基于工业物联网技术的稻谷加工系统研究.pdf
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1、基金项目:湖北省揭榜制粮食科技计划项目(编号:鄂粮函 号,鄂粮函 号)作者简介:周劲(),男,武汉轻工大学副教授.E m a i l:g o o g l e t i m e s q q c o m收稿日期:改回日期:D O I:/j s p j x 文章编号 ()基于工业物联网技术的稻谷加工系统研究R e s e a r c ho np a d d yp r o c e s s i n gs y s t e mb a s e do n i n d u s t r i a l i n t e r n e t o f t h i n g s周劲ZHO UJ i n刘爽L I US h u a n
2、g苗青M I A OQ i n g(武汉轻工大学电气与电子工程学院,湖北 武汉 )(S c h o o l o fE l e c t r i c a la n dE l e c t r o n i cE n g i n e e r i n g,W u h a nP o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y,W u h a n,H u b e i ,C h i n a)摘要:目的:解决稻谷加工系统缺乏设备间信息交流和协调控制导致的大米产出质量不稳定问题.方法:基于工业物联网技术构建了稻谷加工系统层架构,针对架构中网络层、决策层、控制层等层级存在的技术难题分别提
3、出了基于机器视觉的无线传感器网络模型、基于差分进化算法的模糊自整定控制模型和砻谷机胶辊同步控制方法等相应层级难题的解决方法,并对系统的软硬件进行设计,对砻碾工段进行了实际改造,选用早籼稻谷进行了加工试验.结果:相比于传统加工,改进后的稻谷加工系统出糙率提升约,整精米率提升约,生产能耗降低约.结论:设计的基于物联网技术的稻谷加工系统对提高稻谷加工等流程加工系统的智能化改造具有借鉴意义.关键词:物联网;稻谷加工;传感器网络;智能控制A b s t r a c t:O b j e c t i v e:T os o l v e t h ep r o b l e mo f u n s t a b l e
4、 r i c eo u t p u tq u a l i t y c a u s e d b y t h e l a c k o f i n f o r m a t i o n e x c h a n g e a n dc o o r d i n a t e dc o n t r o lb e t w e e ne q u i p m e n ti nt h er i c ep r o c e s s i n gs y s t e mM e t h o d s:B a s e d o nt h ei n d u s t r i a li n t e r n e to ft h i n g st
5、 e c h n o l o g y,a f i v e l a y e r a r c h i t e c t u r eo f t h e r i c ep r o c e s s i n gs y s t e mw a sc o n s t r u c t e d,a n dt h es o l u t i o n st ot h et e c h n i c a lp r o b l e m se x i s t i n g i nt h en e t w o r kl a y e r,d e c i s i o nl a y e ra n dc o n t r o l l a y e
6、 ro ft h ea r c h i t e c t u r e w e r e p r o p o s e d f o r t h e c o r r e s p o n d i n g l a y e rp r o b l e m ss u c ha st h ew i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k m o d e lb a s e do nm a c h i n ev i s i o n,t h ef u z z ys e l f t u n i n gc o n t r o l m o d e lb a s e do nd i f f e r
7、 e n t i a l e v o l u t i o n a r y a l g o r i t h m a n d t h e r u b b e r r o l l e rs y n c h r o n i z a t i o nc o n t r o lm e t h o do f t h eh u l l e r T h eh a r d w a r ea n ds o f t w a r eo f t h es y s t e m w e r ed e s i g n e d,t h ea c t u a l t r a n s f o r m a t i o no f t h
8、eh u l l i n ga n dm i l l i n gs e c t i o nw a sc a r r i e do u t,a n dt h e ne a r l yi n d i c ar i c eg r a i n s w e r es e l e c t e df o rp r o c e s s i n gt e s t s R e s u l t s:C o m p a r e d w i t ht h et r a d i t i o n a lp r o c e s s i n g,t h ei m p r o v e dr i c ep r o c e s s
