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1、2004年仪表技术与传感器2004第8期InstrumentTechniqueandSensorNo18混炼胶黏度在线测量仪的研制112樊绍胜,王旭红,王耀南(1.长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410077;2.湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙 410082)摘要:提出了一种在线测量混炼胶黏度的新方法。该方法以神经网络建模技术为基础,综合考虑混炼过程各因素对胶料黏度的影响,建立起胶料黏度的在线测量模型。在建模过程中,采用RBF神经网络描述胶料黏度变化的非线性过程,研究了一种自适应训练算法自动确定合适的隐层单元数目,从而获得了结构紧
2、凑、精度较高的测量模型。根据此方法,研制了以DSP为核心的测量仪,并进行了现场试验。试验结果表明该仪器能够取得良好的测量效果。关键词:混炼胶黏度;在线测量;RBF神经网络;DSP中图分类号:TP216 文献标识码:B 文章编号:1002-1841(2004)08-0009-02DevelopmentofApparatusforOn2lineMeasurementofViscosityofRubberMixture112FANShao2sheng,WANGXu2hong,WANGYao2nan(1.CollegeofElectricandInf
3、ormationEng.,ChangshaUniversityofScience&Technology,Changsha410077,China;2.CollegeofElectricandInformationEng.,HunanUniversity,Changsha410082,China)Abstract:Anovelapproachforon2linemeasurementofviscosityofrubbermixturewasproposed.Intheapproach,neuralnetworkmodelingtechnologyw
4、asappliedtoconstructtheviscositymeasurementmodel.Duringmodeling,RBFneuralnetworkwasemployedtoapproximatethenon2linearityofviscosityofrubbermixture,aself2adaptationlearningalgorithmwasproposedtodeterminetheoptimumnumberofhiddenunitsinnetwork.Itmakemeasurementmodelcompactandacc
5、urate.Basedonit,anapparatuswasdevelopedandtestonanF370mixerwasconducted.Thetestresultshowstheapparatuscanobtainalmostthesamemeasurementprecitsionasthatobtainedbylabexperiment.KeyWords:ViscosityofRubberMixture;On2lineMeasurement;RBFNeuralNetwork;DSP1 引言在同样的工艺条件下,黏度波动较大。橡胶混炼是轮胎
6、加工的第一道工序,混炼的目的是将生胶根据密炼机流变学理论,对一特定的密炼机,密炼室胶料及各种添加剂混合成均匀的、性能较为一致的胶料。混炼胶质的黏度可表示为量好坏,直接决定后续工序的功效,对产品性能具有相当大的=f(P,n,c,t)(1)影响。混炼过程中,保证混炼胶质量的主要手段就是控制其黏式中:P为密炼机转子轴的瞬时功率;n为转子转速;t为混炼度,因此,实时测取混炼胶黏度是轮胎厂十分关心的问题。目温度;c为密炼室胶料填充系数。前,对黏度的在线测量缺乏有效的方法,国内外大多数企业都由于=f(P,n,c,t)描述的是一非常复杂的物理化学过是在混炼结束
7、后,将混炼胶料送到实验室检测其黏度指标,一程,其精确数学模型很难获取。般要等待5～10h,才能进入下一工序,显然,这种方法不利于神经网络不需要过程的先验知识,能以任意精度逼近任意胶料黏度的实时控制。非线性映射,广泛用于复杂系统建模。传统的BP神经网络,软测量技术近年来得到很快发展和应用。其核心是采用学习算法收敛速度慢,而且容易陷入局部极小,从而限制了它生产过程中比较容易检测的工艺变量,运用机理分析、状态估在复杂系统建模中的应用。径向基函数(RBF)网络不仅具有计、神经网络等建模方法,在线估计出那些难以测量或无法测很强的非线性映射能力,而且具有较快
8、的收敛速度和全局优化量的关键工艺参数。基于软测量的估计值,可以构成产品质量能力。为此,用它建立胶料黏度的在线测量模型。的推断控制。根据橡
