一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法技术

本发明专利技术涉及挤出机的磨损情况监测技术领域，具体涉及一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法。方法包括：获取挤出机在当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列；根据所述耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列，得到当前预测时刻对应的预测特征序列集；将当前预测时刻对应的预测特征序列集和所有的历史预测时刻对应的预测特征序列集构成的集合记为目标集合；计算目标集合中任意两个预测特征序列集之间的相似度，基于相似度，利用密度聚类算法对目标集合中的预测特征序列集进行聚类；若得到的簇的数量大于等于第一阈值，则判定当前预测时刻之后的预设天数内挤出机磨损严重。本发明专利技术保证了挤出机的生产率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法


[0001]本专利技术涉及挤出机的磨损情况监测
，具体涉及一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法。

技术介绍

[0002]塑料箱的原材料均为聚乙烯，对于这种中空制品可采用吹塑工艺成型技术进行生产；吹塑工艺不易产生熔接缝，壁厚的允许范围大，制品强度高，生产速度快；但是在挤出工艺阶段挤出机的螺杆和机筒比较容易损坏，其原因是螺杆在机筒内转动时，物料与二者的摩擦，使螺杆与机筒的工作表面逐渐磨损，进而导致螺杆直径逐渐缩小，机筒的内径逐渐加大；久而久之，螺杆与机筒之间的间隙也会逐渐增大。当螺杆与机筒之间的间隙增大时，由于机筒的机头和分流板的阻力没有改变，会导致部分原料漏流，使得最终的生产量下降；又因为部分原料漏在机筒中，会造成物料分解，聚乙烯分解产生的氯化氢气体加强了对螺杆和机筒的腐蚀，若原料中加入了碳酸钙和玻璃纤维等填充料，会加快螺杆和机筒的磨损，导致生产率低；因此如何对吹塑过程中挤出机中的螺杆和机筒的磨损情况进行监测，以保证及时对磨损的挤出机进行维修，进而保证挤出机的生产率是十分重要的。
[0003]现有的检测方法主要有两种，一种是通过停机拆卸，直接观察的方法，该方法需要停机，然后再进行拆卸观察，不利于连续化生产；另一种是通过专业的带有感应器探头的检测设备或者内窥设备，在挤出机停机并且拔出螺杆的情况下，将检测设备送入机筒中进行测量，该方法同样需要停机观察；过长的停机时间和过于繁琐的操作不利于生产效益的提升。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提供了一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法包括以下步骤：获取挤出机在当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列；所述耗产比序列、螺杆温度差异序列和功率差异序列是当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的耗产比、温度差异和功率差异构成的序列；根据当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列，得到当前预测时刻对应的预测耗产比序列、预测温度差异序列和预测功率差异序列；根据所述预测耗产比序列，得到对应的第一增长率序列；根据所述预测温度差异序列，得到对应的第二增长率序列；根据所述预测功率差异序列，得到对应的第三增长率序列；将当前预测时刻对应的预测特征序列集和所有的历史预测时刻对应的预测特征序列集构成的集合记为目标集合；计算目标集合中任意两个预测特征序列集之间的相似度；所述预测特征序列集包括对应的预测耗产比序列、预测温度差异序列、预测功率差异序列、第一增长率序列、第二增长率序列和第三增长率序列；
根据目标集合中任意两个预测特征序列集之间的相似度，对目标集合中的各预测特征序列集进行聚类；若得到的簇的数量大于等于第一阈值，则判定当前预测时刻之后的预设天数内挤出机磨损严重。
[0005]优选的，所述获取挤出机在当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列，包括：获取当前预测时刻之前的预设天数中每天对应温度变化序列、生产量、加热模块耗电量以及功率变化序列；所述温度变化序列包括在该天的目标时间段中各第一采集时刻下送料段前端的温度；所述生产量为在该天的目标时间段中挤出机的生产量；所述加热模块耗电量为在该天的目标时间段中挤出机加热模块的耗电量；所述功率变化序列包括在该天的目标时间段中各第二采集时刻下电机的瞬时功率；根据当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的生产量、加热模块耗电量，得到当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的耗产比；将所述每天对应的耗产比按照时间先后顺序进行排列，构成当前预测时刻对应的耗产比序列；根据当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的温度变化序列，得到当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的温度差异；将所述每天对应的温度差异按照时间先后顺序进行排列，构成当前预测时刻对应的温度差异序列；根据当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的功率变化序列，得到当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的功率差异；将所述每天对应的功率差异按照时间先后顺序进行排列，构成当前预测时刻对应的功率差异序列。
[0006]优选的，得到当前预测时刻之前的预设天数中任意一天对应的耗产比的公式如下：其中，k为该天对应的耗产比，exp( )为以自然常数e为底的指数函数，B为该天对应的生产量，W为该天对应的加热模块耗电量；得到当前预测时刻之前的预设天数中任意一天对应的温度差异的公式如下：其中，j为该天对应的温度差异，DTW为时间动态规整距离，T为该天对应的温度变化序列，为标准的温度变化序列；得到当前预测时刻之前的预设天数中任意一天对应的功率差异的公式如下：其中，h为该天对应的功率差异，P为该天对应的功率变化序列，为标准的功率变化序列。
