真空成型机的自动控制系统及其方法技术方案

本申请涉及智能控制领域，其具体地公开了一种真空成型机的自动控制系统及其方法，其基于真空成型机塑料颗粒成型过程中隐含特征来进行自适应控制温度，而不是以预定控制策略来机械控制。这样，可以提高塑料颗粒成型过程中温度控制的精度，有利于提高真空成型机的成型质量。质量。质量。

【技术实现步骤摘要】
真空成型机的自动控制系统及其方法


[0001]本申请涉及智能控制领域，且更为具体地，涉及一种真空成型机的自动控制系统及其方法。

技术介绍

[0002]真空成型机是一种工业生产设备，通常用于制造塑料制品。它可以通过加热塑料材料在高温下熔化并注入模具，然后冷却成型的设备。
[0003]在真空成型机中，温度控制会对塑料颗粒的熔化、流动和凝固产生影响，从而导致成型件的质量问题。当温度过高时，会导致塑料颗粒之间的粘连增强，进而形成大颗粒或者块状物，这些大颗粒或者块状物难以流动和均匀地填充模具，从而引起成型体表面的凹凸不平的缺陷；当温度过低时，塑料颗粒则容易出现聚集和吸潮等现象，从而使得颗粒的大小和形状不规则，同样难以均匀地填充模具，从而导致表面的瑕疵。所以存在温度控制不精准导致成型过程中塑料颗粒粒度大小不一致，从而导致成型质量不稳定。
[0004]因此，期待一种优化的真空成型机的自动控制方案。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种真空成型机的自动控制系统及其方法，其基于真空成型机塑料颗粒成型过程中隐含特征来进行自适应控制温度，而不是以预定控制策略来机械控制。这样，可以提高塑料颗粒成型过程中温度控制的精度，有利于提高真空成型机的成型质量。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种真空成型机的自动控制系统，其包括：
[0007]监控模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的温度值以及所述预定时间段的塑料成型监控视频；
[0008]温度编码模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的温度排列为温度输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度温度特征向量；
[0009]采样模块，用于从所述塑料成型监控视频提取多个成型关键帧；
[0010]成型特征提取模块，用于将所述多个成型关键帧中各个成型关键帧分别通过具有多重感受野的双流卷积神经网络模型以得到第一尺度特征图和第二尺度特征图，并分别计算所述第一尺度特征图和所述第二尺度特征图之间的差分特征图以得到多个差分特征图；
[0011]成型变化编码模块，用于将所述多个差分特征图排列为输入张量后通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型以得到成型动态特征图；
[0012]维度调整模块，用于对所述成型动态特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值池化以得到成型动态特征向量；
[0013]响应性估计模块，用于计算所述成型动态特征向量相对于所述多尺度温度特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；
[0014]鲁棒依赖性迭代模块，用于对所述分类特征矩阵进行鲁棒依赖性迭代以得到优化
分类特征矩阵；以及
[0015]控制结果生成模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的温度值应增大或应减小。
[0016]在上述真空成型机的自动控制系统中，所述温度编码模块，包括：第一时间尺度特征提取单元，用于将所述温度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一时间尺度温度特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；第二时间尺度特征提取单元，用于将所述温度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二时间尺度温度特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及，多尺度级联单元，用于将所述第一时间尺度温度特征向量和所述第二时间尺度温度特征向量进行级联以得到所述多尺度温度特征向量。
[0017]在上述真空成型机的自动控制系统中，所述第一时间尺度特征提取单元，进一步用于：使用所述第一多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下第一卷积公式对所述温度输入向量进行卷积编码以得到所述第一时间尺度温度特征向量；其中，所述第一卷积公式为：
[0018][0019]其中，a为第一卷积核在x方向上的宽度、F(a)为第一卷积核参数向量、G(x
‑
a)为与第一卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量，Cov1(X)为所述第一时间尺度温度特征向量。
[0020]在上述真空成型机的自动控制系统中，所述第二时间尺度特征提取单元，进一步用于：使用所述第一多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以如下第二卷积公式对所述温度输入向量进行卷积编码以得到所述第二时间尺度温度特征向量；其中，所述第二卷积公式为：
[0021][0022]其中，b为第二卷积核在x方向上的宽度、F(b)为第二卷积核参数向量、G(x
‑
b)为与第二卷积核函数运算的局部向量矩阵，m为第二卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量，Cov 2(X)为所述第二时间尺度温度特征向量。
[0023]在上述真空成型机的自动控制系统中，所述成型特征提取模块，包括：第一尺度特征感受单元，用于使用所述双流卷积神经网络模型的第一卷积分支的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于第一卷积核的卷积处理、池化处理和非线性激活处理以由所述第一卷积分支的最后一层输出所述第一尺度特征图；第二尺度特征感受单元，用于使用所述双流卷积神经网络模型的第二卷积分支的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于第二卷积核的卷积处理、池化处理和非线性激活处理以由所述第二卷积分支的最后一层输出所述第二尺度特征图，其中，所述第二卷积核的尺寸不同于所述第一卷积核的尺寸；以及，差分单元，用于计算所述第一尺度特征图和所述第二尺度特征图的按位置差分以得
