CN119916766B 基于pcl的炭黑母粒生产设备自动控制方法 （青岛黑猫新材料研究院有限公司）

(19)国家知识产权局(12)发明专利审查员陈贵阳号有限公司11297本发明涉及炭黑母粒生产数据处理技术领跨工序参数动态耦合缺失导致的炭黑分散均匀实时采集混合设备、挤出设备及检测设备的异构数据流，对所述异构数据流进行时域对齐处理生成同步工艺参数序列，并提取设备运行参数的频域特征及波形特征基于所述设各运行参数构建包括原料配比参数的多雄度生产任务模叔器，通过数字季生技术生成不同配比场景的模拟数据集，并按原料配在接收新生产任务时，解析任务参数并基于当前设备状态特征，通过动态时间规整算法从所述分层模型知识库中匹配候选控制模型根据质量指标优先级对所述候选控制模型进行多且标化化排序，将选定模型的关键参数转悦执行所述控制指令过程中实叶采集生产质量数据，基于质量儒差检测结果触发所迷分层模型知识库的选代更新2实时采集混合设备、挤出设备及检测设备的异构数据流，对所述异构数据流进行时域对齐处理生成同步工艺参数序列，并提取设备运行参数的频域特征及波形特征；基于所述设备运行参数构建包括原料配比参数的多维度生产任务模拟器，通过数字孪生技术生成不同配比场景的模拟数据集，并按原料配比、工艺参数及质量指标的层级关系建立分层模型知识库；在接收新生产任务时，解析任务参数并基于当前设备状态特征，通过动态时间规整算法从所述分层模型知识库中匹配候选控制模型；根据质量指标优先级对所述候选控制模型进行多目标优化排序，将选定模型的关键参数转化为跨设备协同控制指令；执行所述控制指令过程中实时采集生产质量数据，基于质量偏差检测结果触发所述分层模型知识库的迭代更新。2.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述时域对齐处理包括：采用滑动窗口机制对混合设备与挤出设备的异步数据流进行采样频率补偿；对补偿后的数据序列执行离群点检测，生成时间戳连续对齐的工艺参数集合。3.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述构建多维度生产任务模拟器包括：建立原料配比参数与挤出设备物理边界的约束关系模型；通过所述约束关系模型驱动数字孪生系统模拟物料分散过程，生成包括混合温度与扭矩关联曲线的训练数据集。4.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述分层模型知识库的建立包括：按原料配比类型划分基础场景模型作为一级索引；在所述基础场景模型下存储对应的工艺参数优化组合作为二级索引；关联所述工艺参数组合与质量检测阈值形成三级质量评估标准。5.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述动态时间规整算法包括：对实时采集的设备预热状态数据进行傅里叶变换编码；计算编码后特征向量与知识库模型特征矩阵的动态时间弯曲距离；筛选弯曲距离小于预设阈值的模型作为候选控制模型集合；对筛选出的候选控制模型进行设备兼容性验证；当检测到当前设备硬件版本与模型要求不匹配时，自动触发知识库物理边界参数更6.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述多目标优化排序包括：构建包括质量合格率、能耗系数及设备负载率的加权评估函数；根据生产任务类型动态调整所述评估函数的权重分配比例；对高炭黑配比场景强制加载异物检测强化模型。37.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述转化为跨设备协同控制指令包括：根据混合设备扭矩频谱特征生成分散盘线速度调节指令；基于挤出机压力平衡模型计算螺杆转速补偿量并生成转速修正指令；根据粒径分布特征动态设定切粒设备的转速梯度参数。8.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述实时采集生产质量数据包括：当所述评估矩阵中连续批次数据超出关联质量阈值时，触发混合温度补偿模型的再训9.根据权利要求1所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，所述迭代更新包括：检测到未记录异物特征时，扩展知识库中的异物检测图谱维度；对匹配失败率超过阈值的场景模型启动数字孪生再模拟流程；建立包括历史最优模型版本的可回溯工艺数据库；所述可回溯工艺数据库包括：存储各历史版本模型对应的设备固件信息及原料批次数据；提供基于时间维度的生产工艺参数对比分析功能。10.根据权利要求7所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，其特征在于，还在混合设备卸料阀与挤出设备喂料口之间建立缓冲料位闭环反馈机制；当检测到物料传输连续性异常时，自适应调整喂料速率与卸料阀开度的时序关系。4技术领域[0001]本发明涉及炭黑母粒生产数据处理技术领域，尤其涉及基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法。背景技术[0002]炭黑母粒是以炭黑为功能填料，经载体树脂包覆及助剂分散形成的预分散颗粒，主要用于制备导电或抗静电高分子复合材料，其性能指标依赖于炭黑在树脂基体中的分散度及界面结合强度。现有炭黑母粒生产设备通常由三辊研磨机、混合机、密炼机、双螺杆挤出机、切粒机组构成，其中三辊研磨机是通过水平方向排列的三根辊筒的表面积相互挤压，使色浆中的颜料颗粒团聚体打开，生产原生粒，而达到研磨作用；混合机可以将三辊研磨机处理好的颜料与树脂载体进行初混合；经过混合机初混合的颜料和载体再经过密炼机的混合、塑化，可以制成色母粒的半成品，双螺杆挤出机完成熔融共混及分散强化，切粒机组则进行造粒成型。[0003]炭黑母粒生产过程中涉及密炼温度、挤出压力、喂料速率及螺杆转速等多维度工艺参数的动态耦合，现有设备控制系统虽具备数据采集功能，但存在多源异构数据融合度不足的技术缺陷。具体而言，密炼机热力学参数(温度梯度、扭矩值)与双螺杆挤出机流变参数(熔体压力、剪切速率)分属不同采样频率与数据结构的独立数据库，导致工艺参数间动态关联模型构建困难。