一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法及系统技术方案

本发明专利技术属于自动化技术领域，公开了一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法及系统，包括：第一步：实时数据感知与集成；第二步：数据预处理与特征工程；第三步：深度学习与模型优化；第四步：深度神经网络的扩展与自适应；第五步：智能决策与控制

【技术实现步骤摘要】
一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法及系统


[0001]本专利技术属于自动化
，尤其涉及一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法
。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，对生产产品的批次过程的控制要求越来越严格
。
随之产生了一些相关的控制理论和应用
。
如迭代学习控制和模型预测控制
。
对于迭代学习控制，由于该控制规律是一种事先得到的前馈控制，下一个周期不提供反馈，因此在实际中，这种控制方法不可避免的存在动态扰动，当批处理控制系统采用纯迭代学习控制时，不能保证其控制性能
。
虽然已经有这些控制策略，然而由于工业生产过程中存在着不确定性，已有的控制策略仍然有提升的空间
。
[0003]在批次生产过程的控制中，迭代学习控制
(Iterative Learning Control,ILC)
和模型预测控制
(Model Predictive Control,MPC)
是两种重要的控制策略
。
然而，由于工业生产的复杂性，这些方法确实存在一些缺陷和技术问题，需要进一步解决
。
[0004]迭代学习控制
(ILC)
的缺陷：
[0005]1)
动态扰动：如你所提及的，
ILC
是基于前馈控制的，它缺少对动态扰动的实时响应机制，从而可能导致控制效果受到不稳定的外部因素的影响
。
[0006]2)
>不适应不同的批次条件：批次间可能存在参数变化或批次内部状态变化，
ILC
可能不能很好地适应这些变化，导致控制性能下降
。
[0007]3)
需要多次迭代才能收敛：
ILC
依赖于连续的迭代过程来改进控制策略，但某些情况下可能需要大量迭代才能实现所需的控制精度
。
[0008]模型预测控制
(MPC)
的缺陷：
[0009]1)
模型不确定性：
MPC
依赖于对过程的准确建模
。
如果模型存在偏差或不确定性，控制策略可能不会产生期望的结果
。
[0010]2)
计算复杂性：
MPC
通常需要解决一个优化问题来确定控制策略，这可能导致高计算负荷，特别是对于大型系统或要求高频率控制的应用
。
[0011]3)
需要准确的预测信息：
MPC
的性能高度依赖于对未来的准确预测
。
如果预测信息不准确或不可靠，控制效果可能会受到严重影响
。
[0012]急需解决的技术问题：
[0013]1)
健壮性和适应性：考虑到工业环境中各种不确定性和变化，控制策略需要具有更好的健壮性和适应性，以应对各种扰动和变化
。
[0014]2)
融合不同的控制策略：结合
ILC
和
MPC
的优点，开发混合控制策略，以利用两者的优点并弥补各自的缺陷
。
[0015]3)
自适应建模和在线学习：开发能够自动适应工业过程变化的控制策略，通过在线学习和自适应建模来不断更新控制策略
。
[0016]4)
增强计算能力和算法优化：为了满足实时性要求，需要研发更高效的算法，并考
虑更强大的计算平台
。
[0017]5)
对非线性和大规模系统的控制：工业过程中的许多系统都是非线性的，而且可能非常大
。
这需要研究能够处理这些挑战的控制策略
。
[0018]尽管已有的控制策略在许多情况下都是有效的，但工业生产的复杂性和不确定性仍然需要进一步的技术研究和创新
。

