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基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法
被引量：
1
1
作者
张彬彬
陈祝云
+1 位作者
张飞
晋刚
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期54-62,共9页
聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况,寻求能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案,但在聚...
聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况,寻求能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案,但在聚合物挤出加工过程中,由于数据类型、工艺参数、操作环境等多变性因素的影响,传统的机器学习方法可能难以捕捉聚合物加工中不同输入参数和输出质量参数之间的复杂关系,使得监测任务难以获得理想的准确性。本文提出了一种基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络(CNN–LSTM)的熔体密度监测方法,用于在线监测聚碳酸酯–丙烯腈–丁二烯–苯乙烯共聚物(PC/ABS)共混体系的熔体密度。首先,通过实时采集安装在挤出机模头处的近红外、拉曼及超声3种传感器数据,对3种传感数据进行预处理并融合后作为输入;然后,通过合理设计的网络结构,构建CNN–LSTM监测模型,利用CNN的特征提取能力与LSTM的预测能力,最终实现对聚合物共混过程中的熔体密度的实时监测。基于独立开发的多源传感数据实时采集装置获取的数据,利用所提方法对PC/ABS共混挤出过程的熔体密度进行实时监测,结果表明:本文方法能够准确监测聚合物熔体密度,其在测试集上的均方根误差和决定系数分别为0.975 5、0.006 3 g/cm3,比传统的卷积神经网络方法、长短期记忆网络方法、岭回归方法、偏最小二乘回归方法、多层感知机方法和支持向量机回归方法具有更高的预测精度;本文方法的10次输入平均预测时间为1.523 5 s,能够满足实际生产过程的实时监测。综上所述,所提出的基于多源数据融合与CNN–LSTM的熔体密度监测方法显著提高了聚合物挤出过程中熔体密度的实时监测精度,为挤出过程中聚合物的质量提供了可靠的技术支持。
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关键词
聚合物挤出加工
熔体密度
多传感器数据融合
卷积长短期记忆神经网络
在线监测
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职称材料
一种提高聚合物挤出流量在线测量精度的方法
被引量：
3
2
作者
许红
吴大鸣
+1 位作者
周星
王克俭
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期504-509,共6页
针对聚合物挤出加工过程挤出流量间接测量的特点,提出了介于静态数字滤波与动态数字滤波之间的"转静态"数字滤波方法,将具有动态测量特点的直接测量变量转化为相对稳定的具有静态测量特点的间接测量变量。在此基础上,将限幅...
针对聚合物挤出加工过程挤出流量间接测量的特点,提出了介于静态数字滤波与动态数字滤波之间的"转静态"数字滤波方法,将具有动态测量特点的直接测量变量转化为相对稳定的具有静态测量特点的间接测量变量。在此基础上,将限幅滤波和递推平均滤波应用于挤出流量在线测量的数据处理,以克服挤出过程中随机干扰和周期干扰对挤出流量测量精度的影响。通过实验选取最佳的滤波参数——滤波采样周期T及递推平均次数N,结果证明,"转静态"数字滤波输出值与挤出流量真值吻合度很好,符合对挤出流通量在线测量精度的要求。
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关键词
聚合物挤出加工
转静态滤波
挤出
流量在线测量
测量精度
数据采集处理
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职称材料
题名
基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法
被引量：
1
1
作者
张彬彬
陈祝云
张飞
晋刚
机构
华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心
华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验室
华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室
广东工业大学机电工程学院
出处
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期54-62,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3901900)
国家自然科学基金青年科学基金项目(52205101)
广东省基础与应用基础研究基金项目(2021A1515110708,2023A1515240021)。
文摘
聚合物挤出过程中熔体密度是影响产品质量的关键因素。由于挤出加工过程的高温、高压复杂工况,寻求能准确、在线监测聚合物挤出过程中熔体密度的方法是一个具有挑战性的问题。尽管基于机器学习的质量监测方法提供了一种解决方案,但在聚合物挤出加工过程中,由于数据类型、工艺参数、操作环境等多变性因素的影响,传统的机器学习方法可能难以捕捉聚合物加工中不同输入参数和输出质量参数之间的复杂关系,使得监测任务难以获得理想的准确性。本文提出了一种基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络(CNN–LSTM)的熔体密度监测方法,用于在线监测聚碳酸酯–丙烯腈–丁二烯–苯乙烯共聚物(PC/ABS)共混体系的熔体密度。首先,通过实时采集安装在挤出机模头处的近红外、拉曼及超声3种传感器数据,对3种传感数据进行预处理并融合后作为输入;然后,通过合理设计的网络结构,构建CNN–LSTM监测模型,利用CNN的特征提取能力与LSTM的预测能力,最终实现对聚合物共混过程中的熔体密度的实时监测。基于独立开发的多源传感数据实时采集装置获取的数据,利用所提方法对PC/ABS共混挤出过程的熔体密度进行实时监测,结果表明:本文方法能够准确监测聚合物熔体密度,其在测试集上的均方根误差和决定系数分别为0.975 5、0.006 3 g/cm3,比传统的卷积神经网络方法、长短期记忆网络方法、岭回归方法、偏最小二乘回归方法、多层感知机方法和支持向量机回归方法具有更高的预测精度;本文方法的10次输入平均预测时间为1.523 5 s,能够满足实际生产过程的实时监测。综上所述,所提出的基于多源数据融合与CNN–LSTM的熔体密度监测方法显著提高了聚合物挤出过程中熔体密度的实时监测精度,为挤出过程中聚合物的质量提供了可靠的技术支持。
关键词
聚合物挤出加工
熔体密度
多传感器数据融合
卷积长短期记忆神经网络
在线监测
Keywords
polymer extrusion processing
melt density
multi-sensor data fusion
CNN–LSTM
online monitoring
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TQ320.66 [化学工程—合成树脂塑料工业]
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职称材料
题名
一种提高聚合物挤出流量在线测量精度的方法
被引量：
3
2
作者
许红
吴大鸣
周星
王克俭
机构
北京化工大学机电学院
出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期504-509,共6页
文摘
针对聚合物挤出加工过程挤出流量间接测量的特点,提出了介于静态数字滤波与动态数字滤波之间的"转静态"数字滤波方法,将具有动态测量特点的直接测量变量转化为相对稳定的具有静态测量特点的间接测量变量。在此基础上,将限幅滤波和递推平均滤波应用于挤出流量在线测量的数据处理,以克服挤出过程中随机干扰和周期干扰对挤出流量测量精度的影响。通过实验选取最佳的滤波参数——滤波采样周期T及递推平均次数N,结果证明,"转静态"数字滤波输出值与挤出流量真值吻合度很好,符合对挤出流通量在线测量精度的要求。
关键词
聚合物挤出加工
转静态滤波
挤出
流量在线测量
测量精度
数据采集处理
Keywords
polymer extrusion process
quasi-static filtering
extrusion flow rate on-line measuring
measurement accuracy
data acquisition and processing
分类号
TP202.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法
张彬彬
陈祝云
张飞
晋刚
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
2
一种提高聚合物挤出流量在线测量精度的方法
许红
吴大鸣
周星
王克俭
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
3
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职称材料
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