[0007]优选的，所述根据当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列，得到当前预测时刻对应的预测耗产比序列、预测温度差异序列和预测功率差异序列，包括：将当前预测时刻对应的耗产比序列输入到训练好的耗产比预测网络中，得到当前预测时刻对应的预测耗产比序列；将当前预测时刻对应的温度差异序列输入到训练好的温
度预测网络中，得到当前预测时刻对应的预测温度差异序列；将当前预测时刻对应的功率差异序列输入到训练好的功率预测网络中，得到当前预测时刻对应的预测功率差异序列。
[0008]优选的，所述根据所述预测耗产比序列，得到对应的第一增长率序列；根据所述预测温度差异序列，得到对应的第二增长率序列；根据所述预测功率差异序列，得到对应的第三增长率序列，包括：计算所述预测耗产比序列中任意相邻的两个耗产比的比值；根据所述预测耗产比序列中任意相邻的两个耗产比的比值，构建第一增长率序列；所述相邻的两个耗产比的比值为后一个耗产比与前一个耗产比的比值；计算所述预测温度差异序列中任意相邻的两个温度差异的比值；根据所述预测温度差异序列中任意相邻的两个温度差异的比值，构建第二增长率序列；所述相邻的两个温度差异的比值为后一个温度差异与前一个温度差异的比值；计算所述预测功率差异序列中任意相邻两个功率差异的比值；根据所述预测功率差异序列中任意相邻的两个功率差异的比值，构建第二增长率序列；所述相邻的两个功率差异的比值为后一个功率差异与前一个功率差异的比值。
[0009]优选的，所述计算目标集合中任意两个预测特征序列集之间的相似度，包括：对于目标集合中任意两个预测特征序列集：将这两个预测特征序列集中的第一个预测特征序列集记为第一预测特征序列集，将这两个预测特征序列集中的第二个预测特征序列集记为第二预测特征序列集；计算第一预测特征序列集中的预测耗产比序列与第二预测特征序列集中的预测耗产比序列的皮尔逊相关系数，记为第一相关系数；计算第一预测特征序列集中的预测温度差异序列与第二预测特征序列集中的预测温度差异序列的皮尔逊相关系数，记为第二相关系数；计算第一预测特征序列集中的预测功率差异序列与第二预测特征序列集中的预测功率差异序列的皮尔逊相关系数，记为第三相关系数；计算第一预测特征序列集中的第一增长率序列与第二预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取挤出机在当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列；所述耗产比序列、螺杆温度差异序列和功率差异序列是当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的耗产比、温度差异和功率差异构成的序列；根据当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列，得到当前预测时刻对应的预测耗产比序列、预测温度差异序列和预测功率差异序列；根据所述预测耗产比序列，得到对应的第一增长率序列；根据所述预测温度差异序列，得到对应的第二增长率序列；根据所述预测功率差异序列，得到对应的第三增长率序列；将当前预测时刻对应的预测特征序列集和所有的历史预测时刻对应的预测特征序列集构成的集合记为目标集合；计算目标集合中任意两个预测特征序列集之间的相似度；所述预测特征序列集包括对应的预测耗产比序列、预测温度差异序列、预测功率差异序列、第一增长率序列、第二增长率序列和第三增长率序列；根据目标集合中任意两个预测特征序列集之间的相似度，对目标集合中的各预测特征序列集进行聚类；若得到的簇的数量大于等于第一阈值，则判定当前预测时刻之后的预设天数内挤出机磨损严重。2.根据权利要求1所述的一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法，其特征在于，所述获取挤出机在当前预测时刻对应的耗产比序列、温度差异序列和功率差异序列，包括：获取当前预测时刻之前的预设天数中每天对应温度变化序列、生产量、加热模块耗电量以及功率变化序列；所述温度变化序列包括在该天的目标时间段中各第一采集时刻下送料段前端的温度；所述生产量为在该天的目标时间段中挤出机的生产量；所述加热模块耗电量为在该天的目标时间段中挤出机加热模块的耗电量；所述功率变化序列包括在该天的目标时间段中各第二采集时刻下电机的瞬时功率；根据当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的生产量、加热模块耗电量，得到当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的耗产比；将所述每天对应的耗产比按照时间先后顺序进行排列，构成当前预测时刻对应的耗产比序列；根据当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的温度变化序列，得到当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的温度差异；将所述每天对应的温度差异按照时间先后顺序进行排列，构成当前预测时刻对应的温度差异序列；根据当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的功率变化序列，得到当前预测时刻之前的预设天数中每天对应的功率差异；将所述每天对应的功率差异按照时间先后顺序进行排列，构成当前预测时刻对应的功率差异序列。3.根据权利要求2所述的一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法，其特征在于，得到当前预测时刻之前的预设天数中任意一天对应的耗产比的公式如下：其中，k为该天对应的耗产比，exp( )为以自然常数e为底的指数函数，B为该天对应的生产量，W为该天对应的加热模块耗电量；
得到当前预测时刻之前的预设天数中任意一天对应的温度差异的公式如下：其中，j为该天对应的温度差异，DTW为时间动态规整距离，T为该天对应的温度变化序列，为标准的温度变化序列；得到当前预测时刻之前的预设天数中任意一天对应的功率差异的公式如下：其中，h为该天对应的功率差异，P为该天对应的功率变化序列，为标准的功率变化序列。4.根据权利要求1所述的一种塑料箱吹塑过程挤出机的磨损情况监测方法，其特征在于，所述根据当前预测时刻对应的耗产比...

【专利技术属性】
技术研发人员：王永平，
申请(专利权)人：南通至顺聚氨酯材料有限公司，
类型：发明
国别省市：