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    基于數(shù)據(jù)挖掘的擠塑成型溫度預(yù)測驗(yàn)證

    2014-05-11 03:09:50黃朝華
    制造業(yè)自動化 2014年10期
    關(guān)鍵詞:機(jī)筒熔體數(shù)據(jù)挖掘

    陳 梅,孫 筱,張 隆,黃朝華

    (1. 烏魯木齊職業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,烏魯木齊 830002;2. 新疆工程學(xué)院 機(jī)械系,烏魯木齊 830091;3. 新疆應(yīng)用職業(yè)技術(shù)學(xué)院,奎屯 833200)

    基于數(shù)據(jù)挖掘的擠塑成型溫度預(yù)測驗(yàn)證

    陳 梅1,孫 筱2,張 隆2,黃朝華3

    (1. 烏魯木齊職業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,烏魯木齊 830002;2. 新疆工程學(xué)院 機(jī)械系,烏魯木齊 830091;3. 新疆應(yīng)用職業(yè)技術(shù)學(xué)院,奎屯 833200)

    0 引言

    擠塑成型是借助螺桿的擠壓作用,將塑料加熱成熔融粘流態(tài)并推動其通過模具而成為截面與模具形狀相同的連續(xù)體的一種成型方法[2]。影響擠塑成型產(chǎn)品斷面尺寸的主要因素是融熔塑料溫度、壓力及擠出速度。擠塑成型機(jī)筒的加熱過程如圖1所示,顆粒狀塑料從加料筒進(jìn)入機(jī)筒,在擠出機(jī)螺桿的作用下,螺桿的螺旋槽將塑料向前輸送,塑料逐漸熔融。在機(jī)筒內(nèi)從進(jìn)料口到出料口擠塑成型熔體溫度是成增量分布的,通常將機(jī)筒分為三段,即加料段、壓縮段和均化段,其中均化段的溫度直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量[5]?,F(xiàn)有的擠塑成型加熱設(shè)備中,采用的溫度控制方法以反饋控制為主,仍存在有溫度控制慣性滯后現(xiàn)象,因而擠塑成型生產(chǎn)過程中仍然存在因溫度控制不理想而出現(xiàn)次品的現(xiàn)象。根據(jù)擠塑成型過程中溫度變化特點(diǎn),通過采集壓縮段溫度,利用數(shù)據(jù)挖掘中的多元線性回歸預(yù)測方法,實(shí)現(xiàn)對均化段溫度的預(yù)測。

    圖1 擠塑成型加熱過程

    1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

    1.1 數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中挖掘知識,其過程是一個從已知數(shù)據(jù)集合中發(fā)現(xiàn)各種模型、規(guī)則、關(guān)聯(lián)的過程[1,7]。根據(jù)挖掘的任務(wù)不同,數(shù)據(jù)挖掘可以分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等,預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)中又分線性回歸預(yù)測和非線性回歸預(yù)測[3]。

    1.2 多元線性回歸預(yù)測

    一般地,如果因變量y與k個自變量x1,x2,… ,xk之間存在線性關(guān)系,則:

    n個觀測值 (xi1,xi2,…xik,yi),i= 1 ,2,…n滿足(1)式,即:

    系數(shù)向量β的最小二乘估計(jì)為:

    2 擠塑成型溫度預(yù)測的試驗(yàn)方案

    實(shí)際擠塑成型機(jī)筒是鋼管,其內(nèi)表面采用了滲氮處理,致使機(jī)筒內(nèi)壁非常的堅(jiān)硬耐磨,如果在其中段處用接觸式傳感器采集溫度,則必然使機(jī)筒遭破壞[6]。為了驗(yàn)證本預(yù)測方案,我們按照擠塑成型溫度的實(shí)際變化情況及被加熱介質(zhì)的流動情況建立了試驗(yàn)驗(yàn)正方案。

    2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    在實(shí)際試驗(yàn)過程中,為了便于反復(fù)測試與檢驗(yàn),主要使用與圖1的結(jié)構(gòu)相似的設(shè)備,加熱介質(zhì)為水,進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)的收集、分析和驗(yàn)證。使用的硬件設(shè)備為:直徑10cm長度為150cm的模擬機(jī)筒、2個18b20防水型溫度傳感器、3組功率均為900w的加熱圈、渦輪流量計(jì)(用于采集水流速度)、固態(tài)繼電器、AT89S52單片機(jī)及PC機(jī)。試驗(yàn)方案如圖2所示。

