本發(fā)明涉及工藝優(yōu)化領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)的多層復(fù)合材料制備工藝控制優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、多層復(fù)合材料廣泛應(yīng)用于包裝、建筑等領(lǐng)域。傳統(tǒng)的多層復(fù)合材料生產(chǎn)工藝主要淋膜機(jī)進(jìn)行生產(chǎn)，但存在一些問(wèn)題。首先，淋膜機(jī)的機(jī)械結(jié)構(gòu)相對(duì)固定，難以通過(guò)對(duì)淋膜機(jī)進(jìn)行改進(jìn)提高復(fù)合材料的生產(chǎn)效率，只能通過(guò)熟練的工人，根據(jù)生產(chǎn)的成品對(duì)淋膜機(jī)的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，而淋膜機(jī)如溫度變化、壓力分布以及膜厚度演變等，導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不佳，膜厚度不均勻。傳統(tǒng)工藝缺乏有效的優(yōu)化控制手段，無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，能耗較高。為了解決上述問(wèn)題，需要一種能夠基于淋膜機(jī)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)工藝控制優(yōu)化的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的之一在于提供一種基于大數(shù)據(jù)的多層復(fù)合材料制備工藝控制優(yōu)化方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中多層復(fù)合材料生產(chǎn)工藝存在膜厚度不均勻、能耗高等問(wèn)題。

2、本發(fā)明通過(guò)下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)，一種多層復(fù)合材料制備工藝控制優(yōu)化方法，包括如下步驟：s1、在多層共擠淋膜機(jī)上安裝多種傳感器構(gòu)成的傳感器集群，收集工作時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，將收集到的數(shù)據(jù)上傳到后端處理設(shè)備中進(jìn)行處理；s2、后端處理設(shè)備對(duì)傳感器集群采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)齊時(shí)間戳，映射到統(tǒng)一的坐標(biāo)系網(wǎng)格中，整合并構(gòu)建傳感器歷史數(shù)據(jù)庫(kù)；s3、對(duì)傳感器歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建得到關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型，并基于關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型，得到優(yōu)化控制算法；s4、根據(jù)傳感器集群傳輸回的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，結(jié)合所述優(yōu)化控制算法計(jì)算得到預(yù)測(cè)值，對(duì)比預(yù)測(cè)值與傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)對(duì)比結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型的參數(shù)，并根據(jù)對(duì)比結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)，得到操作組合，并基于所述操作組合對(duì)工藝流程中的生產(chǎn)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

3、進(jìn)一步地，傳感器集群通過(guò)如下子步驟構(gòu)建：s11、根據(jù)對(duì)多層復(fù)合材料成型造成影響的主要因素，選擇不同類型的傳感器，采集數(shù)據(jù)，所述數(shù)據(jù)包括：溫度、壓力、材料的傳送速度與擠出速度、復(fù)合材料的厚度及均勻性、復(fù)合材料邊緣處的封口緊密度和起泡情況、材料在傳送過(guò)程中的張力；s12、使用溫度傳感器收集壓輥溫度、模具溫度、材料進(jìn)入壓輥前的溫度數(shù)據(jù)，壓力傳感器收集壓輥的壓力分布、壓力變化趨勢(shì)的數(shù)據(jù)，速度傳感器收集材料的傳送速度以及擠出速度，厚度測(cè)量傳感器監(jiān)測(cè)復(fù)合材料的厚度從而確保擠出材料的均勻性，紅外傳感器監(jiān)測(cè)邊緣處的封口緊密度和起泡情況，張力傳感器監(jiān)測(cè)材料在傳送過(guò)程中的張力；s13、將所述不同類型的傳感器安裝在多層共擠淋膜機(jī)的對(duì)應(yīng)位置，不同類型的傳感器將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)口實(shí)時(shí)傳輸至網(wǎng)端，在網(wǎng)端處整合不同類型傳感器的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的同步，并將同步后的數(shù)據(jù)發(fā)送到后端處理設(shè)備。