以炭黑分散均匀度控制为例，密炼阶段炭黑团聚体的粒径分布数据与挤出阶段熔体流变曲线数据未能建立实时映射关系，致使密炼机转子转速无法根据挤出机熔体压力反馈进行自适应调节。该数据处理断点直接导致炭黑二次团聚概率提升，使材料体积电阻率波动范围扩大至1-2个数量级。现有系统缺乏跨工序数据的时间序列对齐及特征参数提取机制，严重制约了炭黑分散过程的闭环控制精度。发明内容[0004]针对现有技术不足，本发明提供基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，用于解决现有炭黑母粒生产设备因多源异构数据融合不足及跨工序参数动态耦合缺失导致的炭黑分散均匀度差、导电阈值调控精度低及工艺能效优化受限的技术痛点。[0005]为解决上述技术问题，本发明的具体技术方案如下：[0006]本发明提供基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，包括：[0007]实时采集混合设备、挤出设备及检测设备的异构数据流，对所述异构数据流进行时域对齐处理生成同步工艺参数序列，并提取设备运行参数的频域特征及波形特征；[0008]基于所述设备运行参数构建包括原料配比参数的多维度生产任务模拟器，通过数字孪生技术生成不同配比场景的模拟数据集，并按原料配比、工艺参数及质量指标的层级关系建立分层模型知识库；[0009]在接收新生产任务时，解析任务参数并基于当前设备状态特征，通过动态时间规整算法从所述分层模型知识库中匹配候选控制模型；5[0010]根据质量指标优先级对所述候选控制模型进行多目标优化排序，将选定模型的关键参数转化为跨设备协同控制指令；[0011]执行所述控制指令过程中实时采集生产质量数据，基于质量偏差检测结果触发所述分层模型知识库的迭代更新。[0012]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述时域对齐处理包括：[0013]采用滑动窗口机制对混合设备与挤出设备的异步数据流进行采样频率补偿；[0014]对补偿后的数据序列执行离群点检测，生成时间戳连续对齐的工艺参数集合。[0015]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述构建多维度生产任务模拟器包括：[0016]建立原料配比参数与挤出设备物理边界的约束关系模型；[0017]通过所述约束关系模型驱动数字孪生系统模拟物料分散过程，生成包括混合温度与扭矩关联曲线的训练数据集。[0018]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述分层模型知识库的建立包括：[0019]按原料配比类型划分基础场景模型作为一级索引；[0020]在所述基础场景模型下存储对应的工艺参数优化组合作为二级索引；[0021]关联所述工艺参数组合与质量检测阈值形成三级质量评估标准。[0022]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述动态时间规整算法包括：[0023]对实时采集的设备预热状态数据进行傅里叶变换编码；[0024]计算编码后特征向量与知识库模型特征矩阵的动态时间弯曲距离；[0025]筛选弯曲距离小于预设阈值的模型作为候选控制模型集合；[0026]对筛选出的候选控制模型进行设备兼容性验证；[0027]当检测到当前设备硬件版本与模型要求不匹配时，自动触发知识库物理边界参数[0028]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述多目标优化排序包括：[0029]构建包括质量合格率、能耗系数及设备负载率的加权评估函数；[0030]根据生产任务类型动态调整所述评估函数的权重分配比例；[0031]对高炭黑配比场景强制加载异物检测强化模型。[0032]在高炭黑配比场景中强制加载异物检测强化模型的技术必要性源于炭黑高填充体系对异物敏感性的非线性放大效应。炭黑质量分数超过25%时，其表面能吸附树脂分子链形成致密包覆层，导致熔体透光率下降至常规视觉检测系统的信噪比临界值以下，现有灰度阈值分割算法对金属屑、凝胶团的形态学特征提取失效。此时需引入熔体流变参数与介电常数的联合特征分析：通过高频采样熔体压力波动信号的功率谱密度函数，捕捉异物引发的局部流场畸变对应的特征频段(通常分布于10-50Hz区间),结合宽频介电谱仪检测的介电损耗因子异常偏移量，构建基于支持向量机的多模态异物分类器。同时，炭黑逾渗网络的形成使体系对导电性异物的电阻率响应呈现指数级变化特性，0.1%体积分数的金属颗粒6即可引发逾渗阈值漂移，需采用动态差分电阻监测技术，通过四探针阵列的实时空间电场分布重构，定位异物引发的局部导电通道变异区域。强化模型进一步集成密炼机扭矩谐波分量分析模块，当异物导致转子瞬时载荷突变时，提取扭矩信号的三次谐波幅值相位特征，与知识库中预存的异物机械响应图谱进行动态时间规整匹配，触发喂料系统急停与反向清堵程序的协同控制逻辑，从而维持工艺稳定性与产品性能一致性。[0033]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述转化为跨设备协同控制指令包括：[0034]根据混合设备扭矩频谱特征生成分散盘线速度调节指令；[0035]基于挤出机压力平衡模型计算螺杆转速补偿量并生成转速修正指令；[0036]根据粒径分布特征动态设定切粒设备的转速梯度参数。[0037]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述实时采集生产质量数据包括：[0038]构建包括比表面积、DBP吸油值、体积电阻率及[0039]当所述评估矩阵中连续批次数据超出关联质量阈值时，触发混合温度补偿模型的再训练。