到所述差分特征图。
[0024]在上述真空成型机的自动控制系统中，所述成型变化编码模块，用于：使用所述三维卷积核的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递过程中分别对输入数据进行：对所述输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部矩阵的均值池化处理以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述三维卷积核的卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述成型动态特征图，所述三维卷积核的卷积神经网络模型的第一层的输入为所述多个差分特征图。
[0025]在上述真空成型机的自动控制系统中，所述响应性估计模块，进一步用于：以如下响应性估计公式计算所述成型动态特征向量相对于所述多尺度温度特征向量的响应性估计以得到所述分类特征矩阵；其中，所述响应性估计公式为：
[0026][0027]其中V
s
表示所述成型动态特征向量，V
l
表示所述多尺度温度特征向量，M表示所述分类特征矩阵，表示矩阵相乘。
[0028]在上述真空成型机的自动控制系统中，所述鲁棒依赖性迭代模块，包括：初始特征向量定义单元，用于初始化一个随机向量作为初始特征向量；最大特征向量生成单元，用于基于所述分类特征矩阵，对所述初始特征向量进行幂迭代直至特征向量收敛以得到最大特征向量；最小特征向量生成单元，用于基于所述分类特征矩阵的逆矩阵，对所述初始特征向量进行逆幂迭本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种真空成型机的自动控制系统，其特征在于，包括：监控模块，用于获取预定时间段内多个预定时间点的温度值以及所述预定时间段的塑料成型监控视频；温度编码模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的温度排列为温度输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到多尺度温度特征向量；采样模块，用于从所述塑料成型监控视频提取多个成型关键帧；成型特征提取模块，用于将所述多个成型关键帧中各个成型关键帧分别通过具有多重感受野的双流卷积神经网络模型以得到第一尺度特征图和第二尺度特征图，并分别计算所述第一尺度特征图和所述第二尺度特征图之间的差分特征图以得到多个差分特征图；成型变化编码模块，用于将所述多个差分特征图排列为输入张量后通过使用三维卷积核的卷积神经网络模型以得到成型动态特征图；维度调整模块，用于对所述成型动态特征图的沿通道维度的各个特征矩阵进行全局均值池化以得到成型动态特征向量；响应性估计模块，用于计算所述成型动态特征向量相对于所述多尺度温度特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；鲁棒依赖性迭代模块，用于对所述分类特征矩阵进行鲁棒依赖性迭代以得到优化分类特征矩阵；以及控制结果生成模块，用于将所述优化分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的温度值应增大或应减小。2.根据权利要求1所述的真空成型机的自动控制系统，其特征在于，所述温度编码模块，包括：第一时间尺度特征提取单元，用于将所述温度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一时间尺度温度特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；第二时间尺度特征提取单元，用于将所述温度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二时间尺度温度特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及多尺度级联单元，用于将所述第一时间尺度温度特征向量和所述第二时间尺度温度特征向量进行级联以得到所述多尺度温度特征向量。3.根据权利要求2所述的真空成型机的自动控制系统，其特征在于，所述第一时间尺度特征提取单元，进一步用于：使用所述第一多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下第一卷积公式对所述温度输入向量进行卷积编码以得到所述第一时间尺度温度特征向量；其中，所述第一卷积公式为：其中，a为第一卷积核在x方向上的宽度、F(a)为第一卷积核参数向量、G(x
‑
a)为与第一卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量，Cov1(X)为所述第一时间尺度温度特征向量。
4.根据权利要求3所述的真空成型机的自动控制系统，其特征在于，所述第二时间尺度特征提取单元，进一步用于：使用所述第一多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以如下第二卷积公式对所述温度输入向量进行卷积编码以得到所述第二时间尺度温度特征向量；其中，所述第二卷积公式为：其中，b为第二卷积核在x方向上的宽度、F(b)为第二卷积核参数向量、G(x
‑
b)为与第二卷积核函数运算的局部向量矩阵，m为第二卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量，Cov2(X)为所述第二时间尺度温度特征向量。5.根据权利要求4所述的真空成型机的自动控制系统，其特征在于，所述成型特征提取模块，包括：第一尺度特征感受单元，用于使用所述双流卷积神经网络模型的第一卷积分支的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于第一卷积核的卷积处理、池化处理和非线性激活处理以由所述第一卷积分支的最后一层输出所述第一尺度特征图；第二尺度特征感受单元，用于使用所述双流卷积神经网络模型的第二卷积分支的各层在层的正向传递中分别对输...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯恩荣，邢朝伟，徐波，
申请(专利权)人：滁州海斯机械设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：