基于神经网络的混凝土浇筑工序振动器优化控制.pdf

CONSTRUCTION MACHINERY 1092023/09总第571期基于神经网络的混凝土浇筑工序振动器优化控制李高健1，孙成雨2（1.空军特色医学中心，北京 100142；2.31539部队，北京 100144）摘要振动器是混凝土浇筑施工中的常用机械设备，通过调节操作转速实现对出力的控制，从而实现振动力的持续输出。依据水泥混凝土性能的变化动态调整振动器的输出，是提高工作效率的可行方法。为了实现这一目标，本文选择ZN50型振动器作为研究对象，通过对其建立数学模型厘清了操作转速与出力之间的理论关系，利用PID方法设计了基本控制器，应用ANN完成控制系统自适应调整，实现了对控制器的在线控制；之后将这种优化后的控制方法应用在了混凝土浇筑的关键工序中，通过实例从工作效率提升和电力资源支出等两个方面论证了方法的先进性与实用性，为振动器的改进以及混凝土浇筑工艺的智能化改造提供了新思路。关键词混凝土浇筑；振动器；PID控制；神经网络；在线自适应优化中图分类号TU64 文献标识码A 文章编号1001-554X（2023）09-0109-06Optimization control of vibrator in concrete pouring process based on neural networkLI Gao-jian，SUN Cheng-yu振动器是建筑工程项目施工中的常用机械设备，尤其是混凝土浇筑工序中的必备机具1，2。利用振动器可以对沥青、混凝土等混合料施加不间断的振动力，增加混合料中不同颗粒间的碰撞速率与频率，从而阻止混凝土凝聚成团。另外，还可以利用振动器改善水泥内部微观结构从而提高水化程度，提升混凝土的使用质量3，4。振动器具有不同的类型，在小型工程项目施工过程中经常采用插入式振动器。这种振动器小巧、便携、操作简单，通过调节操作转速实现对出力的控制，从而实现振动力的持续输出5，6。混凝土浇筑施工中，混凝土的性能随时间动态变化。如果使用恒定的转速对振动器出力进行控制，虽然可以保证振动效果，但是并不是最优的选择7。因此，振动器的操作转速需要人工根据混凝土性能的变化以及工程经验进行实时调整。这种方法费力、费时，并且调整效果得不到可靠保证。国内外很多学者开展了振动器控制方法的研究。例如，王福林提出可以对轴承安装精度进行控制，从而实现对振动器出力的调节8；郝磊等提出了一种对震源进行改进的方法，实现了振动能力的可控与提升9；钟明灯将ADAMS软件应用到混凝土砌块成型机振动系统研发中，通过改进控制算法实现了振动器振动幅度的增加，从而提高了混凝土搅拌效率10；曹京年等基于改进控制算法提升了振动器驱动电源的输出频率，从而提高了驱动力并减小了输出功率的损失11；马磊等研究了可控震源振动器的控制系统频率响应耦合关系，为改进频率响应特征曲线奠定了理论基础，在工程应用中取得了良好的效果12。综合以上文献可以看出，对振动器进行振动性能提升改进，可以利用改进控制算法的方法进行，这样不仅投入较小，而且容易实现，适合于中小型企业。在插入式振动器的可靠性控制中，比例-积分-微分（Proportional Integral Derivative，PID）方法被广泛采用13。这种方法实时计算系统输出与期望输出的比较误差，对比较误差进行反馈控制，从而达到消除误差、使系统输出快速、稳定地逼近期望输出14。这种方法的可靠性被理论和工程实践所证明，同时易于在可编程控制器（Pro-DOI:10.14189/ki.cm1981.2023.09.017收稿日期2023-01-06通讯地址孙成雨，北京市石景山区八大处路甲24号院110 建筑机械设计计算DESIGN&CALCULATIONgrammable Logic Controller，PLC）上实现，因此可以用来改进振动器的操作转速与出力的拓扑关系。在这方面，赵娜飞、朱虹、任中全等学者进行了有益的尝试，虽然控制对象与本文不同，但是控制方法可以借鉴15-17。利用PID方法对插入式振动器进行控制，控制系数的调整是关键也是难点。传统上，控制系数通过反复进行的试错方法（trail-and-error me-thod）调整，不仅耗时耗力，而且往往达不到理想的效果。近年来，人工神经网络（Artificial Neu-ral Network，ANN，简称为神经网络）兴起，它是一种基于数理统计分析的仿生物优化计算方法，通过将多个类比神经元（neuron）的人工节点进行网状连接实现对（非）线性函数的逼近或近 似18。利用ANN对PID控制方法进行逼近，在这个过程中实现控制系数的自适应调整，是一种高效率的方法，同时具有理想的精度19。