[0040]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述迭代更新包括：[0041]检测到未记录异物特征时，扩展知识库中的异物检测图谱维度；[0042]对匹配失败率超过阈值的场景模型启动数字孪生再模拟流程；[0043]建立包括历史最优模型版本的可回溯工艺数据库；[0044]所述可回溯工艺数据库包括：[0045]存储各历史版本模型对应的设备固件信息及原料批次数据；[0046]提供基于时间维度的生产工艺参数对比分析功能。[0047]进一步地，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，还包括：[0048]在混合设备卸料阀与挤出设备喂料口之间建立缓冲料位闭环反馈机制；[0049]当检测到物料传输连续性异常时，自适应调整喂料速率与卸料阀开度的时序关[0051]本发明通过滑动窗口机制与频域特征提取技术，实现密炼机、挤出机等设备的异步数据流时域对齐与特征融合，消除现有独立PLC控制系统中因数据延迟导致的跨工序参数耦合缺失问题。通过构建统一的数据表征框架，系统可精准捕捉密炼机扭矩波动与挤出机熔体压力的动态关联性，进而生成分散盘线速度、螺杆转速等跨设备协同控制指令。该技术链条有效抑制炭黑二次团聚现象，使炭黑分散均匀度显著提升，为导电性能的稳定调控奠定基础。[0052]基于数字孪生技术的多维度生产任务模拟器，结合分层模型知识库的动态匹配机制，突破现有工艺依赖人工经验试错的局限性。系统通过原料配比与设备物理边界的约束建模，预判工艺参数的安全边界；同时利用历史最优参数组合的快速调用与多目标优化排序，实现新配方的快速投产与参数精准适配。例如，针对高炭黑配比场景，系统自动加载异物检测强化模型与熔体压力补偿策略，显著缩短工艺调试周期并提升产品一致性。7[0053]通过实时质量评估矩阵与可回溯工艺数据库的闭环反馈机制，系统具备动态迭代与自优化能力。当检测到质量偏差或设备状态异常时，触发混合温度补偿模型再训练与数字孪生再模拟流程，使工艺参数持续适配原料波动与设备老化。同时，缓冲料位闭环反馈机制通过物料传输时序的动态调整，抑制断料或溢料风险，保障生产连续性。该技术方案大幅降低异常停机概率，延长设备使用寿命，为炭黑母粒的高效稳定生产提供可靠保障。附图说明[0054]为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据附图获得其他的附图。[0055]图1为本发明实施例提供的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法的流程图。具体实施方式[0056]为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。以下结合附图，详细说明本发明各实施例提供的技术方案。[0057]为了更好地了解本发明的目的，下面对本发明做进一步详细地描述。[0058]如图1所示，本发明提供基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，包括：[0059]步骤S101,实时采集混合设备、挤出设备及检测设备的异构数据流，对所述异构数据流进行时域对齐处理生成同步工艺参数序列，并提取设备运行参数的频域特征及波形特[0060]针对混合设备(如密炼机)与挤出设备(如双螺杆挤出机)数据采样频率差异问题，采用滑动窗口机制对异步数据流进行重采样补偿。例如，将密炼机每秒1次采集的扭矩数据与挤出机每秒10次的熔体压力数据，通过窗口重叠插值实现时间轴对齐。[0061]对同步后的数据序列执行基于统计分布的离群点检测(如3σ原则),剔除因传感器噪声或设备瞬态波动产生的异常值，生成连续稳定的工艺参数序列。[0062]通过快速傅里叶变换(FFT)提取设备参数的频域能量分布特征，同时采用波形分解技术捕获参数曲线的陡变点、周期性等形态特征，为后续模型匹配提供多维特征向量。[0063]该步骤通过时域对齐与特征提取，解决了现有独立PLC控制系统中多源数据时间轴错位、特征维度缺失的问题。例如，密炼机扭矩波动与挤出机熔体压力的动态关联性，需依赖精确同步的时序数据才能建立有效模型，从而避免炭黑分散过程中因数据延迟导致的调控滞后。[0064]步骤S102,基于所述设备运行参数构建包括原料配比参数的多维度生产任务模拟器，通过数字孪生技术生成不同配比场景的模拟数据集，并按原料配比、工艺参数及质量指标的层级关系建立分层模型知识库；[0065]基于原料配比参数(如炭黑含量、树脂类型)建立挤出设备物理边界约束模型。例如，高炭黑配比场景下，需限定螺杆转速上限以避免熔体压力超限。8[0066]在数字孪生系统中模拟物料分散过程时，将混合温度梯度与扭矩变化曲线关联建模，生成包括炭黑分散度预测值的训练数据集。[0067]分层模型知识库按三级结构组织：一级索引按原料配比分类(如PA6基/PS基),二级索引存储对应工艺参数组合(如密炼温度区间、螺杆转速比例),三级索引关联质量检测[0068]通过原料-工艺-质量的层级化建模，突破了现有工艺参数经验化设定的局限性。例如，当生产任务切换至新型导电母粒时，系统可根据炭黑含量自动匹配历史相似配比场景的工艺参数组合，避免重复试错，显著缩短工艺调试周期。[0069]步骤S103,在接收新生产任务时，解析任务参数并基于当前设备状态特征，通过动态时间规整算法从所述分层模型知识库中匹配候选控制模型；[0070]动态时间规整(DTW)匹配：对设备预热阶段的温度上升曲线进行傅里叶编码，计算其与知识库模型特征矩阵的动态弯曲距离，筛选出形态相似的候选模型。[0071]步骤S104,根据质量指标优先级对所述候选控制模型进行多目标优化排序，将选定模型的关键参数转化为跨设备协同控制指令；[0072]多目标优化：构建加权评估函数时，对高精度导电母粒任务赋予质量合格率更高权重，而对降本型任务则侧重能耗系数优化。[0073]步骤S105,执行所述控制指令过程中实时采集生产质量数据，基于质量偏差检测结果触发所述分层模型知识库的迭代更新。[0074]指令转化与迭代：将优化后的螺杆转速补偿量转化为设备可执行的PID控制参数；当在线检测到炭黑分散度偏差超过±5%时，触发知识库中对应工艺参数组合的重新模拟与[0075]该闭环控制机制实现了从数据到决策的自主优化。