大型玻璃均化库无人值守自动布料系统方案

前言

均化库作为工厂原料预处理的核心工艺环节,其布料作业的自动化程度直接影响物料均化效果及生产流程的连续性和稳定性。本次项目采用工业无线通讯技术,实现均化库喂料皮带小车布料行车实时协同控制,为均化作业的智能化升级提供了高能效、高稳定性的解决方案。

■ 项目背景

本次客户为某大型光伏玻璃制造企业,主要从事光伏背板玻璃及特种玻璃研发生产。厂区原料车间设有三仓位均化库,用于实现多组分原料的混合调配与均化处理,为后续熔制工序提供成分均匀、理化性能稳定的合格配合料。

目前均化库配有1台喂料皮带小车1台布料行车进行协同作业。传统有线方案存在线缆机械损耗维护成本高等固有缺陷,常因通信不稳定导致喂料滞后布料错位等问题,严重制约生产效率。为此需部署工业级无线通讯网络,构建喂料皮带小车与布料行车之间稳定可靠的无线互联监控系统,实现实时指令传输与状态监测,为生产过程的数字化管控与工艺优化提供关键技术支撑。

■ 项目难点

布料行车和喂料皮带小车需要紧密协同工作以实现高能效布料作业,它们之间的信号交互(如位置、速度、启停指令、状态反馈等)至关重要。在传统的拖链系统中,长距离的电缆随着行车和小车的运动需要在小车轨道附近和行车两端频繁地反复弯曲(特别是在行程上下限位置),这些持续的机械应力是导致电缆护套磨损、内部导线疲劳断裂、屏蔽层损坏的主要原因。信号线(尤其是通信总线)出现断线、接触不良或信号干扰会导致通信中断、控制失灵、物料溢出或碰撞,故障率高,维护频繁。再加上它们长行程、多自由度(X-Y-θ)的复合运动特性均化库恶劣的环境(粉尘、干扰、温湿度),以及安装维护困难且成本高昂等因素,使得传统的有线信号传输方案面临诸多问题。

■ 解决方案

本次项目位于玻璃原料车间200m×60m的均化库中,喂料皮带小车与布料行车的控制系统均以西门子S7-1200 PLC为核心控制单元。经过团队技术可行性分析与评估,决定采用DTD418MB来实现均化库无人值守智能布料的技改需求。

方案部署如下:

1)在喂料皮带小车地面PLC控制柜,安装1块无线通讯终端DTD418MB作为主站,通过RJ45接口连接西门子S7-1200PLC;(备注:S7-1200PLC控制柜同时有线连接1台电脑,用于实时显示两车位置坐标及作业状态等参数)

2)在布料行车PLC控制柜同样安装1块DTD418MB作为从站,通过RJ45接口连接西门子S7-1200PLC,此处为移动设备;

至此,搭建了基于PUT/GET协议的1主1从无线自组通讯网络,实现喂料皮带小车与布料行车间准确同步控制、三仓位自动移库作业及运行状态实时监控功能,满足智能化生产对无线通讯可靠性实时性抗干扰能力的严苛要求。现场安装多台摄像机,控制室安装监视器监视有关设备运行动态,实现现场无人值守远程自动控制

无线通讯方案示意图 ▼

■ 现场应用展示

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值