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    微量混合粉狀顆粒稱量系統設計

    2020-11-09 04:16:52侯達盤劉菊東
    食品與機械 2020年10期
    關鍵詞:質量

    侯達盤 劉菊東

    (集美大學機械與能源工程學院,福建 廈門 361021)

    隨著食品工業(yè)的發(fā)展,散狀物料的定量準確度和定量速度都能達到滿意的結果,但是對微量粉狀顆粒的保健食品和藥品等貴重物料的定量卻不盡人意,特別是混合均勻后的多種粉狀顆粒散物料進行自動定量稱量充填技術。目前對精度要求不高的食品行業(yè)可以采用容積法定量和稱重式定量對混合粉狀物料進行稱量,但對于保健品、藥品等貴重食藥品行業(yè),其準確度還不能滿足使用要求。周丹等[1-2]提出采用螺桿輸送和混合式加料進行粉體填充,但此方法存在兩個缺陷:① 螺桿在旋轉驅動混合顆粒向前進給過程中,物料受螺桿表面摩擦力影響,及不同性質顆粒相互作用頻繁使得運動形態(tài)復雜容易導致混合物出現物料分層現象[3-4],不能保證產品的混合均勻性;② 混合式加料采用初次加料稱重后進行補料,微量稱量的二次補料量極小,存在一定誤差,在生產中難以實現。為解決準確、均勻定量的問題,研究擬提出一種基于容積法的組合計算過程,采用容積法對粉狀顆粒初次定形定量,通過對定容物料組合計算過程的問題進行研究。

    1 稱量方法選擇

    目前,傳統的粉狀顆粒的計量方式主要有兩種,容積法和振動給料稱重法。這兩種方法各有優(yōu)缺點和不同的應用條件,容積法計量速度相對較快,但誤差較大,需要對物料的堆積密度保持穩(wěn)定,微量稱量過程中誤差很難控制在合理范圍。振動給料稱重法精度很高,但是因為混合物料的顆粒密度的不同,在振動過程中會對顆?;旌暇鶆蛐援a生影響,振動幅度越大、時間越長,混合越不均勻[5-7]。通過微量組合系統可以快速地提升準確度和稱量速度[8],其主要特征:① 采用容積法定型保證物料的均勻性和快速定量;② 容積法稱量后采用小型稱重平臺對產品進行準確稱量;③ 通過計算得到較精確的組合,保證稱量目標值的準確度。

    2 微量混合粉狀顆料稱量系統的設計

    容積式的稱量法在微量定量過程中會產生一定的誤差,量越小,誤差的比例就會越大。稱量后,通過3~5斗的組合可以將誤差控制到很小的范圍[9-10]。

    2.1 定容積稱量方式的設計

    設計合理、制造和裝配精良的容積計量系統,以及穩(wěn)定的物料堆積密度,通過調試可以保證大部分計量在較小的誤差范圍內??焖俚娜莘e計量可達到提高計量速度的目的,稱重校核可獲得準確的計量數值。

    利用混合顆粒為固態(tài)的特點采用定容式如圖1所示,首先制造與成品橫截面相同的高精度模具。送入較多的混合顆粒,填滿模具型腔后,型腔壓板微向上頂促使顆粒成型,移動臺后撤將多余部分去除,型腔壓板將物料頂出,由移動臺向前將成型顆粒推入稱重臺,同時進行第二次加料。稱重臺對物料進行校核,誤差越小越有利于組合。

    定容成型后,物料經過稱量得到準確的質量ti,再經過計算機組合得到最佳組合單元,如圖2所示,稱重單元向下投料到模具空腔,在成型、稱量、投料過程中物料始終保持結合成型狀態(tài),所以不會產生分層現象。經過第二次的擠壓、成型后,形成最終成品。

    2.2 組合過程對稱量準確度的影響

    1. 混合顆粒 2. 移動臺 3. 導向面 4. 基座 5. 型腔壓板 6. 物料成品

    1. 定容成形器 2. 稱重單元 3. 基座 4. 型腔壓板 5. 物料成品

    即合格質量要求在(T-ε,T+ε)之間,Pi為一次定量組合合格的概率[11]。

    P{T-ε<

    P{-ε<

    (1)

    假設合格組合概率為P,則不合格組合的概率為1-P,x次組合中連續(xù)不合格組合的概率為(1-P)x,則x次組合中的合格組合概率為

    Pi=1-(1-P)x。

    (2)

    (1) 根據式(1)要增大Pi采用增大定量允許誤差為±ε受到準確度要求限制,必須減小每次參與組合數量m和減小定容物料每次定容質量分布的標準差σ。而組合數量m過小時,不利于組合成功。

    所以要得到較好的合格率Pi,必須減小每次組合時單個定容物料的標準差σ。

    3 組合稱量過程中存在的問題及解決辦法

    每個斗的質量是按正態(tài)分布N(u,σ2)隨機產生的,如果大部分誤差都大于u,在組合過程中有可能某一次所有的質量組合都不合格;選用稱量斗時優(yōu)先選用誤差較小的進行組合,可能產生某一誤差較大的斗一直未被選用,必須采取一定的措施進行解決。