例如，当挤出机喂料速率突变导致熔体压力波动时，系统通过实时压力反馈快速识别异常，动态调整密炼机转子转速与挤出机螺杆转速的协同关系，抑制炭黑二次团聚现象，保障分散均匀度稳定性。[0076]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述时域对齐处理包括：[0077]采用滑动窗口机制对混合设备与挤出设备的异步数据流进行采样频率补偿；[0078]对补偿后的数据序列执行离群点检测，生成时间戳连续对齐的工艺参数集合。[0079]采用滑动窗口机制进行采样频率补偿包括如下技术内容：[0080]异步数据流处理：针对混合设备(如密炼机)与挤出设备(如双螺杆挤出机)的采样频率差异(例如密炼机每秒1次，挤出机每秒10次),采用滑动窗口机制对低频数据流进行插值补偿。例如，通过线性插值或三次样条插值，将密炼机的扭矩数据在时间轴上扩展至与挤出机熔体压力数据相同的采样密度。[0081]窗口重叠策略：设置窗口重叠比例(如50%),实现相邻窗口间的数据平滑过渡，避免因数据截断导致的关键特征丢失。例如，在密炼机扭矩突变的临界阶段，通过重叠窗口保留完整的波形特征。[0082]时间戳对齐：对插值后的数据流进行时间戳校准，使混合设备与挤出设备的工艺参数在统一时间基准下关联。例如，将密炼机第5秒的扭矩数据与挤出机第5秒的熔体压力数据精确匹配。9[0083]现有独立PLC控制系统中，混合设备与挤出设备的数据因采样频率差异导致时间轴错位，无法建立动态关联模型。例如，密炼机扭矩变化与挤出机熔体压力的协同调节需依赖同步时序数据。滑动窗口机制通过插值补偿与时间校准，消除设备间的数据延迟，为后续工艺参数关联分析提供统一的时间基准，从而提升跨设备控制的实时性。[0084]执行离群点检测生成对齐参数集合包括如下技术内容：[0085]离群点检测方法：采用基于统计分布的3σ原则(三倍标准差法)识别异常数据。例[0086]动态阈值调整：根据设备运行阶段(如预热、稳态生产)动态调整离群点判定阈值。例如，在设备启动阶段允许更大的波动范围，避免误判瞬态数据为异常值。[0087]数据修复机制：对剔除的离群点采用前后数据线性插值或相邻窗口均值填充，提升时间序列的连续性。例如，密炼机扭矩异常值被替换为前后1秒数据的滑动平均值。[0088]离群点检测解决了传感器噪声或设备瞬态波动(如电压突变、机械振动)导致的异常数据干扰问题。例如，挤出机熔体压力传感器若因瞬时堵塞产生异常峰值，直接采用此类数据会误导工艺参数优化。通过动态阈值与数据修复，生成连续、稳定的工艺参数集合，为后续特征提取与模型匹配提供高质量输入，从而提升控制指令的可靠性。[0089]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述构建多维度生产任务模拟器包括：[0090]建立原料配比参数与挤出设备物理边界的约束关系模型；[0091]通过所述约束关系模型驱动数字孪生系统模拟物料分散过程，生成包括混合温度与扭矩关联曲线的训练数据集。[0092]原料参数映射：将炭黑含量、树脂熔融指数等配比参数与挤出设备的物理边界(如螺杆最大转速、熔体压力上限)建立定量关联。例如，高炭黑含量(>30%)时，通过流变学模型推导出熔体黏度增量，动态限制螺杆转速以避免熔体破裂。[0093]材料特性建模：基于树脂类型(如PA6、PS)的流变特性曲线，建立不同温度下的剪切速率-黏度关系模型，定义挤出机各区段的温度设定范围。例如，高黏度树脂需降低熔体输送段温度以防止局部过热。[0094]设备能力匹配：根据螺杆几何参数(长径比、螺槽深度)与驱动功率，构建螺杆转速-扭矩-产能的物理约束模型，使模拟参数在设备实际承载范围内。[0095]现有工艺中，原料配比与设备参数的匹配依赖人工经验，易导致参数超限(如熔体压力超压报警)。本发明通过量化原料特性与设备物理边界的关联，实现参数安全边界的自动预判。例如，当配方中炭黑含量增加时，系统自动计算熔体黏度上升幅度，并动态调整挤出机螺杆转速上限，避免因剪切力不足导致的分散度下降或设备过载。[0096]多物理场耦合仿真：在数字孪生系统中耦合热力学模型(密炼机温度场分布)与流体力学模型(挤出机熔体流动),模拟炭黑颗粒在树脂中的分散过程。例如，模拟密炼机转子转速对炭黑团聚体破碎效率的影响，生成扭矩-分散度的关联曲线。[0097]动态边界条件加载：将约束关系模型输出的设备参数限制(如最大螺杆转速)作为数字孪生仿真的边界条件，使模拟场景与实际设备能力一致。例如，在模拟高炭黑配比时，强制限定螺杆转速不超过设备安全阈值。[0098]特征数据提取：从仿真结果中提取混合温度梯度、扭矩波动频率等关键参数，包括工艺参数与质量指标的关联数据集。例如，记录密炼温度达到设定值时的扭矩稳态波动范围，作为分散度达标的参考特征。[0099]现有试错法需耗费大量物料与时间验证工艺参数，而本发明通过数字孪生技术预演生产过程，显著缩短工艺调试周期。例如，针对新型导电母粒配方，系统自动加载对应原料流变参数，模拟不同密炼温度下炭黑分散状态，并输出最优温度-转速组合。此过程不仅避免了实际生产中的参数超限风险，还可提前预判分散均匀度是否达标，为知识库提供高置信度训练数据。[0100]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述分层模型知识库的建立包括：[0101]按原料配比类型划分基础场景模型作为一级索引；[0102]在所述基础场景模型下存储对应的工艺参数优化组合作为二级索引；[0103]关联所述工艺参数组合与质量检测阈值形成三级质量评估标准。[0104]按原料配比划分基础场景模型(一级索引):[0105]原料分类规则：根据树脂基体类型(如PA6、PS)和炭黑含量范围(如5%-10%、10%-[0106]场景特征提取：对每个原料配比场景提取关键特征，包括树脂熔融指数、炭黑比表[0107]索引存储结构：采用哈希表或树形结构存储场景模型，通过配比特征码实现快速检索。例如，输入炭黑含量为18%的PA6基配方时，系统自动匹配至“PA6基-炭黑15%-20%”场[0108]现有工艺中，原料配比与工艺参数的经验对应关系分散且非结构化，导致新配方调试周期长。