防止物料堵塞磨輥裝置。停車后運行時間超過設定的時間參數，顯示屏顯示時間超時，否則顯示累計運行時間。

2.2 硬件電路設計

本文使用OpenCV作為機器視覺模塊的試驗平臺，根據雷蒙磨自動給料機的實際使用場所，OpenCV的30萬像素，320*240-640*480分辨率已經可以達到要求。另外OpenCV Cam M7由216MHz ARM Cortex M7處理器供電且配有IO口，可以驅動各種型號電機。雷蒙磨自動給料機定位系統采用STM32F765VI作為雷蒙磨自動給料機的控制模塊，并配上TB6612電機驅動板實現對雷蒙磨自動給料機的控制，STM32F765VI可以通過TB6612電機驅動板控制模擬其移動。磨室控制模塊采用搭載STM32F103的控制板控制舵機，本文中采用兩個舵機來模擬真實情況下其工作情況。在實際生產中雷蒙磨自動給料機有著嚴格的技術參數要求，其中機器視覺模塊、雷蒙磨自動給料機控制模塊和磨室控制模塊由STM32F765VI，TB6612電機驅動板和STM32F103組成，其中雷蒙磨自動給料機控制模塊負責控制雷蒙磨自動給料機移動并向磨室控制模塊和機器視覺模塊發送信息和收集信息，模塊上的USB模塊負責程序的載入，電源模塊負責給控制模塊供電。機器視覺模塊負責對攝像頭的圖像進行處理并將特征提取出來，同時將圖像特征與機器視覺庫內的特征進行對比。磨室控制模塊負責控制磨室更換工具以及清除作業。

將AprilTag標記法內置于STM32單片機，并且在OpenCV開源微型機器上搭載一款Micro Python解釋器和OV2640圖像傳感器，在通過Python腳本語言編程來實現控制攝像頭聚焦判斷物體空間位置信息、提取數據特征和顏色追蹤以及引導雷蒙磨自動給料機追蹤物體等功能。這使得OpenCV可以快速獲得圖像信息并使得雷蒙磨自動給料機定位系統可以得到更多的位置信息，然而在雷蒙磨自動給料機實際生產生活中，由于工作環境處于室外，從早上開工到下午工作結束環境光強度變化明顯且極易受環境影響。AprilTag標記法是一種利用Tag標記粘貼到物體進而判斷物體距離的方法，所以極易因環境光線強度的變化而發生失效。在實驗過程中，環境光的變化會直接導致黑白像素差的減少，標志位識別出錯，如果貿然將其應用在雷蒙磨自動給料機上很可能會出現定位失敗。因此也可使用攝像頭可視角度測距法來作為環境光較弱時AprilTag標記法失效時的替代方案。

2.3 軟件算法設計

在軟件方面主要采用的是基于神經網絡的動態規劃算法。它主要是通過函數的逐次逼近使得整個的優化策略，越來越接近于實際的需求，這樣就可以得到最優化的指標，通常情況是用兩個神經網絡來對于函數進行優化控制的，這樣就能有效的對于非線性問題中的自適應動態規劃進行有效的解決。很多專家對于非線性系統中的優化控制進行了廣泛而深入的研究，提出了動態規劃的觀點，所以自適應動態規劃主要是采用神經網絡的方式來進行最優化問題的求解，由于神經網絡可以對自身的權重進行調整，通過多個數學模型來對這些問題進行最優化解決，輔助管理人員進行情況的判斷與決策，使得整個項目的效率提升。因此，在很多程度上它具有較強的自學習和適應能力。但是其由于需要對于任意控制方案進行初始化，我們計算出的這個策略不一定是最優化的允許控制方案，因此還需要值迭代算法來進行優化。在整個值迭代的算法的計算當中，對于系統的內部動態特性要求是非常高的，在每一步的計算當中都需要對此進行計算，同時我們要盡量的讓狀態的函數，更加的逼近代價函數最終得到最優化的情況，在迭代步數趨近無窮的時候，就可以求出最優化的代價函數，這樣就可以對于最優化的策略進行分析。

3 總結

本文提出的雷蒙磨自動給料機控制系統如果廣泛應用于市場，便可以實現其自動化生產，極大提高生產效率。隨著我國政府提出可持續發展戰略以及社會發展方向，我國環保、能源等方面問題受到各界廣泛關注，各界在節約資源、新能源開發上做出的努力有目共睹。我們也需要響應國家號召，不斷改革創新技術、產業結構，減少資源消耗，提升控制效果，爭取獲得較高的經濟收益。

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