技术实现思路

[0019]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法
。
[0020]本专利技术是这样实现的，一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法，包括：
[0021]第一步：实时数据感知与集成
[0022]S1.1
：部署多种传感器，例如温度
、
压力
、
流速
、
材料湿度和振动传感器于注塑机及相关设备上，确保从各个角度实时监测注塑过程
。
[0023]S1.2
：通过物联网
(IoT)
技术，将上述传感器的数据实时上传至中央处理单元或云服务器中，保证数据的实时性和完整性
。
[0024]第二步：数据预处理与特征工程
[0025]S2.1
：在数据上传前，运用边缘计算技术对原始数据进行预处理，包括清洗
、
标准化和归一化，确保数据质量
。
[0026]S2.2
：在中央处理单元或云服务器中，执行特征工程，从原始数据中提取关键特征，为后续深度学习准备有助于模型学习的数据
。
[0027]第三步：深度学习与模型优化
[0028]S3.1
：采用强化学习等高级机器学习算法，根据注塑机的实时状态和历史数据，对状态补偿模型进行在线迭代优化
。
[0029]S3.2
：应用迁移学习策略，确保在一个注塑机上获得的知识可以快速地迁移到其他注塑机上
。
[0030]第四步：深度神经网络的扩展与自适应
[0031]S4.1
：根据数据的时序性特点，选用如
LSTM
或
Transformer
等神经网络结构进行学习
。
[0032]S4.2
：利用在线学习策略，实时调整神经网络模型的权重和参数，确保模型随着数据的变化进行自我调整
。
[0033]第五步：智能决策与控制
[0034]S5.1
：基于深度学习模型的输出和实时传感器数据，结合模糊逻辑或专家系统，计算出精确的控制信号，指导注塑过程
。
[0035]S5.2
：当系统检测到异常时，自动生成紧急控制策略，并在必要时及时通知操作员介入
。
[0036]进一步，实时数据感知与集成的具体实现方法：
[0037]1.
选择和部署传感器
[0038]选择传感器：根据注塑机和相关设备的工作原理，选择具有高精度和稳定性的温度
、
压力
、
流速
、
材料湿度和振动传感器
。
根据传感器的工作温度
、
工作压力
、
响应时间等关
键参数，确保其能够适应注塑环境
。
[0039]部署位置：对于每种传感器，根据其功能和注塑过程的要求，选择合适的部署位置
。
例如，温度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种批次注塑过程的状态补偿模型控制方法，其特征在于，包括：第一步：实时数据感知与集成
S1.1
：部署多种传感器于注塑机及相关设备上，确保从各个角度实时监测注塑过程；
S1.2
：通过物联网技术，将上述传感器的数据实时上传至中央处理单元或云服务器中，保证数据的实时性和完整性；第二步：数据预处理与特征工程
S2.1
：在数据上传前，运用边缘计算技术对原始数据进行预处理，包括清洗
、
标准化和归一化，确保数据质量；
S2.2
：在中央处理单元或云服务器中，执行特征工程，从原始数据中提取关键特征，为后续深度学习准备有助于模型学习的数据；第三步：深度学习与模型优化
S3.1
：采用强化学习高级机器学习算法，根据注塑机的实时状态和历史数据，对状态补偿模型进行在线迭代优化；
S3.2
：应用迁移学习策略，确保在一个注塑机上获得的知识可以快速地迁移到其他注塑机上；第四步：深度神经网络的扩展与自适应
S4.1
：根据数据的时序性特点，选用如
LSTM
或
Transformer
神经网络结构进行学习；
S4.2
：利用在线学习策略，实时调整神经网络模型的权重和参数，确保模型随着数据的变化进行自我调整；第五步：智能决策与控制
S5.1
：基于深度学习模型的输出和实时传感器数据，结合模糊逻辑或专家系统，计算出精确的控制信号，指导注塑过程；
S5.2
：当系统检测到异常时，自动生成紧急控制策略，并在必要时及时通知操作员介入
。2.
如权利要求1所述批次注塑过程的状态补偿模型控制方法，其特征在于，实时数据感知与集成的具体实现方法： 1
） 选择和部署传感器根据注塑机和相关设备的工作原理，选择具有高精度和稳定性的温度
、
压力
、
流速
、
材料湿度和振动传感器；根据传感器的工作温度
、
工作压力
、
响应时间关键参数，确保其能够适应注塑环境；对于每种传感器，根据其功能和注塑过程的要求，选择合适的部署位置；温度传感器应部署在模具的关键位置，流速传感器则部署在塑料注入口附近； 2
） 数据传输与
IoT
集成每组传感器连接到一个数据采集单元，该单元负责读取传感器数据，执行初步的数据处理，并将处理后的数据转换为数字信号；为数据采集单元添加物联网块，此模块将采集到的数字信号转换为适合远程传输的数据包；根据工业数据的重要性和安全性，使用加密算法对数据进行加密，并确保传输过程中的数据安全性；
ꢀ3） 中央处理单元或云服务器集成实时数据接收：中央处理单元或云服务器配置有一个数据接收模块，该模块可以实时接收来自各个
IoT
模块的数据，解密并解析数据；数据存储：配置高速和高容量的数据库，确保所有接收到的数据都能够实时存储，方便后续分析和处理；数据可视化：为操作人员和工程师提供一个数据可视化界面，显示所有传感器的实时数据，同时显示历史数据和趋势分析
。3.
如权利要求1所述批次注塑过程的状态补偿模型控制方法，其特征在于，数据预处理与特征工程的具体实现方法： 1
） 边缘计算与数据预处理在注塑机或数据采集单元附近部署边缘计算设备；根据传感器的规格和注塑机的工作参数，设定阈值，过滤掉超出阈值的数据点；使用中值
、
平均值或基于时间序列的插值方法填补缺失数据；标准化和归一化：使数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1；将数据转化为0‑1范围，可以使用 Min
‑
Max Scaling 方法； 2
） 特征工程在中央处理单元或云服务器中，使用数据可视化工具（如
Matplotlib, Seaborn
）对原始数据进行探索性分析，了解数据的分布
、
关系和潜在模式；从时序数据中提取统计特征：如均值
、
中值
、
标准差
、
最大值
、
最小值；使用傅里叶变换或小波变换获取数据的频率分布；通过计算皮尔逊相关系数或斯皮尔曼级相关系数，评估特征与目标变量之间的相关性；使用如线性回归
、SVM
模型递归地评估特征的重要性并逐一排除；采用
PCA 用于降低数据的维度，同时保留大部分数据的变异； 对高维类别特征进行哈希处理，降低维度
。4.
如权利要求1所述批次注塑过程的状态补偿模型控制方法，其特征在于，深度学习与模型优化的具体实现方法： 1
） 强化学习的在线迭代优化在注塑的场景中，代理可能是控制器，环境是注塑机，动作是调整参数如温度
、
压力；定义明确的奖励机制；例如，如果注塑过程达到理想状态，给予正奖励；若产生不良品或机器参数超出安全范围，给予负奖励；使用强化学习中的在线学习算法根据实时反馈迅速更新策略；定期保存模型权重，并在新的数据到来时，加载旧模型权重进行细微调整； 2
） 迁移...

【专利技术属性】
技术研发人员：段朋朋，
申请(专利权)人：东莞市坤裕精密模具有限公司，
类型：发明
国别省市：