通过原料配比的科学分类与特征编码，系统可快速定位历史相似场景，例如当生产任务切换至“PS基-炭黑25%”时，直接调用对应场景下的优化参数组合，避免重复试错。[0109]存储工艺参数优化组合(二级索引：[0110]参数组合生成：基于数字孪生模拟数据及历史生产数据，筛选出满足质量指标的储密炼温度180-190℃、螺杆转速60-70rpm的优化组合。[0111]参数关联性约束：建立参数间的逻辑关联规则，如密炼机扭矩上限与挤出机熔体压力阈值的联动关系，避免存储无效或冲突的参数组合。[0112]压缩存储技术：采用参数矩阵或特征向量压缩存储工艺参数，例如将温度、转速、压力等参数归一化后编码为多维向量，降低存储冗余。[0113]现有参数设置依赖人工经验，难以保证多设备参数的协同性。通过存储已验证的优化参数组合，系统可直接调用跨设备协同控制指令。例如，针对高炭黑配比场景，系统自[0114]关联质量检测阈值(三级评估标准):[0115]质量指标映射：将工艺参数组合与比表面积(NSA≥20010³cm³/g)、体积电阻率(≤1×10³Ω·cm)等质量检测阈值动态绑定。例如，当参数组合A对应的体积电阻率检测值超[0116]动态阈值调整：根据原料批次波动(如炭黑粒径分布变化)自适应更新质量阈值。11[0117]质量评估模型：构建决策树或逻辑回归模型，判断当前参数组合是否满足质量要[0118]现有质量控制依赖事后检测，无法实时关联工艺参数与质量结果。通过三级质量评估标准，系统可在生产过程中预判质量风险。例如，当检测到挤出机熔体压力超出当前参数组合关联的阈值时，立即调整螺杆转速以避免导电性能不达标，[0119]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述动态时间规整算法包括：[0120]对实时采集的设备预热状态数据进行傅里叶变换编码；[0121]计算编码后特征向量与知识库模型特征矩阵的动态时间弯曲距离；[0122]筛选弯曲距离小于预设阈值的模型作为候选控制模型集合；[0123]对筛选出的候选控制模型进行设备兼容性验证；[0124]当检测到当前设备硬件版本与模型要求不匹配时，自动触发知识库物理边界参数[0125]设备预热数据傅里叶变换编码：[0126]分段特征提取：将设备预热阶段(如密炼机加热、挤出机升温)的时序数据按温度变化趋势划分为初始升温、稳态保持等子阶段，对各阶段数据单独进行傅里叶变换，提取频域能量分布特征。例如，分析密炼机转子启动时扭矩波动的低频分量占比，表征机械负载特性。[0127]特征降维编码：对傅里叶变换后的频谱数据按能量强度排序，保留前N个主成分(如能量占比超过90%的频段),生成紧凑的特征向量。例如，密炼机预热阶段的高频噪声被过滤，仅保留反映轴承摩擦特性的低频特征。[0128]现有方法直接使用时域数据匹配模型，易受设备预热曲线时间伸缩(如冬季升温较慢)或瞬时噪声干扰。傅里叶变换通过频域能量特征提取，有效捕捉设备预热过程的本质状态(如轴承磨损导致的低频振动增强),提升后续模型匹配的鲁棒性。[0129]动态时间弯曲距离计算：[0130]非对齐序列处理：针对设备预热时间差异(如新旧设备加热效率不同),通过动态时间规整(DTW)算法对特征向量进行非线性对齐，消除时间轴伸缩带来的偏差。例如，将当前密炼机30秒的预热曲线与知识库中25秒的历史曲线进行形态匹配。[0131]相似度量化：计算对齐后序列的累积距离，综合频域特征差异(如主频偏移量)与时序形态差异(如峰值位置偏移),生成多维相似度评分。[0132]DTW算法解决了现有欧氏距离对时间序列严格对齐的依赖性。例如，挤出机预热过程中因环境温度差异导致的升温速率变化，不会影响对“预热完成状态”的准确判断，从而提升候选模型筛选的准确性。[0134]动态阈值设定：根据生产任务类型(如高精度导电母粒或通用母粒)动态调整弯曲距离阈值。例如，导电母粒任务采用更严格阈值以优先保障质量，而通用母粒任务可适当放宽以提升效率。[0135]优先级排序：对候选模型按弯曲距离升序排列，同时叠加质量合格率、设备负载率等附加维度权重，生成综合排序列表。[0136]现有筛选方法仅依赖单一距离指标，易忽略实际生产中的多目标权衡。通过动态优先选择历史能耗较低的参数组合。[0138]硬件参数校核：对比候选模型存储的设备固件版本、传感器类型(如压力传感器量程)、驱动电机功率等参数与当前设备的兼容性。例如，筛选出仅适配伺服电机驱动的模型时，若当前设备为异步电机则自动剔除。[0139]物理边界约束：验证模型参数(如螺杆转速上限、密炼机扭矩阈值)是否超出当前设备的机械承载能力。例如，当模型要求挤出机转速为120rpm而当前设备最大支持100rpm[0140]兼容性验证防止“纸上优化”风险。例如，旧型号挤出机因螺杆材质限制无法承受高转速模型，直接加载此类模型可能导致设备损坏。通过硬件参数与物理边界的双重校验，提升控制指令的可行性。[0142]边界参数重计算：当检测到设备硬件升级(如更换高功率电机)时，调用数字孪生系统重新模拟物理边界(如最大螺杆转速、熔体压力上限),更新知识库中关联模型的约束[0143]增量式模型迭代：仅对受硬件变更影响的场景模型(如高转速相关模型)进行再训[0144]现有系统需人工维护设备参数与模型的匹配关系，响应滞后。本发明通过自动触发边界更新，使知识库与设备状态的实时同步。例如，挤出机升级后，系统自动解除原有转速限制并加载适配新硬件的优化模型，无需停产调试。[0145]动态时间规整算法通过状态编码→柔性匹配→兼容验证→闭环更新的技术链条，解决设备状态漂移与模型固化间的矛盾：[0146]抗干扰匹配：频域特征提取与DTW算法消除时序偏差，提升模型筛选精度；[0148]自适应性增强：物理边界动态更新使知识库持续适配设备升级。[0149]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述多目标优化排序包括：[0150]构建包括质量合格率、能耗系数及设备负载率的加权评估函数；[0151]根据生产任务类型动态调整所述评估函数的权重分配比例；[0152]对高炭黑配比场景强制加载异物检测强化模型。