物料配料闸门系统、及其开度控制方法与装置与流程

本技术涉及智能化，特别是涉及一种物料配料闸门系统、及其开度控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术：

1、物料配料闸门是指控制物料配料重量（流量）的闸门。以饲料配料为例，饲料配料工段是根据生产加工配方，通过合理的输送设备，将所需原料更快更精准的输送至混合机设备中进行混合处理。

2、传统饲料行业配料系统普遍采用绞龙喂料，先高速输送缩短配料时间，在低速进料保证配料精度，但快速和高精度的矛盾一直存在，从而出现了双绞龙或多个绞龙同时进料，无法实现精准的物料配料闸门开度控制。

3、因此，目前急需一种精准的物料闸门开度控制方案。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种精准的物料配料闸门系统、及其开度控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种物料配料闸门开度控制方法。所述方法包括：

3、获取物料下料历史数据，所述物料下料历史数据包括历史物料下料量和对应的历史闸门开度；

4、根据所述物料下料历史数据对原始闸门开度与下料量关系模型进行训练，以使预测下料量和实际下料量均方差误差最小化，得到初始闸门开度与下料量关系模型；

5、获取预设时间内物料配料过程中的物料下料实时数据，所述物料下料实时数据包括实时物料下料量和对应的实时闸门开度；

6、根据所述物料下料实时数据对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型；

7、基于所述已训练闸门开度与下料量关系模型对物料配料闸门开度进行控制。

8、在其中一个实施例中，所述根据所述物料下料历史数据对原始闸门开度与下料量关系模型进行训练，以使预测下料量和实际下料量均方差误差最小化，得到初始闸门开度与下料量关系模型包括：

9、从所述物料下料历史数据随机抽取样本数据，所述样本数据包括样本历史物料下料实际量和对应的样本历史闸门开度；

10、将所述样本历史闸门开度输入至原始闸门开度与下料量关系模型，得到样本历史物料下料量预测值；

11、计算所述样本历史物料下料量预测值与所述样本历史物料下料实际量的均方误差；

12、以所述均方误差最小化为优化目标，采用梯度下降法对所述原始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行迭代更新；

13、当达到预设迭代停止条件时，得到初始闸门开度与下料量关系模型。

14、在其中一个实施例中，梯度下降法的更新公式为：

15、

16、其中，表征任意一个更新后的模型参数，表征任意一个模型参数，表征学习率，表示均方误差对的偏导数。

17、在其中一个实施例中，所述根据所述物料下料实时数据对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型包括：

18、根据所述物料下料实时数据，以所述均方误差最小化为优化目标，采用小批量梯度下降法对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型。

19、在其中一个实施例中，所述根据所述物料下料实时数据对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型之前，还包括：

20、对所述物料下料实时数据进行异常数据检测；

21、若存在异常数据，则剔除所述物料下料实时数据中的异常数据。

22、在其中一个实施例中，所述原始闸门开度与下料量关系模型包括分段线性模型，所述分段线性模型表征闸门开度与下料量之间的函数关系。

23、第二方面，本技术还提供了一种物料配料闸门开度控制装置。所述装置包括：

24、历史数据获取模块，用于获取物料下料历史数据，所述物料下料历史数据包括历史物料下料量和对应的历史闸门开度；

25、初始训练模块，用于根据所述物料下料历史数据对原始闸门开度与下料量关系模型进行训练，以使预测下料量和实际下料量均方差误差最小化，得到初始闸门开度与下料量关系模型；

26、实时数据获取模块，用于获取预设时间内物料配料过程中的物料下料实时数据，所述物料下料实时数据包括实时物料下料量和对应的实时闸门开度；

27、模型更新模块，用于根据所述物料下料实时数据对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型；

28、开度控制模块，用于基于所述已训练闸门开度与下料量关系模型对物料配料闸门开度进行控制。

29、第三方面，本技术还提供了一种物料配料闸门系统，包括数据采集组件、闸门控制器以及物料配料闸门；

30、所述数据采集组件采集物料配料闸门的开度以及对应的实际下料重量数据，并将采集的数据发送至所述闸门控制器，所述闸门控制器采用如上述的方法进行物料配料闸门开度控制。

31、第四方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

32、获取物料下料历史数据，所述物料下料历史数据包括历史物料下料量和对应的历史闸门开度；

33、根据所述物料下料历史数据对原始闸门开度与下料量关系模型进行训练，以使预测下料量和实际下料量均方差误差最小化，得到初始闸门开度与下料量关系模型；

34、获取预设时间内物料配料过程中的物料下料实时数据，所述物料下料实时数据包括实时物料下料量和对应的实时闸门开度；

35、根据所述物料下料实时数据对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型；

36、基于所述已训练闸门开度与下料量关系模型对物料配料闸门开度进行控制。

37、第五方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

38、获取物料下料历史数据，所述物料下料历史数据包括历史物料下料量和对应的历史闸门开度；

39、根据所述物料下料历史数据对原始闸门开度与下料量关系模型进行训练，以使预测下料量和实际下料量均方差误差最小化，得到初始闸门开度与下料量关系模型；

40、获取预设时间内物料配料过程中的物料下料实时数据，所述物料下料实时数据包括实时物料下料量和对应的实时闸门开度；

41、根据所述物料下料实时数据对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型；

42、基于所述已训练闸门开度与下料量关系模型对物料配料闸门开度进行控制。

43、第六方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

44、获取物料下料历史数据，所述物料下料历史数据包括历史物料下料量和对应的历史闸门开度；

45、根据所述物料下料历史数据对原始闸门开度与下料量关系模型进行训练，以使预测下料量和实际下料量均方差误差最小化，得到初始闸门开度与下料量关系模型；

46、获取预设时间内物料配料过程中的物料下料实时数据，所述物料下料实时数据包括实时物料下料量和对应的实时闸门开度；

47、根据所述物料下料实时数据对所述初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型；

48、基于所述已训练闸门开度与下料量关系模型对物料配料闸门开度进行控制。

49、上述物料配料闸门开度控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，获取物料下料历史数据，根据物料下料历史数据对原始闸门开度与下料量关系模型进行训练，以使预测下料量和实际下料量均方差误差最小化，得到初始闸门开度与下料量关系模型；获取预设时间内物料配料过程中的物料下料实时数据；根据物料下料实时数据对初始闸门开度与下料量关系模型的模型参数进行更新，得到已训练闸门开度与下料量关系模型；基于已训练闸门开度与下料量关系模型对物料配料闸门开度进行控制。整个过程中，采用分别历史数据和实时数据对闸门开度与下料量关系进行训练与更新，最终得到的能够准确表征闸门开度与下料量对应的关系的已训练闸门开度与下料量关系模型，采用该准确的模型最终能够实现准确的物料配料闸门开度控制。