一种橡胶硬度的在线测量方法

文档序号:5827068阅读:261来源:国知局
专利名称:一种橡胶硬度的在线测量方法
技术领域
本发明涉及橡胶轮胎制造领域,特别涉及一种橡胶硬度的在线测量方法。
背景技术
近年来,随着生产和生活中对橡胶需求的不断增加,橡胶行业有着突飞猛进的发展。加上中国汽车行业的不断发展,对橡胶行业更起到了巨大的推动作用。不论是在生产还是生活领域,越来越多的使用到橡胶制品。新产品的不断出现,应用领域的不断扩大,均对橡胶产品的生产提出了更新更高的要求。橡胶混炼是橡胶生产最主要的工序之一,对橡胶混炼过程的有效控制直接影响到橡胶产品的质量。橡胶混炼是典型的间歇过程,具有明显的时变特性和非线性,因此对混炼胶质量检测的及时、准确,即对混炼过程的实时控制,是保证橡胶产品质量的关键。但是橡胶混炼过程很短,一般只有2 3分钟左右的时间,而且橡胶混练过程复杂,所以对混炼过程直接进行控制具有很大的挑战,因此也很难保障橡胶的质量。硬度作为衡量胶料粘度特性、可加工特性和压延特性等多方面性能的综合物性指标,是橡胶质量检测最关键的指标之一 O目前,橡胶行业的测量过程主要分为以下几个步骤(I)橡胶通过密炼、挤出、压延、开炼后,经过隔离剂,再进行风冷,风冷后进行垫片;(2)停放一定时间(一般在四小时以上)以保证胶料物性趋于稳定后,工艺人员手动取样并记录其车次信息;(3)将取得的终炼胶样品拿到快检室进行手动冲样;(4)用橡胶硬度计测量橡胶样品的硬度。经过上述一系列的复杂工序后,才能得到该车次橡胶的硬度。近年来,基于软模型的质量预测方法受到广泛的应用,软测量的核心问题是建立测量模型,也就是建立被估计变量与其它直接测量变量间的关联模型。其中SVM(Support Vector Machine,支持向量机)预测模型在软测量方法中应用广泛。生产过程中,采集包含大量相关信息的数据,根据SVM相关理论只建立一次软测量模型,对整个生产过程的产品进行质量预测。由于橡胶生产过程是一个典型的间歇性过程,产品的质量受工艺和环境的影响因素很大,通常一次建立的模型不能完成对整个生产过程的质量实时监控,从而造成橡胶产品质量受到严重影响,对橡胶产品的再加工有很强的障碍,最终影响产品的质量和寿命,而且可能会有安全性隐患,给企业和产品使用者造成损失。

发明内容
本发明提供了一种橡胶硬度的在线测量方法,本发明提高了产品的质量和寿命, 降低了橡胶硬度的测量误差,详见下文描述一种橡胶硬度的在线测量方法,所述方法包括以下步骤(I)在不同置信水平α下设定Q统计量的三个控制限Qas、Qal和Qah,其中Qas < Qal
〈Qah ;(2)将当前车次混炼过程结束后质量监测系统采集到的终炼胶质量指标中的流变参数与硬度在线预测模型f:x — y自动连接,并且设定流变参数的新样本Xnev ; (3)计算所述新样本Xnev对应的Q统计量的值Qmw ;(4)判断是否 两足Qnew > Qah,如果是,执彳丁步骤(5);如果否,执彳丁步骤(6);(5)与所述硬度在线预测模型f: X — y相连接的质量监测系统发生警报,操作工人查看生产线的工况,然后进行相应的工艺调整,使当前工况恢复到正常状况,流程结束;(6)判断是否满足Qas ( Qnew ( Qal,如果是,执行步骤(7);如果否,执行步骤(9);(7)则所述新样本XnOT用于所述硬度在线预测模型— y的更新,当用于模型更新的新样本Xnrat的数目达到阈值A时,所述硬度在线预测模型f:X — y更新一次;当没有达到阈值A时,不进行更新,直到达到阈值A,获取更新后的硬度在线预测模型,执行步骤 ⑶;(8)通过所述更新后的硬度在线预测模型预测下一车次的新样本Xnrat对应的橡胶硬度值,获取所述橡胶硬度值与实际测得的橡胶硬度值的差值,获得误差;(9)流程结束。
权利要求
1.一种橡胶硬度的在线测量方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤(1)在不同置信水平α下设定Q统计量的三个控制限Qas、Qal和Qah,其中
2.根据权利要求I所述的一种橡胶硬度的在线测量方法,其特征在于,
全文摘要
本发明公开了一种橡胶硬度的在线测量方法,当用于模型更新的新样本Xnew的数目达到阈值A时,硬度在线预测模型f:x→y更新一次;当没有达到阈值A时,不进行更新,直到达到阈值A,获取更新后的硬度在线预测模型,通过更新后的硬度在线预测模型预测下一车次的新样本Xnew对应的橡胶硬度值,获取橡胶硬度值与实际测得的橡胶硬度值的差值,获得误差;本方法通过不断的对硬度在线预测模型进行更新,从而得到精确的橡胶硬度值,提高了橡胶的质量,并且通过实际的试验验证了采用本方法可以得到较高的精度,减少了安全隐患。
文档编号G01N33/44GK102608303SQ20121007436
公开日2012年7月25日 申请日期2012年3月20日 优先权日2012年3月20日
发明者宋凯, 张春迎 申请人:天津大学
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