[0154]质量合格率量化：基于在线检测数据(如比表面积、DBP吸油值、体积电阻率)实时计算合格率权重，例如将体积电阻率偏差范围(±10%)映射为质量评分。[0155]能耗系数建模：关联设备功率数据与单位产量能耗，建立动态能耗模型。例如，挤出机熔体压力每上升10%,系统自动计算对应能耗增量并折算为能耗系数。[0156]设备负载率评估：通过电机电流、轴承温度等参数实时推算设备负载状态，例如将螺杆转速与额定功率的比值作为负载率指标。[0157]现有工艺优化往往单一追求质量或能耗指标，导致设备过载或效率损失。通过加动降低能耗权重，优先保障产品合格率；而在设备负载率超限时，则侧重降低转速以延长设备寿命。调用预设权重模板。例如，导电级任务中质量权重设置为70%,而降本型任务中能耗权重提升至60%。[0160]实时工况适配：根据设备状态(如挤出机螺杆磨损程度)微调权重比例。例如，检测到螺杆磨损超限时，降低负载率权重以避免进一步磨损。[0161]优先级仲裁机制：当多目标冲突时(如提升质量需增加能耗),根据历史数据优化结果选择帕累托最优解。[0162]动态权重分配解决了固定权重模型无法适应多样化生产需求的问题。例如，在夜间电价低谷期生产时，系统可临时调高能耗权重以优先选择低能耗工艺，而在赶制高价值订单时则优先保障质量稳定性，实现资源的最优配置。[0163]强制加载异物检测强化模型：[0164]高炭黑场景识别：通过原料配比参数(炭黑含量≥25%)自动触发强化检测模式。[0165]检测维度扩展：在常规视觉检测基础上，增加熔体流变参数异常分析(如压力突变检测)与红外光谱异物特征匹配。例如，检测到熔体压力曲线出现非周期性波动时，联动视觉系统聚焦疑似污染区域。[0166]模型动态加载：从知识库调用预训练的异物检测模型(如金属屑、凝胶颗粒特征库),提升检测灵敏度与响应速度。[0167]高炭黑配比场景中，炭黑颗粒易掩盖异物或形成假性团聚体，现有检测易漏判。通过强化模型的多维度分析，系统可区分真实分散缺陷与异物干扰。例如，当炭黑团聚体与金属屑的流变特性差异被识别后，系统自动调整密炼机转速以破碎团聚体，同时触发异物剔[0168]多目标优化排序通过动态权衡与场景强化，系统性解决工艺优化中的目标冲突问[0169]综合决策能力：加权评估函数实现质量、能耗、设备状态的协同优化，避免单一目标导致的次优解；[0170]灵活适配：权重动态调整机制适应多样化生产需求，提升工艺泛化能力；[0171]风险预控：高炭黑场景的异物检测强化模型主动拦截质量隐患，保障产品一致性。[0172]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述转化为跨设备协同控制指令包括：[0173]根据混合设备扭矩频谱特征生成分散盘线速度调节指令；[0174]基于挤出机压力平衡模型计算螺杆转速补偿量并生成转速修正指令；[0175]根据粒径分布特征动态设定切粒设备的转速梯度参数。[0176]基于扭矩频谱的分散盘线速度调节：[0177]频谱特征解析：对混合设备(如密炼机)的扭矩时序数据执行快速傅里叶变换(FFT),提取低频段(0-5Hz)与高频段(5-20Hz)能量分布。低频能量占比高时，表明炭黑团聚体未充分破碎，需提升分散盘线速度以增强剪切强度。[0178]动态映射策略：建立扭矩频段能量占比与线速度的关联规则。例如，当低频能量占比超过50%时，线速度按梯度提升5%-10%;若高频能量占比持续上升，则触发线速度微调以维持分散稳定性。[0179]闭环反馈控制：根据挤出机入口物料的在线分散度检测结果(如比表面积波动范围),反向修正线速度调节幅度，抑制过剪切导致的树脂降解风险。[0180]现有分散盘控制依赖固定转速参数，无法适应炭黑团聚体动态变化。通过扭矩频谱分析，系统可精准识别分散状态：低频能量反映大尺寸团聚体，高频能量表征分散细化程度。例如，当密炼机扭矩低频突增时，系统自动提升线速度以增强剪切作用，同步联动挤出机喂料速率，避免因分散不均导致熔体压力异常波动。[0181]挤出机压力平衡与转速补偿：[0182]压力动态建模：基于挤出机熔体压力传感器数据，构建压力变化率与螺杆转速的微分关系模型。例如，压力上升速率超过阈值时，推导螺杆转速需降低的补偿量以平衡喂料速率。[0183]补偿量计算：根据压力波动方向(上升/下降)及历史趋势，采用比例-积分(PI)控制算法生成转速修正指令。例如，检测到熔体压力连续3秒超限时，按压力偏差积分值动态计算转速补偿量(如每分钟降低2-3rpm)。[0184]多区段协同：对挤出机不同区段(熔融段、混炼段)的独立压力数据分别建模，生成分段转速补偿指令以优化熔体流动均匀性。[0185]现有螺杆转速调节滞后于熔体压力变化，易引发炭黑分散度波动。通过压力平衡模型，系统可预判压力趋势并提前补偿。例如，当喂料速率突增导致熔融段压力上升时，系统同步降低混炼段转速以扩大熔体停留时间窗口，避免因剪切速率过高导致的炭黑二次团聚，从而稳定体积电阻率指标。[0186]切粒设备转速梯度动态设定：[0187]粒径特征映射：通过在线粒度仪获取母粒粒径分布数据(如D50、D90),建立粒径集以细化颗粒。[0188]梯度参数生成：根据目标粒径范围(如300-500μm)设定转速梯度带，动态分配低以削减小粒径比例。[0189]物料流一致性保障：联动挤出机出口模头压力监测数据，调整切粒机进料速率与刀速的匹配关系，防止因物料流速突变导致的颗粒形态异常。[0190]现有切粒设备采用固定转速参数，难以适应炭黑含量变化导致的熔体黏度差异。通过粒径分布反馈，系统可动态调整刀组转速梯度。例如，高炭黑配比熔体黏度高、流动性差时，系统降低低速刀组占比以避免物料堆积，同时提升高速刀组转速以使颗粒均匀性，减少后续筛分工序的能耗。[0191]跨设备协同控制指令通过状态感知→动态建模→指令联动的技术链条，系统性解决炭黑母粒生产的工艺协同难题：[0192]分散均匀度提升：扭矩频谱分析实现分散强度的精准调控，降低炭黑二次团聚概[0193]熔体稳定性保障：压力平衡模型预判性调节螺杆转速，抑制导电性能波动；[0194]粒径一致性优化：切粒转速梯度动态匹配熔体特性，减少过细或过粗颗粒比例。本发明为炭黑母粒生产的全流程自动化控制提供了闭环优化框架。