混凝土布料机是混凝土预制构件生产线的重要设备,其自动控制系统是实现生产线自动化的关键。重量控制系统是布料机自动控制系统的一个子系统,其控制精确度直接关系到预制构件的产品质量。混凝土布料机螺旋输送量传统机理模型计算精度低,无法直接作为目标值用于重量控制系统。所以,完成螺旋输送量的建模与预报成为当前实现重量自动控制系统的首要任务。本文将以实现布料重量预报为目标,研究混凝土布料机螺旋输送量模型的建立方法,具体研究内容如下:(1)混凝土布料机螺旋输送理论研究。为给螺旋输送量模型建立的参数确定提供合理依据,同时也为实验方案的制定做准备,从受力和速度两个方面研究混凝土布料机螺旋输送工艺,并基于螺旋输送工艺研究,将输送量影响因素归类;采用单一变量分析方法,开展数值仿真研究,得出各影响因素对螺旋输送量的影响趋势;分析各螺旋输送量影响因素对螺旋输送量的影响效果,得出主要影响因素中的螺旋叶片直径、螺距、螺旋转速、填充率对螺旋输送量的影响较大。(2)基于能量守恒定律的螺旋输送量建模研究。针对布料机螺旋输送量传统机理模型计算精度低、影响因素考虑不全以及无法反映出输送过程存在的复杂机理问题,基于能量守恒定律建立螺旋输送量机理模型。首先根据螺旋输送机理,分析螺旋输送过程中的能量转化,利用能量转化关系建立螺旋输送量机理模型;然后通过实验确定模型中摩擦系数、填充率等参数值,进而修正并完善模型;最后通过实验验证模型对螺旋输送量的预报效果,得出能量守恒模型的计算精度高于传统机理模型。(3)基于BP神经网络的螺旋输送量建模研究。针对螺旋输送机理复杂导致无法对机理模型开展无休止的深入研究,从而很难再提高机理模型预报精度的问题。根据BP神经网络的原理与计算步骤,建立了5-5-1的螺旋输送量BP神经网络模型,并使用实验数据对其进行训练和验证,进一步提高了螺旋输送量预报精度和稳定性。(4)基于机理-智能混合方法的螺旋输送量建模研究。针对混凝土种类或设备参数发生变化时,无法单纯采用BP神经网络预报螺旋输送量的问题,以偏差理论为基础,结合传统机理模型和BP神经网络误差模型建立了螺旋输送量混合智能模型,并根据实验数据验证模型。此模型既提高了螺旋输送量预报的准确性与稳定性,又避免了整个重量控制系统因BP神经网络模型计算失效而无法使用的问题。混凝土布料机螺旋输送量模型建立方法的研究,能够实现布料机重量预报并为重量控制系统提供目标值,为混凝土布料机自动化、智能化的实现奠定了基础。