4、進(jìn)一步地，預(yù)處理包括：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、補(bǔ)全以及標(biāo)準(zhǔn)化處理，其中，使用窗口滑動(dòng)平均方法對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)平均濾波，通過(guò)小波分解對(duì)張力傳感器的瞬時(shí)抖動(dòng)信號(hào)去除高頻噪聲，保留低頻信號(hào)，通過(guò)異常值檢測(cè)，將超出均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍的數(shù)據(jù)視為異常值并剔除；在完成去噪后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)補(bǔ)全，使用線性插值法修復(fù)因傳感器短暫故障或傳輸丟失導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺失；最后使用z-score標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

5、進(jìn)一步地，

6、關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型由具有耦合關(guān)系的三個(gè)復(fù)合材料影響因素方程構(gòu)成，包括：用于描述溫度變化對(duì)材料影響的溫度指標(biāo)方程，如下式所示：

7、，其中，為材料密度，kg/m3；為比熱容，j/(kg·k)；k為熱導(dǎo)率，w/(m·k)；qext為外部熱源，w/m3；v為復(fù)合材料的流動(dòng)速度場(chǎng)，m/s；為溫度場(chǎng)的梯度；用于描述壓力變化對(duì)材料影響的壓力指標(biāo)方程，如下式所示：

8、，其中，γ’?為剪切速率，用于描述流體在剪切過(guò)程中速率的標(biāo)量度量；為剪切速率相關(guān)的黏度函數(shù)，用于表示黏度根據(jù)剪切速率變化，為速度梯度張量，為壓力梯度；用于描述成品復(fù)合材料的厚度變化指標(biāo)方程，如下式所示：

9、，其中，h為材料的厚度，為拉普拉斯算子，為材料厚度和復(fù)合材料的流動(dòng)速度的乘積，表示每單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)某個(gè)橫截面區(qū)域的材料量，為材料厚度隨流動(dòng)的擴(kuò)展率，表示流動(dòng)過(guò)程中材料厚度的擴(kuò)展或收縮，qextrusion為擠出機(jī)流量，m3/s；a為復(fù)合材料的橫向截面積，m2；在上述三個(gè)方程中t表示時(shí)間，表示溫度t相對(duì)于時(shí)間t的變化率，即在不同時(shí)間點(diǎn)上溫度是如何變化的；為速度場(chǎng)隨時(shí)間的變化率；為材料厚度隨著時(shí)間變化的速率；在上式中，為偏導(dǎo)數(shù)。

10、進(jìn)一步地，黏度函數(shù)采用冪律模型表示，所述冪律模型如下式所示：

11、，其中，k為稠度系數(shù)，pa·s；n為流動(dòng)指數(shù)，無(wú)量綱。

12、進(jìn)一步地，優(yōu)化控制算法包括目標(biāo)函數(shù)和約束條件，其中，目標(biāo)函數(shù)為：

13、，其中，h為預(yù)測(cè)時(shí)域；為空間點(diǎn)(x,?y)及時(shí)間處的厚度函數(shù)，為積分變量，在范圍[t,?t+h]中變動(dòng)；htarget為復(fù)合材料的目標(biāo)厚度，mm；w為權(quán)重系數(shù)；為時(shí)變控制變量；為控制變量；約束條件基于生產(chǎn)情況設(shè)置，包括，物理約束條件，用于表征由材料特性或工藝要求直接決定的限制條件；控制變量約束條件，用于表征多層共擠淋膜機(jī)的各項(xiàng)控制參數(shù)的物理極限；工藝約束條件，用于表征成品復(fù)合材料性能相關(guān)的限制條件。

14、進(jìn)一步地，步驟s4還包括閉環(huán)控制步驟，傳感器集群持續(xù)采集新數(shù)據(jù)，傳感器集群每隔δt時(shí)間采集一次數(shù)據(jù)，將最新的數(shù)據(jù)輸入誤差函數(shù)中，通過(guò)梯度下降法得到更新的參數(shù)，通過(guò)所述更新的參數(shù)對(duì)于關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)。

