一种基于Xgboost的轮胎密炼过程质量指标预测方法技术

发明专利技术公开了一种基于Xgboost的轮胎密炼过程质量指标预测方法，主要解决了密炼机产出橡胶质量难以直接预测的问题。通过实现对橡胶门尼值进行高精度预测，有效改善了橡胶的分散性、硫化特性、流动性和加工性，进而提升了后续轮胎的整体质量。该预测方法使密炼过程门尼值的预测精度能够稳定在90％以上。本发明专利技术通过人工智能算法，成功实现了高效可靠的密炼质量预测，有效地满足了现代轮胎生产企业对提高自动化程度的紧迫需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是半钢子午线轮胎密炼机中使用的一种门尼质量预测方法，涉及子午线轮胎加工。

技术介绍

1、在橡胶轮胎生产领域，密炼是一个至关重要的工艺环节，它直接影响着轮胎的质量和性能。密炼过程中，橡胶和各种添加剂被混合以确保最终轮胎的性能达到设计标准。为了提高轮胎生产的效率和质量，近年来，轮胎密炼过程质量指标预测成为一个备受关注的研究方向。

2、在传统的轮胎生产中，密炼过程的监控通常依赖于经验丰富的操作人员，这带来了操作主观性和生产不稳定性的风险。为了克服这些挑战，引入基于xgboost的智能算法，利用先进的机器学习技术，对密炼过程中的关键质量指标进行预测和优化，具有重要的实际意义。

3、xgboost作为一种梯度提升算法，通过集成多个弱学习器，能够有效地处理高维特征和非线性关系。在轮胎密炼过程中，基于xgboost的算法可以利用历史数据，包括橡胶原料属性、工艺参数、环境条件等，建立预测模型。这样的模型能够准确地预测密炼过程中的关键质量指标，如硫化度、硫化时间、拉伸强度等。

4、通过引入xgboost算法，轮胎生产企业可以实现本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Xgboost的轮胎密炼过程质量指标预测方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，Step 1中整合规则是：将同胶料、同机台、同车次，检测时间在生产时间4小时以内的数据作为同一条样本进行合并拼接；按照是否硫变是否有原材料，即按照stage_y的不同字段对数据集进行分割，将硫变与未进行硫变的样本集分开处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，Step 2中所述预处理包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，Step 3中，初始选取所有的流程工业参数作为模型特征，通过树模型的GINI指数来分析每个变量和目标变...

【技术特征摘要】

1.一种基于xgboost的轮胎密炼过程质量指标预测方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，step 1中整合规则是：将同胶料、同机台、同车次，检测时间在生产时间4小时以内的数据作为同一条样本进行合并拼接；按照是否硫变是否有原材料，即按照stage_y的不同字段对数据集进行分割，将硫变与未进行硫变的样本集分开处理。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，step 2中所述预处理包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，step 3中，初始选取所有的流程工业参数作为模型特征，通过树模型的gini指数来分析每个变量和目标变量的相关性，删除相关性较低预测能力弱的特征，最终整合了如下特征列表作为模型的特征集：['mntime'(排胶时间),'mxtime'(混炼时间),'mxtemp'(混炼温度),'mxkwh(混炼功率)','mxrpm'(转子转速),'start_temp'(开始温度),'stop_power'(停止功...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭岳，恽鑫宇，薄翠梅，
申请(专利权)人：南京工业大学，
类型：发明
国别省市：