[0195]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述实时采集生产质量数据包括：[0196]构建包括黑度值、体积电阻率及单位能耗的多维质量评估矩阵；[0197]当所述评估矩阵中连续批次数据超出关联质量阈值时，触发混合温度补偿模型的再训练。[0199]多源数据融合：通过在线检测设备实时采集体积电阻率及单位能耗数据。例如，利用四探针电阻率测试仪动态测量母粒导电性能，同步采集密炼机与挤出机的能耗数据[0200]动态权重分配：根据生产任务类型调整质量指标权重。例如，导电母粒任务中体积电阻率权重设为60%。[0201]数据归一化处理：将不同量纲的指标(如电阻率单位为Ω·cm,能耗单位为kW·h/kg)进行标准化处理，消除量级差异对评估结果的影响。[0202]现有质量检测依赖离线抽检，存在数据滞后性。多维矩阵通过实时数据融合，动态反映生产质量状态。例如，当挤出机熔体压力波动导致炭黑分散度下降时，黑度值上升与电阻率下降的关联性可被矩阵捕获，快速定位工艺异常根源(如密炼温度不足或螺杆转速失调)。[0203]触发混合温度补偿再训练：[0204]阈值动态设定：基于历史最优批次数据(如前100批次的平均值±3σ)设定质量阈值，并根据原料批次特性(如炭黑粒径分布)动态调整。例如，炭黑D50粒径增大时，放宽比表面积≤18010³g/cm³。[0205]连续异常判定：当同一质量指标(如体积电阻率)连续3批超限时，判定为系统性偏[0206]增量式再训练：结合当前异常批次数据与历史最优数据，通过数字孪生系统模拟温度补偿策略(如密炼温度提升2-5℃),生成适配当前原料特性的优化模型。[0207]现有工艺中，温度补偿依赖人工经验调整，响应速度慢且易引入新误差。本发明通过实时数据驱动的再训练机制，实现精准闭环控制。例如，当炭黑批次更换导致分散度下降时，系统自动识别比表面积与电阻率的协同劣化趋势，触发密炼温度补偿模型更新，动态提升密炼机加热功率以补偿原料特性变化。[0208]实时质量数据采集与再训练触发机制通过多维度监控→动态阈值判定→模型自优化的技术路径，解决现有质量控制的痛点：[0210]自适应能力提升：增量式再训练使温度补偿模型持续适配原料波动；[0211]能效协同优化：单位能耗指标参与评估，防止质量提升导致的能耗失控。本发明为炭黑母粒生产的质量稳定性与工艺经济性提供了双重保障。[0212]具体而言，本发明所述的基于PCL的炭黑母粒生产设备自动控制方法，所述迭代更新包括：[0213]检测到未记录异物特征时，扩展知识库中的异物检测图谱维度；[0214]对匹配失败率超过阈值的场景模型启动数字孪生再模拟流程；[0215]建立包括历史最优模型版本的可回溯工艺数据库；[0216]所述可回溯工艺数据库包括：[0217]存储各历史版本模型对应的设备固件信息及原料批次数据；[0218]提供基于时间维度的生产工艺参数对比分析功能。[0219]异物检测图谱维度：[0220]多模态特征融合：当在线检测系统(如视觉相机、金属探测器)捕捉到未记录异物信号时，提取异物的形态特征(轮廓、尺寸)、材质特征(光谱反射率)及流变特征(熔体压力异常波动模式),构建复合特征向量。[0221]图谱动态更新：将新异物特征与知识库现有图谱进行相似度比对，若匹配度低于阈值，自动创建新图谱类别并关联处置策略(如停机报警、气动剔除)。例如，检测到未知凝胶颗粒时，记录其红外光谱特征并更新至“有机异物”图谱分支。[0222]跨设备联动：异物特征库与密炼机、挤出机控制参数联动，当同类异物重复出现时，自动优化喂料速率或螺杆转速以降低异物混入概率。[0223]现有异物检测依赖固定特征库，无法应对新型污染物(如新型添加剂残留)。通过动态扩展图谱维度，系统可自主识别未记录异物类型，例如当炭黑中混入微量金属屑时，系统通过熔体压力突变与金属探测信号的时间关联性，快速定位污染源并更新处置策略，降低批次性质量风险。[0224]数字孪生再模拟流程触发：[0225]失败率动态监测：统计知识库模型在连续生产任务中的匹配失败次数(如10次任务中3次无法满足质量阈值),计算失败率并与预设阈值(如25%)对比。[0226]再模拟参数重构：对失败场景的原料配比、设备状态数据进行重采样，调整数字孪生模型的边界条件(如熔体黏度修正系数、螺杆磨损补偿参数),生成适配当前工况的训练数据集。[0227]模型增量训练：仅对失败场景关联的子模型进行再训练，保留其他场景的优化参数，减少计算资源消耗。例如，针对“PP基-炭黑30%”场景的匹配失败，仅重新模拟该配比下的物料分散过程。[0228]现有模型更新需全量重新训练，效率低下。通过失败率触发局部再模拟，系统可快速修复特定场景的模型偏差。例如，当挤出机螺杆磨损导致原有转速模型失效时，再模拟流程基于当前螺杆间隙参数生成补偿模型，恢复熔体压力的稳定性。[0229]可回溯工艺数据库构建：[0230]版本化存储：按时间戳存储历史最优模型版本及其关联元数据，包括设备固件版本(如PLC程序版本号)、传感器校准记录、原料批次信息(炭黑D50粒径、树脂熔指)。密炼温度参数。[0232]对比分析工具：提供时间轴滑动比对功能，可视化展示不同时期工艺参数与质量指标的关联变化趋势。例如，对比新旧螺杆转速模型下的体积电阻率分布，辅助工艺优化决[0233]现有工艺数据分散存储，难以追溯异常根源。通过可回溯数据库，技术人员可快速定位历史问题。例如，当某批次产品电阻率异常时，回溯至原料批次数据发现炭黑比表面积波动，进而优化来料检验标准。此外，对比分析功能支持工艺参数的历史验证，避免重复性[0234]迭代更新机制通过动态学习→局部优化→数据回溯的技术闭环，系统性提升工艺[0235]异物防控升级：图谱动态扩展增强未知污染物的识别与处置效率；[0236]模型快速修复：失败场景的靶向再模拟缩短模型迭代周期50%以上；[0237]知识沉淀复用：可回溯数据库支持工艺优化经验的结构化积累与快速调用。本发明为炭黑母粒生产的持续工艺改进提供了闭环自优化能力。