周 鵬，郭菁菁，李 冬，于文達(dá)

(1.沈陽(yáng)建筑大學(xué)科學(xué)技術(shù)研究院，遼寧 沈陽(yáng) 110168；2.沈陽(yáng)建筑大學(xué)交通工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110168；3.沈陽(yáng)建筑大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110168)

1 引言

近年來(lái)，隨著國(guó)家建筑產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和技術(shù)的提升，裝配式建筑成為建筑領(lǐng)域的發(fā)展熱點(diǎn)。而混凝土預(yù)制構(gòu)件是重要的裝配式建筑品部件，其采用工業(yè)化生產(chǎn)方式。與現(xiàn)澆混凝土生產(chǎn)方式相比，在工廠中生產(chǎn)的預(yù)制混凝土構(gòu)件具有安全、環(huán)保、耐用、可維護(hù)等諸多優(yōu)點(diǎn)[1-3]，其需求量也越來(lái)越大。為提高預(yù)制購(gòu)件的產(chǎn)量，大多數(shù)工廠選擇購(gòu)買(mǎi)國(guó)外的混凝土預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)設(shè)備，這在很大程度上制約了我國(guó)高端裝備制造業(yè)的發(fā)展和工程裝備能力的提高，同時(shí)也增加了成本，成為我國(guó)預(yù)制裝配建筑產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸問(wèn)題。因此，需要研發(fā)出適合我國(guó)國(guó)情的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的混凝土預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)設(shè)備。

螺旋式混凝土布料機(jī)是混凝土預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)中的重要設(shè)備，目前主要采用人工控制方式進(jìn)行布料生產(chǎn)[4-5]。面對(duì)預(yù)制混凝土構(gòu)件生產(chǎn)方式的變革，原有混凝土布料機(jī)的人工控制方式已經(jīng)無(wú)法滿足產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，急需向自動(dòng)化、信息化及智能化方向轉(zhuǎn)變。

混凝土布料機(jī)螺旋輸送量模型是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化布料的重要模型，主要用于給出布料重量控制目標(biāo)值，其計(jì)算精度直接決定布料重量控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，也影響最終布料生產(chǎn)的構(gòu)件重量精度。傳統(tǒng)混凝土布料機(jī)螺旋輸送量計(jì)算模型的很多參數(shù)均依靠經(jīng)驗(yàn)確定，如物料堆積密度、填充系數(shù)等，導(dǎo)致現(xiàn)有模型輸送量計(jì)算精度低，無(wú)法用于布料重量控制目標(biāo)值的設(shè)定，進(jìn)而也限制了產(chǎn)業(yè)升級(jí)進(jìn)程。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可以高精度的逼近任意非線性函數(shù)，被廣泛應(yīng)用于模型預(yù)報(bào)[6]，如Yun S.W.等應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行油藏預(yù)測(cè)，提高了油藏量預(yù)測(cè)的精度[7]；Islam Badar等應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非常短期的電能需求預(yù)測(cè)，取得了很好的效果[8]；Kamal U.A.等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)湖泊的水污染情況，結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)誤差小于回歸模型的預(yù)測(cè)誤差[9]。上述應(yīng)用案例為采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)混凝土布料機(jī)螺旋輸送量的可行性提供了有力支撐，為此，本文基于螺旋輸送機(jī)理模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理，研究布料機(jī)的螺旋輸送量智能預(yù)報(bào)方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)預(yù)報(bào)方法進(jìn)行驗(yàn)證。

2 螺旋輸送量機(jī)理預(yù)報(bào)模型

混凝土布料機(jī)分為攤鋪式布料機(jī)和螺旋式布料機(jī)，與攤鋪式布料機(jī)相比，螺旋布料機(jī)布料更精細(xì)，因此將對(duì)螺旋布料機(jī)輸送量進(jìn)行研究。螺旋布料機(jī)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 螺旋混凝土布料機(jī)結(jié)構(gòu)圖

在混凝土布料機(jī)輸送混凝土的過(guò)程中，螺旋葉片在布料機(jī)布料口腔體中，通過(guò)旋轉(zhuǎn)的方式不停推撥混凝土，使混凝土隨著螺旋葉片上下翻滾，同時(shí)還會(huì)隨著螺旋葉片的旋轉(zhuǎn)沿軸向布料口出口方向運(yùn)動(dòng)，其單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)布料口出口橫截面的混凝土體積即為螺旋輸送量，行業(yè)內(nèi)通常采用式(1)對(duì)螺旋輸送量進(jìn)行計(jì)算

