CN119458858A 一种高流动性pc塑胶粒的连续挤出温度控制方法 （广东聚邦兴材科技有限公司）

一种高流动性PC塑胶粒的连续挤出温度控本发明涉及PC塑胶粒生产温度控制领域中的一种高流动性PC塑胶粒的连续挤出温度控制采用粒子群优化算法，求解模型的最优参数组2步骤S101，根据高流动性PC塑胶粒在连续挤出生产过程中的温度控制精度不足的问步骤S102，采用在线近红外光谱仪，实时检测塑胶粒在步骤S103，通过响应面法，建立塑胶粒温度与螺杆根据高流动性PC塑胶粒的材料特性，确定挤出温度范围和温度梯采用多点测温传感器，在挤出机螺杆的不同区域布置温度采集点根据塑胶粒在不同温度下的熔融状态特性，建立温度与熔融状态参数的映射关系模通过模糊控制算法，综合分析各区域温度参数和熔融状态参根据确定的分区控温策略，控制各区域的加热和冷却装置，对挤出机3连续监测各区域塑胶粒的温度和熔融状态参数变化，通过闭环反馈控制，不断数据处理模块对近红外光谱数据进行预处理，包括去噪和归一化，根据预处理后的光谱数据，采用偏最小二乘回归算法建立塑胶粒温度将实时采集的塑胶粒近红外光谱数据输入到已建立的定量关系模型温度调节模块根据接收到的控制信号，采用PID控制算法，动态调节挤出机的加热温针对建立的非线性数学模型，采用粒子群优化算法进行求解根据粒子群优化算法求解得到的最优参数组合，判断当前工况条件在调节过程中，持续监测塑胶粒温度的变化情况，判断其若进料区温度高于预设的低温预热阈值，则控制进料区的冷却若压缩区温度低于预设的渐进升温阈值，则控制压缩区的加热若计量区温度超出预设的精准恒温阈值范围，则根据温度偏离4通过机器学习算法建立温度与塑胶粒熔融状态之间的映射模型，根在生产过程中持续记录各区域的温度数据和相应的塑胶粒在挤出机螺杆的不同区域安装多个高精度温度传感器，实针对采集到的温度数据，利用卡尔曼滤波算法进行去噪处理，将多个温度传感器采集到的温度数据进行融合处理，综合分析塑胶粒对生成的温度分布图进行图像分析，提取图像的颜色特征，根据若通过温度分布图的颜色分析发现塑胶粒的熔融状态不均匀，获取塑胶粒的温度和流变性能数据，以及挤出制品的质量缺陷采用支持向量机算法对挤出制品的质量缺陷进行分类识别，得到根据质量缺陷类型，结合塑胶粒品质与温度和流变性能的关将质量缺陷类型与对应的温度和流变性能异常进行关联，形成将优化后的温度控制策略应用于塑胶粒挤出生产过程，通过实时5通过有效数据集训练自适应神经模糊推理系统，确定模糊规则库中规根据训练后的推理机输出初步的控温控速指令，结合当前挤出机通过调整推理机参数，获得优化后的控温控速指令，将优化指令6[0005]采用在线近红外光谱仪，实时检测塑胶粒在挤出过程中的温度和熔体流动性变7[0016]S101、根据高流动性PC塑胶粒在连续挤出生产过程中的温度控制精度不足的问[0017]根据高流动性PC塑胶粒的材料特性，确定合适的挤出温8[0019]获取塑胶粒在挤出过程中的近红外光谱数据，并将光谱数据传输至数据处理模9制在180_200℃。[0029]设置精准恒温阈值范围为190±5℃,当温度偏离此范围时，根据[0036]具体的，塑胶粒品质与温度和流变性能的关联模型是挤出制品质量控制的基