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本发明公开了一种基于机器学习的螺杆式物料配料机控制器，其包括信号采集模块、处理模块、神经网络模块、迭代学习模块、存储模块和输出模块；采用的动态递归Elman神经网络将下料仓料位、空中落差、落料率、物料密度及螺旋输送器的螺旋叶片直径、螺距和螺杆最大转速映射为物料空中量，离线训练中迭代学习模块根据梯度下降法调整权值，在线控制下料过程中处理模块根据空中量预测值通过输出模块对螺旋输送器进行提前关闭控制。本发明采用非线性网络对下料过程进行建模，训练后的网络能对不同落料状态下的空中量进行准确预测，从而可直接精确下料且适用于小批量生产，又由于螺杆可保持高运转速度而提升了下料效率。

本发明公开了螺杆式多组份物料配料装置及其控制器，所述配料装置包括机架、多组下料仓和螺旋输送器、计量斗、称重模块、落料阀、混料斗、控制器、储料仓及进料泵；在计量斗的上部有一个沙漏形分料器，在下料仓侧壁和机架上分别安装有距离传感器和振动杆。控制器通过调节进料泵的转速使得下料仓的料位控制在一窄范围内，调节螺旋输送器的运转速度，并基于当前和累积下料误差对其关闭时间进行迭代预测控制。本发明采用距离传感器、振动杆及分料器来减小下料过程中物料分布和冲击的变化，加快迭代预测收敛速度，在保证精度的同时获得了较高的下料速度，且适用于小批量的快速配料。

本发明公开了螺杆式多组份物料配料方法，控制器通过控制螺旋输送器的运转和实时读取称重模块的传感数据，分别进行各组份物料的下料标定，对其下料的空中量进行迭代预测；还通过调节进料泵的转速使得下料仓的料位控制在一较小范围内；并基于累积下料量与配方数据的对比对螺旋输送器的关闭时间进行动态调节。各组份物料依次下料，在检测到混料斗中的物料达到设定值时，将物料混合均匀后打开推板，排出混合料。本发明采用距离传感器、振动杆及分料器来减小下料过程中物料分布和冲击的变化，加快迭代预测收敛速度，在保证精度的同时获得了较高的下料速度，且适用于小批量的快速配料。