Q=3600SρVz

(1)

式中：Q為布料機(jī)的螺旋輸送量，S為螺桿中混凝土層的橫截面積，m2；ρ為混凝土的堆積密度，t/m3；Vz為螺桿內(nèi)混凝土的軸向輸送速度，m/s。

料層橫斷面面積為

(2)

式中：D為螺旋葉片直徑，m；d為螺旋軸直徑，m；Ψ為填充系數(shù)；c為傾斜修正系數(shù)。

Vz按下式計(jì)算

(3)

式中：P為螺距，m；n為螺桿轉(zhuǎn)速，r/min。

將式(2)和式(3)代入式(1)，得布料機(jī)螺旋輸送量

Q=47ψPcnρ(D2-d2)

(4)

3 輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)建模

由于混凝土布料機(jī)的影響因素與輸送量關(guān)系為非線性，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性系統(tǒng)的預(yù)報(bào)效果很好，因此將采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行布料機(jī)輸送量的預(yù)報(bào)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為信息的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)部分，本節(jié)將對(duì)這兩個(gè)部分進(jìn)行設(shè)計(jì)以實(shí)現(xiàn)輸送量的智能預(yù)報(bào)。

3.1 輸入信息的正向傳遞

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讀取布料機(jī)螺桿轉(zhuǎn)速，螺距以及混凝土配比的輸入數(shù)值后，按照正向傳播方向，即依次經(jīng)過(guò)輸入層、隱含層和輸出層的處理后，才能得出布料機(jī)輸送量的預(yù)測(cè)值。所以，下面依次對(duì)此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層進(jìn)行設(shè)計(jì)。

1)輸入層設(shè)計(jì)

輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有重要影響，一般依據(jù)預(yù)測(cè)對(duì)象的影響因素來(lái)確定。

由螺旋輸送量機(jī)理預(yù)報(bào)模型相關(guān)計(jì)算式(1)～(4)可知，布料機(jī)輸送量的影響因素主要包括：摩擦系數(shù)、混凝土配比、填充系數(shù)、螺桿轉(zhuǎn)速、螺距、螺桿外徑和螺旋軸直徑等。其中，摩擦系數(shù)與混凝土性質(zhì)及螺桿材料有關(guān)，對(duì)于指定的混凝土布料機(jī)，其所采用材料是確定的，所以摩擦系數(shù)對(duì)布料機(jī)輸送量影響主要由混凝土性質(zhì)決定；因螺桿填充系數(shù)主要受螺桿轉(zhuǎn)速和混凝土性質(zhì)影響，所以可直接采用這兩個(gè)因素代替螺桿填充系數(shù)計(jì)算布料機(jī)輸送量[10]；因螺桿外徑和內(nèi)徑相對(duì)于其它因素來(lái)說(shuō)，對(duì)螺旋輸送量影響明顯偏小[11]，所以可忽略這兩個(gè)因素對(duì)輸送量的影響。綜上，混凝土配比、螺桿轉(zhuǎn)速和螺距這三個(gè)影響因素確定為布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，每個(gè)因素對(duì)應(yīng)一個(gè)輸入神經(jīng)元。

為避免輸入量物理單位不一致影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)效果，采用式(5)對(duì)螺距、螺桿轉(zhuǎn)速和混凝土配比的值進(jìn)行歸一化處理

(5)

式中：xi為樣本原始數(shù)據(jù)；xmin和xmax分別為所有數(shù)據(jù)中的最小值和最大值；ymin和ymax分別為輸入數(shù)據(jù)規(guī)劃范圍的下限和上限，ymin=-1，ymax=1。

被歸一化的輸入數(shù)據(jù)被送入輸入層神經(jīng)元進(jìn)行計(jì)算處理，輸入層神經(jīng)元計(jì)算采用logsig(log-sigmoid)作為傳遞函數(shù)，其傳遞函數(shù)計(jì)算式為

(6)

歸一化后螺距、螺桿轉(zhuǎn)速和混凝土配比分別為I1=[p1，p2，…，pn]，I2=[n1，n2，…，nn]，I3=[g1，g2，…，gn]，則輸入層的輸出為

(7)

2)隱含層設(shè)計(jì)

隱含層設(shè)計(jì)包括隱含層的層數(shù)以及每層的神經(jīng)元數(shù)的設(shè)計(jì)。據(jù)cybenko證明，擁有一層隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可逼近任何非線性函數(shù)[12]，所以布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)選為1層。