本文尝试采用ANN结合PID方法对某型插入式控制器的操作转速与出力关系进行动态调整，基于仿真分析获得预期的控制系数自适应变化曲线，之后将这种控制器封装进PLC中应用在混凝土浇筑过程中，通过数据对比验证这种优化控制的实际效果，从而为控制器工作效率的提升提供一种新方法。1 研究对象1.1 振动器的物理结构电动超长软轴行星插入式振动器是当前建筑行业所用振动器的主流，其中尤以ZN50型为代 表20。这种振动器主要由电动机、机座底盘、用于连接两者的转向轴以及防尘罩、振动棒组件、软轴软管组件等组成，结构如图1所示。电动机防尘罩转向轴机座底盘软轴软管组件振动棒组件图1 ZN50型振动器结构组成正是由于软轴软管组件的存在，该型振动器在工程中能够兼顾振捣楼面和浇筑立柱：用于立柱浇筑时可以有效伸长，用于楼面振捣时可以避免管轴打盘。但是，该型振动器在使用过程中存在传动效率受限、容易引发共振、长时间工作散热效果不佳等缺陷。因此，需要研究操作转速与出力之间的变化关系，通过对转速实施精准控制，在获得理想出力的同时尽可能减小甚至消除这些缺陷。1.2 振动器的数学模型为了简化分析，该型振动器的数学模型可以表示为21()()()(1()exp()()()()(1()exp()()()y tx tx tDx ty ty ty ty tBDx ty t u ty t （1）式中 u（t）表示振动器的操作转速，r/min；y（t）表示出力，N；x（t）表示可监测压力差，Pa；B、D、均为与结构相关的常量。在混凝土浇筑工序中，我们关注振动器操作转速与出力之间的拓扑关系，因此在本文的分析中选择u（t）作为控制变量，y（t）作为输出变量，x（t）作为状态变量。2 控制方法2.1 基本控制器PID控制器在工业控制中应用广泛。这种控制器将系统输出数据与期望数据进行比较，对获得的比较误差进行非线性化处理，也就是通过比例、微分、积分单元分别获得当前误差、过去累积误差和未来误差，通过高效消除误差实现输出数据向期望数据的逼近，最终获得预期的控制效果。PID控制器采用闭环反馈控制方法，具有较快的反应速度、较小的过冲程度和较弱的系统震荡，在噪声环境中表现稳定，因此被选为本文的基本控制器。假设震动泵期望出力为ys（t），则比较误差可以表示为e（t）=ys（t）-y（t）（2）CONSTRUCTION MACHINERY 1112023/09总第571期PID控制器的标准形式为0d()()()()ddtpide tu tk e tke tkt （3）式中 kp、ki、kd均为大于0的待调整常数，分别被称为控制器的比例系数、积分系数和微分系数，统称为控制系数。通过调整kp、ki、kd这3个控制系数，PID控制器可以获得不同的性能表现，从而实现对震动泵出力的调节。2.2 神经网络结构ANN采用层次化的可描述数学结构，由输入层（input layer）、若干隐含层（hidden layer）和输出层（output layer）组成；各层之间由若干可以被调节的权重值（weight）连接，权重值通过学习算法（learning algorithm）在线更新；层内神经元利用激励函数（activation function）实现对数据的短时间长尺度驱动。基于这种特殊的层次结构，ANN具有类人的简单决策与判断能力，是实现智能计算的重要手段。ANN为控制器在线调整参数提供了新思路。根据Kolmogorov神经网络映射理论（Map-ping Neural Network Existence Theorem），3层ANN可以实现对任意连续非线性函数的精确逼近。本文采用3层结构形式的ANN，即包括1个含有Ni个神经元的输入层、1个含有Nh个神经元的隐含层和1个含有No个神经元的输出层。本文选择振动器的操作转速u（t）作为ANN的输入、出力y（t）作为输出，在PID控制器的拟合过程中实现控制参数的在线自适应调整。本文所采用的ANN拓扑结构如图2所示。输出层输入层u(t)y(t)隐含层图2 ANN拓扑结构2.3 网络训练在确定ANN拓扑结构及输入、输出的基础上，本文采用信号正向传输（forward transmis-sion）-误差反向传播（back propagation）算法对ANN进行在线训练。训练过程分为两个步骤：误差的正向传输与反向传播。（1）步骤1：信号正向传输。在ANN内部，也就是输入层、隐含层与输出层之间，信号沿正向向前传输，从而实现相邻层之间映射关系的建立。在采样时刻n（t=nTs，其中Ts为采样时间间隔），各层之间的信号映射关系，可以用以下公式表示：输入层，信号采用线性方式传输，其输入和输出分别表示为(1)(1)(1)()()()()Inu nOnIn （4）式中 上标数字是各层的编号，如（1）、（2）和（3）分别表示输入层、隐含层和输出层；字母I和O分别代表输入量和输出量。