一种基于大数据模型预测控制框架的光纤预制棒沉积工序智能化方法技术

本发明专利技术公开了一种实现光纤预制棒沉积工序智能化的方法。沉积过程的人工调节使得光纤预制棒质量关键参数波动大，导致预制棒报废率高，为实现沉积过程优化控制，本发明专利技术提出基于模型预测控制框架的智能化方法。首先，基于历史生产操作记录形成决策表，挖掘影响预制棒质量的因素，建立神经网络在线质量预测模型，其次，基于预测结果调节配方比例实现滚动优化，然后根据PK测试结果反馈校正沉积过程配方比例，达到稳定控制光纤预制棒质量的目标，最后现场运行结果证明该方法的有效性。本发明专利技术所提智能化方法操作简单，适应环境变化能力强，准确预测了预制棒的质量，有利于促进企业效益最大化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据模型预测控制框架的光纤预制棒沉积工序智能化方法
本专利技术具体涉及一种实现光纤预制棒沉积工序智能化的方法。
技术介绍
沉积工序生产光纤预制棒，主要由喷灯、气体配方和生产设备组成，这是一个化学反应＋物理变化的典型复杂工业过程。预制棒的质量分为三类：优良、合格、报废，质量等级由5个参数决定：DELTA、CV_VALUE、B/A、SLOPE和剖面类型。配方和工况对预制棒关键质量参数都有影响，关键质量参数的阶跃变化由配方引起，关键质量参数的随机波动由工况引起。沉积过程的人工调节使得光纤预制棒质量关键参数波动大，导致预制棒报废率高，为实现沉积过程优化控制，提出基于模型预测控制框架的智能化方法。沉积智能化基于历史生产数据分析，建立神经网络在线质量预测模型，基于预测结果调节配方比例实现滚动优化，根据PK测试结果反馈校正沉积过程配方比例，实现一个完整的智能化模型，准确预测预制棒质量，保证预制棒质量稳定，提高预制棒质量等级，过程操作简单，适应环境变化能力强，降低生产成本，对提高生产效益和促进企业发展具有重要意义。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种实现光纤预制棒沉积工序智能化的方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：/n深入分析预制棒沉积工序工艺：/na、沉积工序生产光钎预制棒，主要由喷灯、气体配方和生产设备组成；/nb、预制棒质量分为三个等级：优良、合格和报废，质量等级主要由5个参数决定：DELTA、CV_VLAUE、B/A、SLOPE和剖面类型，在沉积过程中这几个质量参数跟配方和工况都有关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种实现光纤预制棒沉积工序智能化的方法，其特征在于，该方法主要包括以下步骤：
深入分析预制棒沉积工序工艺：
a、沉积工序生产光钎预制棒，主要由喷灯、气体配方和生产设备组成；
b、预制棒质量分为三个等级：优良、合格和报废，质量等级主要由5个参数决定：DELTA、CV_VLAUE、B/A、SLOPE和剖面类型，在沉积过程中这几个质量参数跟配方和工况都有关系。


2.进行数据拼接：
为找出预制棒质量跟配方和工况的方向和量化关系，通过大数据分析方法，将生产过程配方数据和工况数据跟预制棒质量数据对应起来，具体实现方法如下：
a、根据芯棒PK测试物理长度位置反推母棒物理位置；
b、根据母棒物理位置反推粉棒物理位置；
c、根据粉棒物理位置找出生产该位置微长度时的工况和配方数据，形成芯棒质量决策表。


3.进行数据预处理：
a、去除数据库中异常数据（包含离群数据、空白数据）、冗余数据、矛盾数据；
b、采用粗糙集算法去除矛盾数据和...

【专利技术属性】
技术研发人员：马天雨，金蒙蒙，刘金平，
申请(专利权)人：湖南师范大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43