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基于累積特性分析的注塑過程質(zhì)量預測
喬勝陽
(國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作河南中心,河南鄭州,450000)
摘要:注塑過程為現(xiàn)代社會提供了大量、豐富、高品質(zhì)的塑料制品。如何保證我國注塑成型過程的精確、高效運行,生產(chǎn)出高質(zhì)量的產(chǎn)品,及時可靠的質(zhì)量預測已成為亟待解決的問題。本文針對注塑過程已有方法的不足,提出了基于累積特性分析的質(zhì)量預測方法,實際工業(yè)實驗表明了所提出方法的有效性。
關(guān)鍵詞:注塑過程;累積特性;質(zhì)量預測
隨著全球化和城市化發(fā)展的深入,具有低成本、種類豐富等特點的塑料制品已廣泛應用于交通運輸、信息、醫(yī)療等國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)。近年來,中國塑料行業(yè)保持了高速增長,已成為全球最大的塑料消費量國家。然而,市場需求的多樣化、性能要求的多功能化,及制造工業(yè)的經(jīng)濟節(jié)能需求等因素,對塑料制品質(zhì)量要求提出了更高的要求。注塑成型是一個涉及多方面復雜因素的加工過程,導致塑料制品易出現(xiàn)質(zhì)量缺陷。因此,及時在線預測產(chǎn)品質(zhì)量成為一個復雜而有意義的研究內(nèi)容。
現(xiàn)有的方法只利用當前時刻的數(shù)據(jù)信息進行質(zhì)量預測,未能充分考慮之前的數(shù)據(jù)累積影響。而且目前的質(zhì)量控制也沒有考慮過程擾動、建模誤差等因素對質(zhì)量預測的不利影響。因此,本文提出了一種基于累積特性的注塑過程質(zhì)量預測方法,實際實驗表明了所提方法的有效性。
注塑過程是將塑料熔體注射入模具內(nèi)部得到多種多樣塑料制品的加工過程。一般來說,它包括以下四個階段:注塑段、保壓段、塑化段和冷卻段。在注塑段,塑料熔體在注射壓力的驅(qū)動下以一定的速度注入閉合模腔的內(nèi)部。當模具內(nèi)部完全充滿塑料熔體后,過程隨后進入保壓段。在保壓段內(nèi),注塑螺桿進一步前移,部分熔體將被繼續(xù)充入模腔內(nèi)部以彌補由于熔體冷卻而引起的收縮。在冷卻階段,模腔內(nèi)熔體溫度不斷降低以使塑料制品足夠堅硬而被頂出。與此同時,在冷卻段的前期,螺桿不停的后退旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生大量的剪切熱,結(jié)合機筒高溫塑料顆粒迅速呈熔融態(tài)并在螺桿的反向作用下向機筒的前端移動,以產(chǎn)生滿足下一個批次生產(chǎn)所需要的熔體,稱之為塑化段。假設(shè)其過程變量個數(shù)為J個,采樣點數(shù)為K,若有I次正常的間歇操作,則可以得到三維過程矩陣X(I×Jx×K)和質(zhì)量數(shù)據(jù)矩陣Y(I×Jy)。注塑過程中,過程變量與質(zhì)量的相關(guān)關(guān)系并非時刻變化,而是隨操作階段進行呈現(xiàn)分段性。因此,文中使用文[2]提出的步進有序時段劃分方法進行時段劃分。
將標準化后的矩陣X沿時間方向進行切割,可以得到K個時間片矩陣Xk(I×Jx)。根據(jù)文[1]的時段劃分方法得到C個時段,利用R2指標可以得到每個時刻的預測能力,進一步得到時段Rc的指標。在關(guān)鍵時段內(nèi),由于要考慮之前數(shù)據(jù)的累積影響,需要對時段內(nèi)的每個時刻建立預測模型。這個模型綜合了該時段之前的數(shù)據(jù)信息,因此要對將該時段內(nèi)已進行過的時間片矩陣橫向按時間排列,得到建模所需數(shù)據(jù)(I×Jx)。
對于已經(jīng)完成的時段,其預測質(zhì)量可以用最后一個時刻的預測質(zhì)量表示,將時段c的最后一個時刻上的模型定義為c,則時段的質(zhì)量預測值c為:
由于之前考慮的是時段內(nèi)累積分析,利用時段的Rc2確定不同時段的貢獻比例,加權(quán)得到最終的質(zhì)量預測值為ck,需要注意的是ck需要經(jīng)過反標準化才能得到真正的預測質(zhì)量。
本文中,所采集得到的過程變量有11個,采樣點為513個,質(zhì)量指標為塑料制品的最終重量??偱螢?5個,其中前30個批次用于建模。根據(jù)文[2],注塑過程被劃分為5個時段,前兩個時段比較短,我們可以將它歸于注射段,后三個時段可依次對應于保壓段、塑化段、冷卻段。因為Rc2服從F分布,查表可得對應于99%置信度的值為0.726,因此大于該值的時段為關(guān)鍵時段。時段3、4對應的Rc2指標為0.9564和0.9712,因此是質(zhì)量預測的關(guān)鍵時段。
在非關(guān)鍵時段-冷卻段引入故障。一般來說,非關(guān)鍵時段的故障對最終質(zhì)量影響很小,幾乎可以忽略。所以,我們雖然引入了故障,但還是認為真實質(zhì)量是不變的。圖1給出了本方法與已有兩種預測方法的對比結(jié)果。由于未考慮多時段特性,基于MPLS方法的質(zhì)量預測結(jié)果出現(xiàn)了嚴重的偏差??朔硕鄷r段特性,sub-PLS方法的質(zhì)量預測結(jié)果并未受到非關(guān)鍵時段故障的強烈影響。然而,本文所提出的方法相比,sub-PLS預測質(zhì)量的震蕩十分強烈,連續(xù)性偏差,不符合實際。綜合上述分析,本文所提出的方法具有更好的預測能力。
圖1 三種預測方法對比
針對現(xiàn)有注塑過程質(zhì)量預測方法中存在的不足,本文提出了基于累積特性分析的質(zhì)量預測方法。該方法既能夠體現(xiàn)注塑這一典型批次過程的多時段特性,又考慮了時段內(nèi)和時段間的質(zhì)量累積效應。實際仿真實驗表明了所提出方法的有效性。
參考文獻
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喬勝陽(1986-),男,碩士,河南南陽市人,國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局專利審查協(xié)作河南中心專利審查員,從事于自動化領(lǐng)域?qū)@麑彶楣ぷ鳌?/p>
Quality prediction of injection molding process based on cumulative characteristic analysis
Qiao Shengyang
(the Patent Office of the Patent Office of the Patent Office of the State Intellectual Property Office,Zhengzhou, Henan,Henan 450000,China)
Abstract:The injection molding process for the modern society to provide a lot of, rich,high-quality plastic products. How to guarantee the accurate and efficient operation of injection molding process, produce the high quality products,and the reliable quality forecast has become the problem to be solved urgently..In view of the shortage of existing methods for injection molding,the quality forecasting method based on accumulation characteristic analysis is proposed, and the practical industrial experiment shows the effectiveness of the proposed method.
Keywords:injection molding process cumulative character quality forecast
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