對(duì)于隱含層神經(jīng)元，其數(shù)量越多，不僅會(huì)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)映射越復(fù)雜，還會(huì)使網(wǎng)絡(luò)收斂越慢、訓(xùn)練時(shí)間更長(zhǎng)，甚至?xí)?dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過(guò)擬合，從而降低網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)性。對(duì)于本文研究的螺旋輸送系統(tǒng)，隱含不可避免的輸送量影響因素還有螺桿的磨損b=[b1，b2，…，bn]，溫度t=[t1，t2，…，tn]，螺桿振幅a=[a1，a2，…，an]等很多因素，它們之間的關(guān)系如式(8)所示

(8)

目前，隱含層神經(jīng)元數(shù)量主要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)式(9)來(lái)計(jì)算

(9)

式中：J為隱含層神經(jīng)元數(shù)；m為輸入層神經(jīng)元數(shù)；u為輸出層神經(jīng)元數(shù)；z為1～10之間的常數(shù)。

對(duì)于隱含層傳遞函數(shù)采用與輸入層傳遞函數(shù)相同的形式，見(jiàn)式(10)所示，而其輸出計(jì)算式為

i=1，2，3，j=1，2，…，J

(10)

2)輸出層設(shè)計(jì)

因采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量模型預(yù)報(bào)的是布料機(jī)輸送量，所以輸出層神經(jīng)元數(shù)量為1。輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)采用純線性(purelin)函數(shù)，即采用式(11)來(lái)計(jì)算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺旋輸送量預(yù)報(bào)模型

(11)

式中：O為輸出層神經(jīng)元實(shí)際輸出，wj為隱含層第j個(gè)神經(jīng)元到輸出層神經(jīng)元的連接權(quán)值，其初始值通常也是隨機(jī)產(chǎn)生，θ為輸出層神經(jīng)元的閾值。

3.2 誤差的反向傳播

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用誤差反向傳播方式調(diào)節(jié)各層權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)輸出值逐漸趨于目標(biāo)值。具體做法是：求出輸出節(jié)點(diǎn)誤差，采用誤差梯度下降法(trainlm)修正各層連接權(quán)值和閾值，由輸出層到隱含層逐層修正，形成反向傳播，經(jīng)過(guò)多次反向傳播修正，直至BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出誤差減少到指定目標(biāo)精度范圍內(nèi)，輸出最終預(yù)測(cè)結(jié)果。

1)輸出層節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值與閾值的修正

輸出節(jié)點(diǎn)的均方誤差為

(12)

式中，E為輸出節(jié)點(diǎn)的均方誤差；Ot為輸出層神經(jīng)元的期望輸出，p為樣本數(shù)。

均方誤差對(duì)輸出節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值求導(dǎo)，得

(13)

E是多個(gè)Op的函數(shù)，各Op間相互獨(dú)立。

設(shè)輸出節(jié)點(diǎn)誤差為δ=(Ot-O)，則

(14)

采用誤差梯度下降法修正連接權(quán)值，則

(15)

(16)

式中：η為學(xué)習(xí)速率，η∈(0，1)，k為訓(xùn)練步數(shù)。

均方誤差對(duì)輸出節(jié)點(diǎn)閾值求導(dǎo)，得

(17)

根據(jù)誤差梯度下降法對(duì)閾值修正得

(18)

θ(k+1)=θ(k)+Δθ=θ(k)-ηδ

(19)

2)隱含層節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值與閾值的修正

隱含層節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值與閾值的修正方法與均方誤差對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值求導(dǎo)，得

(20)

(21)

采用誤差梯度下降法修正連接權(quán)值，則

(22)

(23)

在對(duì)網(wǎng)絡(luò)各層連接權(quán)值修正的同時(shí)，閾值也要被修正。均方誤差對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)閾值求導(dǎo)

(24)

根據(jù)誤差梯度下降法對(duì)隱含層閾值修正得

(25)

qj(k+1)=qj(k)+Δqj=qj(k)-ηδj

(26)

將修正后的連接權(quán)值和閾值代入式(10)和(11)并計(jì)算均方誤差直至其小于0.001，輸出布料機(jī)輸送量的預(yù)測(cè)值。

綜上，設(shè)計(jì)的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量預(yù)報(bào)模型結(jié)構(gòu)如圖2所示，其輸入層有3個(gè)神經(jīng)元，它們對(duì)應(yīng)的輸入量依次為螺距、螺桿轉(zhuǎn)速和混凝土配比，輸出為布料機(jī)輸送量。