[0239]在混合设备卸料阀与挤出设备喂料口之间建立缓冲料位闭环反馈机制；[0240]当检测到物料传输连续性异常时，自适应调整喂料速率与卸料阀开度的时序关[0241]缓冲料位闭环反馈机制建立：[0242]多传感器融合监测：在缓冲仓部署激光料位计与称重传感器，实时采集物料堆积高度与质量数据，结合挤出机喂料口振动传感器信号(如振幅频率)综合判断料位状态。[0243]动态阈值设定：根据物料特性(炭黑含量、树脂流动性)动态调整料位安全区间。例如，高炭黑配比物料流动性差时，将料位下限提升10%-15%以防止断料。[0244]抗干扰滤波处理：对料位传感器信号进行滑动平均滤波与突变抑制处理，消除物料坍塌或机械振动引起的瞬时干扰。[0245]现有开环控制中，卸料阀与喂料设备独立运行，易因时序偏差导致缓冲仓空仓或溢料。闭环反馈通过实时料位监测与动态阈值调整，提升物料传输连续性。例如，当检测到缓冲仓料位持续低于下限时，系统自动延迟卸料阀关闭时间，同时提升挤出机喂料速率，维持物料供应稳定性。[0246]物料传输异常检测与自适应调整：[0247]异常模式识别：分析料位变化率与设备运行参数的关联性。例如，当卸料阀开度达100%但料位仍持续下降时，判定为密炼机供料不足或喂料速率过高。[0248]时序关系优化：建立卸料阀动作与喂料速率的时序关联模型，通过比例-微分(PD)控制算法动态调整动作间隔。例如，喂料速率提升20%时，卸料阀开启时间提前0.5秒以匹配供料需求。[0249]跨设备协同控制：联动密炼机卸料阀开度与挤出机螺杆转速，当检测到缓冲仓料位异常时，同步降低螺杆转速并减小卸料阀开度，防止物料堆积或剪切过度。[0250]现有方法中，物料传输异常往往导致挤出机熔体压力剧烈波动(如断料引发压力骤降),影响炭黑分散均匀度。通过时序自适应调整，系统可快速响应异常工况。例如，当炭黑团聚体堵塞卸料阀导致供料中断时，系统立即降低挤出机转速并触发反向清堵程序，同时调整后续生产节拍以补偿停机时间，最大限度减少不合格品产生。[0251]缓冲料位闭环反馈机制通过实时感知→动态决策→协同控制的技术路径，解决跨设备物料传输的稳定性难题：[0252]连续生产保障：动态料位监控与设备协同防止断料或溢料，提升产线运行[0253]分散均匀度优化：稳定的物料供应减少挤出机熔体压力波动，抑制炭黑二次团聚；[0254]异常快速响应：时序自适应调整机制降低设备异常停机时间30%以上。本发明为炭黑母粒生产的高效连续化运行提供了关键控制保障。[0255]本发明技术名词解释如下：[0256]PCL(ProgrammableControlLogic,可编程控制逻辑):[0257]定义：一种基于工业自动化系统的可编程控制架构，用于实现炭黑母粒生产设备的逻辑控制与协同调度。令下发及实时反馈处理，替代现有独立PLC单元的分散控制模式。[0259]动态时间规整算法(DynamicTimeWarping,DTW):[0260]定义：一种用于处理时间序列数据形态相似性匹配的算法，支持不同长度或时间轴伸缩的序列对齐。[0261]应用场景：用于匹配当前设备预热曲线与知识库历史模型，消除因设备老化或环境差异导致的时序偏差，提升模型筛选精度。[0262]数字孪生技术(DigitalTwin):[0263]定义：通过虚拟模型实时映射物理设备状态的技术，支持生产过程的多物理场仿真与参数优化。[0264]应用场景：构建炭黑分散过程的虚拟仿真环境，模拟不同原料配比下的熔体流变行为，生成工艺参数优化组合。[0266]定义：对来自不同设备(密炼机、挤出机、检测设备)的异步、多结构数据进行时间对齐与特征提取的过程。应用场景：将密炼机扭矩、挤出机熔体压力等异构数据统一为同步工艺参数序列，支撑跨工序动态耦合分析。[0268]定义：按原料配比、工艺参数、质量指标三级结构组织的工艺知识存储体系，支持场景化模型检索与调用。[0269]应用场景：根据生产任务类型(如PA6基/PS基)快速匹配历史优化参数，缩短工艺调试周期。[0271]定义：通过料位传感器实时监测物料传输状态，动态调整设备动作时序的闭环控制方法。[0272]应用场景：防止密炼机卸料与挤出机喂料间的物料堆积或断料，保障生产连续性。[0273]傅里叶变换编码(FourierTransformEncoding):[0274]定义：将时域信号转换为频域能量分布特征的数据处理方法，用于提取设备运行状态的核心特征。[0275]应用场景：对密炼机扭矩波动数据进行频域分析，识别炭黑分散状态的关键频段特征。[0276]熔体压力平衡模型：[0277]定义：描述挤出机熔体压力与螺杆转速、喂料速率动态关系的数学模型。应用场景：根据实时压力变化趋势生成螺杆转速补偿指令，抑制炭黑分散度波动。[0278]体积电阻率(VolumeResistivity):[0279]定义：表征材料导电性能的关键指标，单位为Ω·cm,数值越低表示导电性越好。[0280]应用场景：作为炭黑母粒质量评估的核心参数，用于闭环优化密炼温度与螺杆转速。[0281]异物检测强化模型：[0282]定义：基于多模态数据(视觉、光谱、流变)构建的污染物识别与处置策略模型。[0283]应用场景：针对高炭黑配比场景，增强金属屑、凝胶颗粒等异物的检测灵敏度与剔除效率。[0284]可回溯工艺数据库：[0285]定义：存储历史最优工艺模型、设备状态及原料批次数据的结构化数据库，支持时间维度对比分析。[0286]应用场景：快速追溯质量异常批次的生产参数，辅助根因分析与工艺优化。[0287]质量合格率加权评估函数：[0288]定义：综合黑度值、体积电阻率等质量指标的动态评分模型，支持权重自适应调[0289]应用场景：根据不同生产任务类型(如高精度导电级/通用级)动态优化工艺目标优先级。[0290]技术名词关联性说明：[0291]上述技术名词共同构建了炭黑母粒生产的“数据感知→虚拟仿真→动态匹配→闭环控制”技术链条：[0292]数据层(PCL、多源异构数据融合)实现设备状态的全面感知；[0293]模型层(数字孪生、分层知识库)支撑工艺参数的智能优化；[0294]控制层(动态时间规整、熔体压力平衡模型)保障跨设备协同精度；[0295]质量层(体积电阻率、异物检测)实现产品性能一致性。[0296]本发明具体实施例实施步骤：[0297]设备启动与数据同步：[0298]设备启动：密炼机、双螺杆挤出机、在线检测设备上电，PC