15、進(jìn)一步地，誤差函數(shù)如下式所示：

16、，其中，θ為模型參數(shù)，無(wú)量綱；為模型參數(shù)的初始值，n為樣本總數(shù)；為模型預(yù)測(cè)值，表示在點(diǎn)（xi,yi）和時(shí)間t下的溫度依賴于模型參數(shù)θ，為實(shí)際測(cè)量值，表示在點(diǎn)（xi,yi）和時(shí)間t下傳感器的實(shí)際數(shù)據(jù)；λ為正則化項(xiàng)的權(quán)重，用于控制正則化項(xiàng)對(duì)于總誤差的影響程度，通過(guò)迭代調(diào)整參數(shù)θ，逐步減少誤差，j(θ)的參數(shù)更新機(jī)制表示為：

17、，其中，θk+1為第k+1次迭代后的參數(shù)值；θk為當(dāng)前第k次迭代的參數(shù)值；α為控制參數(shù)，用于控制每次調(diào)整的步長(zhǎng)；為誤差函數(shù)在當(dāng)前參數(shù)處的梯度。

18、本發(fā)明另一方面提供了一種基于大數(shù)據(jù)的多層復(fù)合材料制備工藝控制優(yōu)化系統(tǒng)，包括多層共擠淋膜機(jī)和后端處理設(shè)備，在多層共擠淋膜機(jī)上安裝有傳感器集群模塊；后端處理設(shè)備用于處理傳感器集群采集到的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)處理的結(jié)果調(diào)整多層共擠淋膜機(jī)的生產(chǎn)參數(shù)。工藝控制優(yōu)化系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，數(shù)據(jù)分析模塊以及優(yōu)化控制模塊，其中，數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊被配置為對(duì)傳感器集群采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)齊時(shí)間戳，映射到統(tǒng)一的坐標(biāo)系網(wǎng)格中，整合并構(gòu)建成傳感器歷史數(shù)據(jù)庫(kù)；數(shù)據(jù)分析模塊與數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊相連接，被配置為對(duì)傳感器歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建得到關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型，并基于所述關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型，設(shè)計(jì)得到優(yōu)化控制算法；優(yōu)化控制模塊與數(shù)據(jù)分析模塊和傳感器集群模塊相連接，被配置為根據(jù)傳感器集群傳輸回的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，結(jié)合所述優(yōu)化控制算法計(jì)算得到預(yù)測(cè)值，將所述預(yù)測(cè)值與傳感器實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，根據(jù)對(duì)比結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型的參數(shù)。

19、進(jìn)一步地，傳感器集群模塊被配置為，將所述不同類型的傳感器安裝在多層共擠淋膜機(jī)的對(duì)應(yīng)位置，不同類型的傳感器將采集到的數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)口實(shí)時(shí)傳輸至網(wǎng)端，在網(wǎng)端處整合不同類型傳感器的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的同步，并將同步后的數(shù)據(jù)發(fā)送到后端處理設(shè)備；使用溫度傳感器收集壓輥溫度、模具溫度、材料進(jìn)入壓輥前的溫度數(shù)據(jù)，壓力傳感器收集壓輥的壓力分布、壓力變化趨勢(shì)的數(shù)據(jù)，速度傳感器收集材料的傳送速度以及擠出速度，厚度測(cè)量傳感器監(jiān)測(cè)復(fù)合材料的厚度從而確保擠出材料的均勻性，紅外傳感器監(jiān)測(cè)邊緣處的封口緊密度和起泡情況，張力傳感器監(jiān)測(cè)材料在傳送過(guò)程中的張力。

20、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下的優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

21、1、本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建傳感器集群實(shí)時(shí)采集多層共擠淋膜機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵參數(shù)，并通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)鍵指標(biāo)動(dòng)態(tài)模型，基于該模型設(shè)計(jì)優(yōu)化控制算法，同時(shí)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)從而有效降低了能耗，解決了現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法動(dòng)態(tài)優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)的問(wèn)題。

22、2、本發(fā)明通過(guò)自動(dòng)化的優(yōu)化操作極大地提高了生產(chǎn)效率，同時(shí)本發(fā)明不僅能夠優(yōu)化多層共擠淋膜機(jī)的生產(chǎn)過(guò)程，還可以進(jìn)一步優(yōu)化冷卻機(jī)構(gòu)、預(yù)熱機(jī)構(gòu)、牽引機(jī)構(gòu)和收卷機(jī)構(gòu)等其他設(shè)備，能夠全面提高多層復(fù)合材料的生產(chǎn)質(zhì)量和效率。