隐含层，接收经过加权求和后的输入层输出量后进行激励，之后输出(2)(1)1(2)(2)()()()()()iNhjjiijjInwn OnOnIn （5）式中 whji表示输入层-隐含层之间的连接权重值，i=1，2，Ni，j=1，2，Nh；表示 激 励 函 数，本 文 采 用 s i g m o i d 函 数，即 sssseesee。输出层，接收经过加权求和后的输出层输出量后进行激励，之后输出(3)(2)1(3)(3)2()()()(1)()hNoljjljllInw n OnOnIn （6）式中 wolj表示隐含层-输出层之间的连接权重值，l=1，2，No。（2）步骤2：误差反向传播。112 建筑机械设计计算DESIGN&CALCULATION控制变量沿正向传输，定义ANN输出层的输出量为被控系统在该控制变量作用下的输出变量。输出变量与期望输出比较，产生比较误差。采用比较误差构建ANN的损失函数，通过使比较误差回传、更新ANN各层之间连接权重值的动态过程，可以使损失函数不断沿梯度下降并最终收敛到0，从而实现ANN对PID控制过程的准确拟合。选择关于比较误差的凸函数作为损失函数 22211()|()()|()()22ssE ny ny nynyn （7）式中 符号|表示范数计算。在误差回传过程中，隐含层-输出层之间的连接权重值wolj按照如下方式更新()(1)()()ooljljoljE nwnwnwn （8）式中()(1)()()ooljljoljE nwnwnwn表示ANN的学习率。输入层-隐含层之间的连接权重值whlj按照如下方式更新()(1)()()hhjijihjiE nwnwnwn （9）通过误差反向传播，各个连接层之间的权重值被不断更新，从而实现损失函数E（n）沿梯度下降最终收敛到0，确保ANN的输出变量y（n）逐渐向期望输出ys（n）。2.4 在线调参在收敛过程中，控制系数同样遵循梯度下降的方法进行同步更新()(1)()()()(1)()()()(1)()()pppiiidddE nknknknE nk nk nk nE nknknkn （10）这样，通过ANN对控制过程的在线模拟，就可以实现控制系数的自适应调整，从而实现对振动器的优化控制。整个过程如图3所示。ANN振动器控制器期望输出yskp，ki，kdyyue-+0()()()()tpidde tu tk e tkedt kdt=+图3 振动器的优化控制3 控制效果检验3.1 工程概况某油漆喷涂车间位于上海市杨浦区，主要用于实施大型重装设备的喷涂工艺，具有相对密闭性。按照设计标准，该车间占地120000m2，建筑面积80000m2，由焊接、部件清理、喷漆、装配等工位构成，属于钢结构大跨度厂房，屋架高12m，耐火等级二级。施工过程中，混凝土在外场配制，经过短程公路运输至现场浇筑。共计划浇筑混凝土10000m3，按照振捣立柱浇筑梁板浇筑楼道浇筑养护的顺序实施。总体浇筑要求如表1所示。表1 某油漆喷涂车间混凝土浇筑基本要求项目指标轴线位移/mm7垂直度/mm11标高/mm10截面尺寸/mm+7，-5表面平整度/mm7预埋管件/mm5在该车间建设过程中，主要利用ZN50型电动超长软轴行星插入式振动器完成混凝土浇筑任务。除了确保工程质量满足表1中的基本要求外，我们更关注对振动器进行优化控制后带来的经济效益方面的提升。3.2 控制结果在施工过程中，对运至施工现场的混凝土检测（查验出厂说明或现场测量）其密度、胶砂流动度、凝结时间、稠度用水量、烧失量、比表面积、抗压强度、抗拉强度、弹性模量，在不同的输入信CONSTRUCTION MACHINERY 1132023/09总第571期号下利用ANN调试PID控制器的参数，对不同参数作用下振动器的操作转速（r/min）、出力与搅拌效果进行记录。利用ANN结合PID控制器对ZN50型振动器进行仿真控制，参数设置如表2所示。表2 仿真控制参数设置名称数值振动器模型结构参数B8结构参数D0.72结构参数20结构参数0.3ANN学习率()(1)()()ooljljoljE nwnwnwn0.9在实验室环境下，利用ANN优化PID后对ZN50型振动器进行控制验证。考虑到利用振动器搅拌混凝土会产生粘滞作用，将这种作用视为噪声干扰，仿真结果如图4所示。