黄华

摘 要：雷蒙磨是重要的磨粉设备，对其进行科学而有效地设计与改进是十分关键的，让其可以自动进行给料，有利于提升生产精度与效率，也有利于节约资源。本文设计基于STM32单片机与机器视觉技术的雷蒙磨自动给料机控制器，利用神经网络技术来进行参数自动设定，其对于一些简单的使用场景，可以进行快速的收敛，在工程中得到了极为广泛的应用，在非线性领域，自适应动态规划有着极为重要的作用。本文对其展开探讨，为其进一步发展打下坚实的基础。

关键词：雷蒙磨；自动给料机；控制器

1 引言

由于自动给料机系统成本较高，以及对其改造困难等限制，自动给料机系统还未完全覆盖各工厂。针对部分工厂不好改造，相应投入有限的情况，需要设计一套成本低、安装改造方便、实用、可靠的自动给料机控制系统。在以上情况受限下，还能够为自动给料机控制、节约能源提供可靠帮助，减少电量浪费，提升自动给料机利用率。只需要利用单片机设计一款自动给料机控制系统，通过智能控制，减少当前手工控制导致的电量浪费、设备使用寿命短等资源浪费现象。目前，我国设备与能源危机已经开始影响到人们日常的生产、生活，物价上涨，人口失业等社会现实都与其有着密切联系。尤其是近年来，国内出现部分地方过分开采，为了追求地区经济快速发展，造成了资源浪费、能源消耗严重的现象。传统雷蒙磨给料机系统设计存在布线复杂、能源浪费、管理落后、舒适度低、设备寿命短等缺点，无法满足人们多方面需求。因此，随着技术发展、人们需求提升，如何设计出低能耗、易管理控制、舒适度高的新型给料机控制系统是新时期工业建設的重点内容。

2 系统设计方案

2.1 工作原理分析

单片机上电复位，自检外围芯片和传感器，进行误差校正，显示屏显示雷蒙磨累计运行时间，控制鼓风电机，主轴电机，给料电机的继电器吸合，常闭触点断开，保证雷蒙磨按照正确的顺序启动。雷蒙磨启动顺序完成后，采集主轴电机电流和风机电流，经过积分、动态神经网络运算、控制给料速度。利用图像识别计算计算速度数据，反比例积分、计算，得出控制数据去触发可控硅的导通角，通过改变励磁线圈产生磁场的强弱，来稳定分析的速度。当主轴电机和鼓风机电机的电流、分析机的速度超过设定上/下限数据，主轴电机温度超过设定值时，报警继电器吸合，声光报警，停止运行，显示屏显示相应故障代码。当主轴电机电流小于动态神经网络设定的下限参数时，是磨室内物料较少，报警器继电器吸合，当主轴电流恢复时，报警器复位。按下自动停止按扭，停止给料，30秒后当主轴电流小于动态神经网络设定的下限参数，顺序停止主轴电机，风机，分析机，防止物料堵塞磨辊装置。停车后运行时间超过设定的时间参数，显示屏显示时间超时，否则显示累计运行时间。

2.2 硬件电路设计

本文使用OpenCV作为机器视觉模块的试验平台，根据雷蒙磨自动给料机的实际使用场所，OpenCV的30万像素，320*240-640*480分辨率已经可以达到要求。另外OpenCV Cam M7由216MHz ARM Cortex M7处理器供电且配有IO口，可以驱动各种型号电机。雷蒙磨自动给料机定位系统采用STM32F765VI作为雷蒙磨自动给料机的控制模块，并配上TB6612电机驱动板实现对雷蒙磨自动给料机的控制，STM32F765VI可以通过TB6612电机驱动板控制模拟其移动。磨室控制模块采用搭载STM32F103的控制板控制舵机，本文中采用两个舵机来模拟真实情况下其工作情况。在实际生产中雷蒙磨自动给料机有着严格的技术参数要求，其中机器视觉模块、雷蒙磨自动给料机控制模块和磨室控制模块由STM32F765VI，TB6612电机驱动板和STM32F103组成，其中雷蒙磨自动给料机控制模块负责控制雷蒙磨自动给料机移动并向磨室控制模块和机器视觉模块发送信息和收集信息，模块上的USB模块负责程序的载入，电源模块负责给控制模块供电。机器视觉模块负责对摄像头的图像进行处理并将特征提取出来，同时将图像特征与机器视觉库内的特征进行对比。磨室控制模块负责控制磨室更换工具以及清除作业。

将AprilTag标记法内置于STM32单片机，并且在OpenCV开源微型机器上搭载一款Micro Python解释器和OV2640图像传感器，在通过Python脚本语言编程来实现控制摄像头聚焦判断物体空间位置信息、提取数据特征和颜色追踪以及引导雷蒙磨自动给料机追踪物体等功能。这使得OpenCV可以快速获得图像信息并使得雷蒙磨自动给料机定位系统可以得到更多的位置信息，然而在雷蒙磨自动给料机实际生产生活中，由于工作环境处于室外，从早上开工到下午工作结束环境光强度变化明显且极易受环境影响。AprilTag标记法是一种利用Tag标记粘贴到物体进而判断物体距离的方法，所以极易因环境光线强度的变化而发生失效。在实验过程中，环境光的变化会直接导致黑白像素差的减少，标志位识别出错，如果贸然将其应用在雷蒙磨自动给料机上很可能会出现定位失败。因此也可使用摄像头可视角度测距法来作为环境光较弱时AprilTag标记法失效时的替代方案。

2.3 软件算法设计

在软件方面主要采用的是基于神经网络的动态规划算法。它主要是通过函数的逐次逼近使得整个的优化策略，越来越接近于实际的需求，这样就可以得到最优化的指标，通常情况是用两个神经网络来对于函数进行优化控制的，这样就能有效的对于非线性问题中的自适应动态规划进行有效的解决。很多专家对于非线性系统中的优化控制进行了广泛而深入的研究，提出了动态规划的观点，所以自适应动态规划主要是采用神经网络的方式来进行最优化问题的求解，由于神经网络可以对自身的权重进行调整，通过多个数学模型来对这些问题进行最优化解决，辅助管理人员进行情况的判断与决策，使得整个项目的效率提升。因此，在很多程度上它具有较强的自学习和适应能力。但是其由于需要对于任意控制方案进行初始化，我们计算出的这个策略不一定是最优化的允许控制方案，因此还需要值迭代算法来进行优化。在整个值迭代的算法的计算当中，对于系统的内部动态特性要求是非常高的，在每一步的计算当中都需要对此进行计算，同时我们要尽量的让状态的函数，更加的逼近代价函数最终得到最优化的情况，在迭代步数趋近无穷的时候，就可以求出最优化的代价函数，这样就可以对于最优化的策略进行分析。

3 总结

本文提出的雷蒙磨自动给料机控制系统如果广泛应用于市场，便可以实现其自动化生产，极大提高生产效率。随着我国政府提出可持续发展战略以及社会发展方向，我国环保、能源等方面问题受到各界广泛关注，各界在节约资源、新能源开发上做出的努力有目共睹。我们也需要响应国家号召，不断改革创新技术、产业结构，减少资源消耗，提升控制效果，争取获得较高的经济收益。

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