    3.1 避免某個定容單元長時間閑置的方法

    組合秤采用n個單元斗隨機組合,每次組合隨機找取最接近目標值的組合。因此,各單元斗不能均勻使用,某一個單元偏大或偏小就有可能長時間未被選用,造成長時間閑置的問題。同時相應的稱量傳感器就長期得不到零位的調整而降低稱量準確度。這樣就不能使該單元得到充分利用,無法將組合秤的功用發(fā)揮至最佳。

    鑒于以上問題,必須要盡量保持各單元使用均勻。在不影響稱量結果的前提下,當某個單元長時間未被選到時,應該首先選用該單元。綜合考慮了單元的數目以及組合單元的數量,設定當某個單元連續(xù)8次未被選用時,首選該單元。

    3.2 避免出現不合格組合的措施

    假設14個斗中的m個被選為了上次的組合,在這次組合中清為零,剩下14-m個斗。如果這14-m個斗中有7個以上的斗質量都大于每斗標準質量的(100.0%+0.5%)或者都小于每斗標準質量的(100.0%-0.5%),就出現了多個單元斗質量一齊偏大或一齊偏小的現象,這就造成在后續(xù)組合過程中有較大的概率產生不合格的情況。

    因此在此處進行判斷后,為了盡可能防止最終結果不合格,需采取措施。如果判斷為有較大的可能性不合格,達到了檢測標準,則在對上次為零的料斗加料時控制加料量,使其中某一個斗的加料量為原標準值的100.0%-3×1.5%(檢測時質量偏大)或100.0%+3×1.5%(檢測時質量偏小),然后在下次組合時優(yōu)先選用該斗以消除有過多的單元斗不合格的情況,從而最大限度地避免不合格組合的出現,組合過程見圖3。

    對于組合斗數為3的情況,11個斗中是否有7個以上斗的質量不合格,特殊加料量為標準值的100.0%-2×1.5%(檢測時質量偏大)或100.0%+2×1.5%(檢測時質量偏小)。若組合斗數為5,則考慮剩余9個中是否有5個以上斗的質量不合格,特殊加料量為標準值的100.0%-4×1.5%(檢測時質量偏大)或100.0%+4×1.5%(檢測時質量偏小)。

    圖3 組合過程的流程圖

    為了測試該方法是否有用,進行仿真試驗。試驗進行1 000次組合,組合斗數分別選用3、4斗。

    從表1可知,采用此方法大大降低了不合格率。各個范圍內的質量,采用不同的組合斗數,合格率都比較高。反觀不采取任何措施時,不合格率明顯很高,特別是在稱量范圍大于100 g的情況下,不合格率偏大,存在稱量效率降低,不符合生產要求。由此可見,預防措施有效,并且在實際控制中也比較容易實現,只需調整下模具的型腔空間即可。采用此預防措施可以較大限度地避免不合格組合的出現。

    4 計算機仿真及結果

    依據某型混合機對多種粉狀藥物進行混和后,在模具腔內定容成型后得到的重量ti,對實際的組合過程,仿真流程:

    采用正態(tài)分布產生n個隨機數,仿真n個稱料斗質量ti(i=1,2,3,…,n)。組合計算可能的組合質量Ti(i=1,2,3,…,r)。根據目標質量T和上下限±ε判斷Ti是否合格,將與均值相差最小的r個斗中的物料組合并標記。如圖4所示,斗1、3、4、9被選中組合得到目標質量12.01 g,余下的10個斗進行組合選中一個最佳組合,將組合完的空置斗1、3、4、9按照正態(tài)分布生成新的隨機變量,按照圖3組合過程。繼續(xù)下輪組合。若某斗中物料連續(xù)8次沒有參與組合,則優(yōu)先選擇與其他斗組合。重復2組試驗,每組進行1 000次仿真組合,設目標值為實際應用的12 g和30 g兩種情況。仿真如圖4所示,左邊顯示的是每個斗物料的質量,右邊顯示出每次的最佳組合和組合最終質量Ti。

    分別對3單元和4單元兩種情況進行仿真,其他參數和組合結果如表2所示。

    通過仿真可以發(fā)現:預防不合格組合過程中優(yōu)選某一單元的次數較多,最高達到46%,主要剩下的單元為10,設定的偏大或偏小單元數為7,總容量較小,所以出現的概率較大;微量組合(30 g以下)的誤差值較小,最大誤差1.4%,符合生產的使用要求(±1.5%)。

    表1 采用預防措施與否的合格率

    圖4 組合過程的仿真圖

    表2 計算機仿真結果

    5 結論

    (1) 在采用容積式定量填充的情況下,可能獲得的定量是一個隨機數,受到密度變化、定量過程速度和壓力的影響可能產生較大的誤差,通過組合后,所獲得的稱量較為靠近目標值。

    (2) 采用定容成型再組合稱量,全過程物料保持成形狀態(tài),可以避免物料的分層,保持物料的混合均勻性。

    (3) 組合的包數越多,出現閑置斗的可能性就越低,最大誤差相對較低,出現合格組合的概率更大。對于貴重食藥品的物料具有較好的應用價值,可以將誤差控制在較小的范圍,同時又能準確定量代替人工或容積法稱量。

    隨著食藥品工業(yè)的發(fā)展和傳感器技術的發(fā)展,微量稱量組合計算的精度會越來越高,目前研究的稱量質量還有向微量化發(fā)展的趨勢,下一步的工作需要在系統組合計算過程中的算法方面和稱量過程的系統設計作進一步研究。

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