a 输入-输出关系b PID控制器控制参数自适应调整000010.5010.5参数kp参数kd参数ki123456789100-0.50.51输出21.52.5102030405060708090100仿真时间仿真时间012345678910仿真时间012345678910仿真时间期望输出ANN输出yPID输出ys图4 ZN50型振动器优化控制仿真效果由此可见，利用ANN优化PID控制器，可以实现对ZN50型振动器的自适应控制。我们将AN-N-PID控制器烧制成电路板（采用组态原件S7-200 SMART PLC实现），将其与ZN50型振动器的电机通过1553B总线串联，在搅拌过程中根据混凝土的性质变化实现实时自适应调参，通过调整振动器的转速实现出力的动态调整。3.3 搅拌能力的提升采用本文设计的方法对ZN50型控制器进行自适应调参，通过调整振动器的转速实现对出力的控制，从而可以根据混凝土性质的变化对搅拌过程进行动态调整。在混凝土浇筑的3个关键工序中，选择立柱浇筑、梁板浇筑、楼道浇筑等进行浇筑时间（编号A）、出力峰值（编号B）、出力均值（编号C）和耗电量（编号D）的对比分析，结果如表3所示。由表3可以看出，采用ANN优化PID控制器后，3个关键工序的浇筑时间比前期工程经验总结出的经验值均有所下降，ZN50型振动器出力的峰值和均值均有有所增加，同时整个施工期间的耗电量有所下降，说明通过自适应调参，振动器的转速可以动态调整，相比于在过去的工程施工中采用的固定转速，可以有效地提升工作效率，并减少电力资源支出，从而达到节能减排和节约成本的效果。4 结论通过对ZN50型插入式控制器进行数学建模建立了操作转速与出力之间的理论关系，之后利用PID方法设计了基本控制器，并应用ANN完成控制系统自适应调整，实现了对控制器的在线控制；之后将控制器封装在PLC中，利用1553B总线与振动器连接，在混凝土浇筑的关键工序中验证了应用效果，从工作效率提升和电力资源支出减少等两个方面论证了这种控制方法的先进性。在本文的研究基础上，可以得到以下结论：（1）利用先进控制方法对插入式振动器的操作转速与出力关系进行优化，可以提高振动器的工作性能。（2）利用ANN对PID控制器的控制系数进行在线调整，可以获得系数随水泥混凝土性能变化的114 建筑机械设计计算DESIGN&CALCULATION自适应输出曲线，在工程实践中可以进一步提高工作效率。表3 搅拌能力对比工序立柱浇筑梁板浇筑楼道浇筑A/hB/kNC/kND/kWhA/hB/kNC/kND/kWhA/hB/kNC/kND/kWh实测值231109010003414085140046140801500经验值24908511004111070170052110751650参考文献1杨力超，武晓晓.摊铺机振捣器和振动器工作参数影响分析J.建筑机械，2011（05）：106-108.2赵玉报，陈寿根，刘泽.高频振捣对混凝土抗冻性的影响机理及在寒区隧道施工中的应用J.工业建筑，2014，44（05）：101-105.3顾洪，肖阳.连续式搅拌器产量影响因素分析J.建筑机械，2022（12）：94-99.4李富乐，李梦豪，王刚，等.级配特征与沥青混合料的施工特性J.建筑机械，2022（04）：73-77.5李斌.砼浇筑施工技术难点及应对措施分析J.江西建材，2020（11）：132+134.6李智鹏，陈荷娟.基于风致振动效应的压电能量收集器技术J.科学技术与工程，2021，21（06）：2132-2140.7司永明，胡敏，贾文渊，等.振动搅拌中混合料温度变化对混凝土性能的影响J.建筑机械，2021（07）：65-68.8王福林.连接器轴承座安装的精度控制技术研究J.机电技术，2022（03）：87-89+104.9郝磊，刘志刚，黄玉峰，等.一种横波可控震源振动器结构及其性能分析J.物探装备，2021，31（05）：311-313.10 钟明灯.基于ADAMS的混凝土砌块成型机振动系统分析J.四川水泥，2020（10）：52-53.11 曹京年，祁文哲，孟建军，等.磁致伸缩振动器驱动电源设计J.工业控制计算机，2020，33（08）：130-132+42.12 马磊，郝磊.可控震源振动控制系统频率响应特性的初步探讨J.物探装备，2018，28（01）：19-22.13 刘万兵，鲁西坤，雷慧杰.基于专家PID算法的转差频率控制策略研究J.微特电机，2022，50（09）：43-47.14 王钧，田文贺，石杰荣，等.基于BP神经网络PID控制的水泥稳定碎石集料计量控制系统研究J.工程机械，2022，53（09）：59-65+9.15 赵娜飞，张芃，蔡萍.PID和自适应算法在脉搏仿真器振动控制中的应用J.测控技术，2015，34（12）：82-85.16 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