[發明專利]基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法

在審

• 申請號: 202011237373.2
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN114462289A
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 徐志剛;李冬陽;張浩;韓秀潔;王志軍;王軍義
• 申請（專利權）人: 中國科學院沈陽自動化研究所;內蒙古航天紅峽化工有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/28;G01D21/02
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 王倩

1.基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

通過傳感器采集擠壓澆注系統工藝參數構建樣本數據集；

通過非線性回歸的機器學習方法訓練樣本數據集，建立澆筑速度的回歸模型；

將待檢測的某組工藝參數輸入回歸模型并進行預測，得到該組工藝參數對應的澆筑速度值，完成澆筑速度的在線檢測。

2.根據權利要求1所述的基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法，其特征在于，所述擠壓澆注系統工藝參數包括：

澆注過程中物料粘度、擠壓速度、閥門開度、擠壓壓力、澆筑量。

3.根據權利要求2所述的基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法，其特征在于，工藝參數的在線采集檢測包括：

物料粘度通過旋轉流變儀進行采集檢測，對澆注過程中的藥漿進行離線測試，并將測試數據實時傳輸至上位機，通過精度校準，得到實時粘度檢測數據；

擠壓速度活塞擠壓位移量來表示，控制擠壓澆注系統中的擠壓裝置進行勻速擠壓，當伺服推桿的位移量超過設定的用于表示擠壓壓力的推力安全閾值時，推桿停止運行，得到活塞的擠壓量以及運行速度，活塞的在線擠壓速度通過擠壓量差分求導得到；活塞的離線擠壓速度通過擠壓距離及時間求得，將活塞的在線擠壓速度與離線擠壓速度進行比較，當誤差小于閾值時，則擠壓速度滿足測量精度要求，完成活塞擠壓速度的精度標定，得到實時擠壓速度檢測數據；

擠壓壓力通過拉壓傳感器進行測量，拉壓傳感器安裝在活塞與推桿之間，實時反饋推力的大小，得到在線擠壓壓力；光柵尺測量得到壓蓋的擠壓位移，通過壓蓋面積與擠壓位移的乘積得到擠壓量，通過壓力傳感器確定擠壓量檢測初始值，當進行擠壓下料時，壓力傳感器的受力躍升增大，將壓力躍升值作為擠壓零點，擠壓后通過在線擠壓位移測量值與光柵尺測量值進行比較，當誤差小于閾值時，則完成對在線擠壓值的校準，得到實時擠壓壓力檢測數據；

澆筑量通過防爆電子秤的稱重傳感器進行測量。

4.根據權利要求1所述的基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法，其特征在于，所述樣本數據集為D＝{x_i,y_i|i＝1,2,...N}，其中，N為樣本容量，其中代表四個輸入變量，即物料粘度、擠壓速度、閥門開度、擠壓壓力，代表輸出變量，即澆筑速度。

5.根據權利要求1所述的基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法，其特征在于，所述通過非線性回歸的機器學習方法訓練樣本數據集具體為：

通過不斷變化物料粘度、擠壓速度、閥門開度、擠壓壓力在內的工藝參數，并采集實時澆筑速度，形成訓練樣本數據集。

6.根據權利要求1所述的基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法，其特征在于，所述建立澆筑速度的回歸模型具體為：

確定澆注速度精確回歸模型輸入參數：擠壓速度、物料粘度、閥門開度、擠壓壓力、時間；確定澆注速度精確回歸模型輸出參數：澆注速度；

對數據進行預處理，并采用歸一化的方法對數據進行縮放；對于的樣本集S＝{(x₁,y₁),...,(x_l,y_l)|x_i∈Rⁿ,y_j∈R},其中，l為第l個變量，以及任意ε＞0，如果在原始空間Rⁿ存在超平面f(x)＝＜w,x＞+b,w∈Rⁿ,b∈R使得|y_i-f(x_i)|≤ε,則稱f(x)＝＜w,x＞+b是樣本集合S的ε－線性回歸；使用支持向量機結構圖確定懲罰系數C，并尋找一個核函數K(s,t)使得K(x_i,x_j)＝＜φ(x_i),φ(x_j)＞；然后計算構造非線性函數x_i∈Rⁿ,b∈R得到澆注速度的回歸模型。

7.根據權利要求1所述的基于多傳感器數據融合澆注速度精確建模及在線檢測方法，其特征在于，通過支持向量機算法對物料粘度、擠壓速度、閥門開度、擠壓壓力對澆注速度建模的基礎之上，對不同狀態參數下的輸入工藝參數進行預測輸出量，實現出口流速及澆注量的在線檢測。