9、i n gs y s t e mi n c r e a s e dt h eb r o w n i n gr a t ea b o u t,t h ew h o l ef i n er i c er a t eb ya b o u t,a n dt h ep r o d u c t i o ne n e r g yc o n s u m p t i o n i sr e d u c e da b o u t C o n c l u s i o n:T h er e s e a r c h e dr i c ep r o c e s s i n gs y s t e mb a s e do nI
10、 O Tt e c h n o l o g yh a s i m p l i c a t i o n sf o r i m p r o v i n g t h e i n t e l l i g e n t t r a n s f o r m a t i o no f p r o c e s sp r o c e s s i n gs y s t e m ss u c ha s r i c ep r o c e s s i n g K e y w o r d s:i n t e r n e t o f t h i n g s;p a d d yp r o c e s s i n g;s e n
11、 s o r n e t w o r k;i n t e l l i g e n t c o n t r o l稻谷是中国种植面积最大、总产量最多的大宗粮食作物,在中国粮食生产中具有举足轻重的地位.稻谷加工成大米需经过筛分、砻谷、谷糙分离、碾米、抛光、色选、分级、打包等工序.其中,“砻谷谷糙分离碾米抛光”作为稻谷加工的核心工段(砻碾工段),相关加工设备产生能耗占产线总能耗的 以上,所产生的大米增碎占总体的 以上.过高的能耗及增碎主要由砻碾工段设备对米粒的过度加工导致.此外,过度加工会导致谷物中膳食纤维与B族维生素的大量损失,降低大米的营养价值.中国于 年月日起施行大米加工新国标(G B/T )
12、,该标准呈现两大技术特征:适度加工、机器检测.年,党中央、国务院高度重视优质粮食工程建设,以“六大提升行动”(第项为粮食机械装备提升行动)为重点深入推进该项目.近年来,随着先进控制、大数据分析、G通讯等新兴科技的发展,国内外相继开展了基于多学科交叉技术的稻谷加工系统智能化研究.R o s a l e s等开发了便携式碾米系统,满足了偏远地方的稻谷加工需求,且碎米率仅为 左右.瑞士B u h l e r公司生产的大型装备主要在信息交互和数据库建立方面有较大改进.中国在加工智能化方面也有相应探索,包括武汉中机星粮食机械研发的C F N F 碾米机,湖北永祥生产的CM X 抛光机,武汉天拓伟业的A
13、C P H 砻谷机,均配备有工业控制器,实现了高度自动化.然而,传统稻谷加工行业中主要采用砻谷机和多机轻碾技术的碾米机组作为加工F OO D&MA CH I N E R Y第 卷第期 总第 期|年月|设备集群,其控制系统中需要对机组内各环节的加工数据进行检测反馈、参数调控以及数据存储,现阶段使用的机组系统常因缺乏信息交流和协调控制,易引起加工系统内部碾除力度不均或过碾等问题,导致整个机组生产的成品大米质量差异较大,不适用于大规模的标准化生产.“物联网”(I n t e r n e to f t h i n g s)的概念早在 年就被提出,它是通过射频识别系统或类似的信息传感器技术将一切 事物
14、与互 联 网连 接起 来,实 现智 能 识 别 和 管理.将物联网融入工业生产过程,可以实现复杂的数据交换,改善传统复杂的加工制造流程,从而有效提高工作效率.目前国内外学者对工业生产中的物联网技术进行了多方位的深入研究,通过对工业物联网智能设备数据的收集、交换及处理实现了对生产环境更深入的感知与理解,并构建出多种精密的系统来提高工业生产质量,在生产工艺优化、生产设备监控、环境及能源管理等方面均取得很多突破性的应用进展 .基于上述背景,研究针对当前稻谷加工系统中存在的信息交互和协调控制问题,拟设计一种基于工业物联网技术的稻谷加工系统,以期为稻谷加工等流程工业加工系统的智能化改造提供新思路.系统总
15、体设计加工工艺受地域及稻谷品种等因素影响,稻谷的加工工艺稍有不同.现代稻谷加工通常包括原粮清理、垄谷、碾米、白米整理四大工段,加工流程如图所示.清理阶段主要通过去石机、风机等设备对初始稻谷中含有的杂质进行清理;砻谷阶段主要通过砻谷机、谷糙筛等设备实现对稻谷颖壳的去除及稻壳、糙米及混合物的分离;碾米阶段一般通过多道碾米机对砻谷后的糙米进行碾白处理;白米整理是稻谷加工的最后阶段,其根据出产大米的精制程度有所不同,一般包括抛光、分级及色选等工序.在信息化技术融合稻谷加工行业的进程中,稻谷加工工艺一直朝着低破碎、低能耗的方向发展.因此引入工业物联网技术构建的稻谷加工系统,旨在打通各工段间的“信息壁垒”
16、,破解核心工段调控难题,进而提高加工过程的整精米率,同时降低加工能耗,实现稻谷加工系统的动态优化.图稻谷加工工艺流程F i g u r eP r o c e s so fp a d d yp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y系统架构基于工业物联网技术的系统通常建立在特定的架构上,包括具有特殊功能的不同层次和元素 .为实现稻谷加工系统的动态优化控制,将系统架构分为个层级,包括感知层、网络层、决策层、控制层和应用层,如图所示.图稻谷加工系统物联网架构F i g u r e I o Ta r c h i t e c t u r e f o rp a d d y