圖2 輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3.3 計(jì)算步驟

1)算法參數(shù)初始化。隨機(jī)產(chǎn)生隱含層和輸出層的閾值初始值、輸入層到隱含層以及隱含層到輸出層的連接權(quán)值初始值。

2)輸入數(shù)據(jù)歸一化處理。輸入影響因素?cái)?shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)輸出值構(gòu)成的樣本數(shù)據(jù)集，采用式(5)對(duì)樣本輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

3)樣本數(shù)據(jù)輸入的正向傳播計(jì)算。對(duì)樣本輸入影響因素，依次按照式(7)、(10)和(11)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值，即螺旋輸送量預(yù)報(bào)值。

4)誤差計(jì)算與判斷。按式(12)進(jìn)行均方誤差的計(jì)算，若均方誤差小于目標(biāo)誤差，則將y=O代入式(5)，進(jìn)行輸出數(shù)據(jù)的反歸一化處理，輸出最終BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸送量預(yù)報(bào)值；否則進(jìn)行步驟5)，并重復(fù)步驟3)和4)。

5)連接權(quán)值和閾值的修正。按式(16)和(19)進(jìn)行輸出層連接權(quán)值和閾值計(jì)算，按式(23)和式(26)進(jìn)行隱含層連接權(quán)值和閾值計(jì)算，并計(jì)算輸送量。

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算流程圖

4 仿真研究

為驗(yàn)證布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型的效果，對(duì)基于經(jīng)驗(yàn)參數(shù)的傳統(tǒng)螺旋輸送量解析模型以及本文設(shè)計(jì)的布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行仿真，并分析比較二者仿真效果。

為達(dá)到上述目的，首先對(duì)實(shí)驗(yàn)條件及樣本數(shù)據(jù)的獲取進(jìn)行說(shuō)明介紹；其次，對(duì)布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行調(diào)試優(yōu)化；最后，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比并分析效果。

4.1 實(shí)驗(yàn)條件及樣本數(shù)據(jù)獲取

為實(shí)現(xiàn)后續(xù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量預(yù)報(bào)的仿真，需要樣本數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)。由于預(yù)制構(gòu)件廠的布料機(jī)體積大，很難準(zhǔn)確對(duì)混凝土進(jìn)行稱(chēng)重來(lái)評(píng)估布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)效果。因此按照容積5:1的比例對(duì)工廠布料機(jī)進(jìn)行縮小，搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，使用PLC對(duì)螺桿轉(zhuǎn)速等進(jìn)行控制，并通過(guò)電子天平來(lái)測(cè)量布料機(jī)輸送的混凝土重量。

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的尺寸參數(shù)為：D=105mm，d=52mm，傾斜角度為0°。由傾斜角度及混凝土粒徑查經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)可確定螺桿修正系數(shù)c=1，填充率Ψ=0.3。

根據(jù)實(shí)驗(yàn)臺(tái)參數(shù)，取螺距P=[90，100，105]mm，螺桿轉(zhuǎn)速n=[15，30，50，60]r/min，以及四種行業(yè)內(nèi)常用的混凝土配比。將以上三種因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)排列組合，取36組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)出每組數(shù)據(jù)下不同的輸送量值，作為樣本數(shù)據(jù)。

從實(shí)驗(yàn)獲得的36組數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇30組數(shù)據(jù)，用作BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，剩余6組數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證數(shù)據(jù)。并使用平均相對(duì)誤差來(lái)表征預(yù)測(cè)誤差。

4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)調(diào)試優(yōu)化

為使設(shè)計(jì)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量預(yù)報(bào)模型通過(guò)有限的訓(xùn)練達(dá)到較好的預(yù)報(bào)效果，分別對(duì)隱層神經(jīng)元數(shù)量以及學(xué)習(xí)速度速率進(jìn)行調(diào)試優(yōu)化。

由第2節(jié)可知，本文設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量模型的輸入層神經(jīng)元數(shù)為3，輸出層神經(jīng)元數(shù)為1，代入式(7)可得隱含層神經(jīng)元數(shù)范圍區(qū)間為3～12。根據(jù)圖2中建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，固定學(xué)習(xí)速率為0.01，令隱含層神經(jīng)元數(shù)J=[3，4，5，6，7，8，9，10，11，12]，使用隨機(jī)選擇的30組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，剩余6組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，逐個(gè)計(jì)算每個(gè)隱含層神經(jīng)元數(shù)量對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差。所以每組仿真反復(fù)進(jìn)行15次，記錄15次仿真中最小的預(yù)測(cè)誤差值，如表1所示。

表1 不同隱含層神經(jīng)元數(shù)下的預(yù)測(cè)效果

由表1中各個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)量對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)誤差可知，當(dāng)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3時(shí)，對(duì)應(yīng)預(yù)測(cè)誤差最小，所以，隱含層神經(jīng)元數(shù)量確定為3。

在確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量預(yù)報(bào)模型的基礎(chǔ)上，調(diào)試網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在有限訓(xùn)練次數(shù)內(nèi)的收斂速度及效果。學(xué)習(xí)速率一般采用試錯(cuò)法，其取值范圍通常在0.001～0.8之間。為兼顧學(xué)習(xí)速率調(diào)節(jié)的快速性及效果，當(dāng)其在0.001～0.01之間時(shí)，設(shè)置變化步長(zhǎng)為0.001；當(dāng)學(xué)習(xí)速率在0.1～0.8之間時(shí)，設(shè)置變化步長(zhǎng)為0.01。根據(jù)圖2中建好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，固定隱含層神經(jīng)元數(shù)為3，使用隨機(jī)選擇的30組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，剩余6組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，逐個(gè)計(jì)算每個(gè)學(xué)習(xí)速率對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差。每組仿真反復(fù)進(jìn)行15次，記錄15次仿真中最小的且小于0.1的預(yù)測(cè)誤差值，如表2所示。

表2 不同學(xué)習(xí)速率下的預(yù)測(cè)效果

由表2知，當(dāng)學(xué)習(xí)速率為0.43時(shí)預(yù)測(cè)誤差為最小值，即0.0389，所以學(xué)習(xí)速率設(shè)置為0.43。

至此，布料機(jī)輸送量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)已調(diào)試完成，對(duì)調(diào)試好的模型進(jìn)行仿真，如圖4所示。

圖4 仿真結(jié)果曲線

4.3 效果分析

采用剩余6組數(shù)據(jù)分別使用螺旋輸送量機(jī)理預(yù)報(bào)模型式(4)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量預(yù)報(bào)模型進(jìn)行預(yù)報(bào)，兩個(gè)模型輸出的預(yù)報(bào)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，如圖5所示。螺旋輸送量機(jī)理模型以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量模型預(yù)報(bào)值的平均相對(duì)誤差如圖6所示。

圖5 螺旋輸送量期望值與預(yù)報(bào)值對(duì)比效果圖

圖6 兩種模型預(yù)報(bào)的平均相對(duì)誤差對(duì)比圖

從圖5可以看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)值明顯比螺旋輸送量機(jī)理模型的計(jì)算值更接近實(shí)際輸送量值。由圖6可進(jìn)一步看到，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)螺旋輸送量預(yù)報(bào)模型的預(yù)測(cè)誤差在0.0389附近波動(dòng)；而機(jī)理預(yù)報(bào)模型的預(yù)測(cè)誤差則波動(dòng)較大。綜上可知，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺旋輸送量模型預(yù)報(bào)精度明顯高于基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的螺旋輸送量機(jī)理預(yù)報(bào)模型，且預(yù)報(bào)值振幅小，計(jì)算結(jié)果更加穩(wěn)定。

5 結(jié)論

預(yù)制構(gòu)件混凝土布料機(jī)進(jìn)行自動(dòng)布料重量控制時(shí)，因基于經(jīng)驗(yàn)值的螺旋輸送量機(jī)理預(yù)報(bào)模型計(jì)算精度低，導(dǎo)致重量控制系統(tǒng)因缺少準(zhǔn)確目標(biāo)設(shè)定值而無(wú)法充分發(fā)揮其性能。為此，結(jié)合螺旋輸送量預(yù)報(bào)機(jī)理，以輸送物料性質(zhì)、轉(zhuǎn)速和螺距這三個(gè)主要影響因素為輸入量，以螺旋輸送量為輸出，通過(guò)參數(shù)調(diào)試提出并建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺旋輸送量智能預(yù)報(bào)模型，其模型結(jié)構(gòu)為3-3-1。在此基礎(chǔ)上開(kāi)展仿真，結(jié)果表明，與基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的螺旋輸送量機(jī)理模型計(jì)算數(shù)據(jù)相比，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的螺旋輸送量預(yù)報(bào)精度高，且計(jì)算結(jié)果平穩(wěn)性好，不會(huì)出現(xiàn)過(guò)大振動(dòng)，體現(xiàn)出良好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，可用于混凝土布料重量自動(dòng)控制系統(tǒng)目標(biāo)值的設(shè)定，為預(yù)制混凝土構(gòu)件重量的自動(dòng)化和智能化控制奠定基礎(chǔ)。