17、p r o c e s s i n gs y s t e m s其中,感知层主要涉及各机组运行参数传感器、出料口图像采集传感器等,将收集的环境数据进行预处理转化为与其他层级更易兼容的数字数据,获取大米加工后呈现出的物理特性,为工艺参数分析提供数据支撑;网络层主要采用工业物联网,通过部署网络环境,包括通信网络及通信协议的应用,使其满足复杂作业环境中的配置灵活性、网络节点的功耗、时延及故障自修复能力、设备间交互性等工程技术的进一步要求,从而实现感知层多元数据信息到云端服务器的传递功能,保证多设备多系统的管理及协同工作稳定性;决策层执行数据抽象与数据处理工作,将云端积累的数据进行高度抽象,整合多数据
18、源核定数据格式并聚合数据,判断业务需求与所获数据的相关性进行分析与处理.稻谷加工系统中的决策层主要工作可概括为根据传输得到的机组控制器输入数据、被控量检测数据以及大米图片数据进行控制模型建立;控制层面向工程应用场景,是数据处理与工程应用的桥梁,主要工作为将决策层的数据分析结果结合工程实际需求实现结果的控制参数化并进行多层控制参数的传输以实现决策应用.应用层又可以理解为工程层,涵盖所有加工机械及感知设备,层级中的物理设计保证各类食品装备与智能制造F OO DE QU I PME NT&I NT E L L I G E NT MANU F A C TUR I NG总第 期|年月|数据的产生与所获参
19、数数据的充分利用以实现加工装备的正常高效运行.通过制定各层级之间统一的通信协议与平台,实现物联网中各类设备之间的高速信息沟通与交换.关键层级设计及技术研究基于无线传感器网络模型的网络层设计研究提出一种基于机器视觉的无线传感器网络模型,采用图像识别技术分析大米的碾磨程度,再结合传感器网络实现远程检测功能,如图所示.稻谷加工系统的主要工作流程由数据采集环节开始,各传感器节点作为无线传感网络末梢配置摄像头采集碾磨大米图片,n个节点以自组织方式构成网络并通过多跳等方式传送至汇聚节点,汇聚节点对收集的图片信息进行必要处理后进入数据传输环节;原始的图片信息经由无线传感器、防火墙和工业以太网传输路径传送至上
20、位机进行数据分析及处理环节工作;选用大米白度作为图像识别对象,由于大米白度具有随糠层去除程度升高而增加的特性,同品种大米的白度与碾磨精度为正相关关系 .因此,以白度图像识别结果作为大米碾磨程度指标进行反馈调节 .上位机的图像识别技术主要采用支持向量机的方法对大米白度进行多分类.首先,通过图像切割和特征提取完成采集图像数据的预处理,再将预处理后图像进行颜色矩特征提取组成数据集,将其按一定的比例划分为训练样本和测试样本,选择一些结果图像作为模型测试.将提取的特征参数作为支持向量机输入对图像进行分类识别,采用高斯核函数,将低维度数据映射到高维度,实现特征较少的模型多分类.而后将图像识别输出值送至灰箱
21、模型进行分析计算.系统工作至反馈控制环节为止,反馈控制环节是将数据处理中搭建的模型输出及相关数据送至P L C控制器中最终实现对稻谷加工设备的控制.稻谷加工系统中各工序的反馈调节具有同种逻辑,以碾米工序为例,将大米白度图像识别结果传输至P L C中作为碾米环节碾磨实际精度指标输入,P L C将该指标上传至上位机决策层算法模型中进行分析处理,处理后的算法模型输出,即碾米机相关加工参数值被传送至P L C中,执行相应加工程序,实现对碾米机的反馈控制调节.基于差分进化算法模糊自整定控制模型的决策层设计研究提出的基于差分进化算法的模糊自整定控制模型主要涉及到砻谷机、碾米机和抛光机,如图所示.首先,定义
22、设备模型的输入xx,x,xnT和输出变量y,y,ynT.输入变量主要包括砻谷机胶辊转速、碾米机转速、抛光机转速、风门开度、流量阀门开度等,输出变量主要包括爆腰率、过碾率、碎米率、漂白度等.然后进行模糊自整定,主要包括参数的模糊化、制定模糊规则,进行模糊推理,最后对输出进行反模糊化.根据经验选择合适的隶属函数与初始模糊规则,针对初始模糊规则的定义存在缺乏准确性和完整性的问题,提出了一种在线自整定的模糊规则优化方法,通过迭代的方式进行不断修正,如式()所示.Ri(k)Ci(k)ey(k)Ci(k)ri(k)y(k),()式中:Ri(k)输入修正偏差值;i(k)第i条规则的激活度;ey(k)理论输出
23、与实际输出偏差值;ri(k)k时刻的设定值;y(k)k时刻的实际输出值;C 归一化常数.图基于机器视觉的无线传感器网络模型F i g u r eW i r e l e s ss e n s o rn e t w o r km o d e l b a s e do nm a c h i n ev i s i o n|V o l ,N o 周劲等:基于工业物联网技术的稻谷加工系统研究图基于差分进化算法的模糊自整定控制模型F i g u r eF u z z ys e l f t u n i n gc o n t r o lm o d e lb a s e do nd i f f e r e n t
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- 基于 工业 联网 技术 稻谷 加工 系统 研究
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