    圖2 試驗(yàn)方案分布

    2.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集

    模型中以PC機(jī)上的labview數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)為核心,借助AT89S52單片機(jī)將采集轉(zhuǎn)換后的溫度、速度和功率數(shù)據(jù)通過串口傳輸給PC機(jī)。模型中采用Access建立數(shù)據(jù)庫,在LabVIEW中通過LabSQL工具包實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作,采用改變功率參數(shù)和速度參數(shù)對加熱圈3和電磁閥實(shí)施控制,實(shí)現(xiàn)積累大量需要挖掘的數(shù)據(jù)樣本。采集到的原始樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

    采集到的樣本數(shù)據(jù)是以時(shí)間為序列進(jìn)行采集,為了更好挖掘出同一熔體在采集點(diǎn)1和采集點(diǎn)2的對應(yīng)溫度關(guān)系,以及找出功率、速度對溫度的影響力度,需要將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的工作分為兩部分,預(yù)處理后數(shù)據(jù)如表2所示。

    表1 原始樣本數(shù)據(jù)

    表2 預(yù)處理后數(shù)據(jù)表

    從原始數(shù)據(jù)表1中在T1時(shí)刻的溫度值1對應(yīng)的熔體經(jīng)過一定時(shí)間后,在T(1+K)時(shí)刻該熔體的溫度值2形成對應(yīng)關(guān)系,推算公式如下:

    K為時(shí)間,單位為秒;

    V12為采集點(diǎn)1與采集點(diǎn)2之間的容積,單位為立方厘米;

    VS為熔體排出速度,單位為厘米每秒;

    S為機(jī)筒截面積,單位為平方厘米。

    將溫度值1和溫度值2對應(yīng)后的表中將速度和功率數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化,這樣經(jīng)分析挖掘后得出的函數(shù)式才能反映出各參數(shù)的影響力度。

    2.3 多元線性回歸分析

    Labview中可以直接調(diào)用MATLAB文件進(jìn)行高性能的數(shù)據(jù)分析和處理,本方案中將預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為excel文件,導(dǎo)入到MATLAB回歸分析模塊進(jìn)行分析,樣本數(shù)據(jù)3800個。

    以均化段溫度y為因變量,壓縮段溫度x1、速度x2、加熱功率x3為自變量。套用式(3),展開式如下:

    應(yīng)用M a t l a b軟件作線性回歸,計(jì)算β?=(XTX)?1XTY。注意到數(shù)據(jù)樣本中速度的值在5到7之間,熔體在壓縮段測得溫度后經(jīng)過一定時(shí)間才到達(dá)均化段,所以均化段溫度變化應(yīng)該與壓縮段溫度變化有一定延遲。通過比較壓縮段溫度與均化段溫度的變化情況可以估算出延遲時(shí)間τ。本方案采用向量范數(shù)衡量2個序列相似程度的方法驗(yàn)證式(5)的合理性見圖3。

    圖3 延遲時(shí)間

    表3 時(shí)間與范數(shù)對應(yīng)表

    根據(jù)式(5)計(jì)算出的延遲時(shí)間均值K=60.762秒,而用向量范數(shù)的方法取τ=61秒,將壓縮段溫度與均化段溫度進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)從數(shù)據(jù)采集開始點(diǎn)到2000點(diǎn)的數(shù)據(jù)曲線差別較大,主要原因是這段時(shí)間機(jī)筒處于預(yù)熱和加料階段,機(jī)筒內(nèi)存在有部分空氣,故而溫度波動較大,但2000點(diǎn)以后數(shù)據(jù)吻合度很好(如圖4所示),說明K的值是有效的,驗(yàn)證了式(5)。

    圖4 壓縮段溫度與均化段溫度

    調(diào)用函數(shù)regress(y,x),可以得到系數(shù)β=[-7.9505 1.4782 -0.39464 0.00052034],相關(guān)系數(shù)為R2= 0.8935, F統(tǒng)計(jì)量F=4036.7,p值p=0。

    3 預(yù)測方程的確定與預(yù)測

    3.1 溫度預(yù)測方程的R 和F檢驗(yàn)

    1)R檢驗(yàn)

    2)F檢驗(yàn)

    表4 溫度預(yù)測驗(yàn)證表

    表4(續(xù))

    圖5 均化段實(shí)測溫度與計(jì)算溫度比較

    3.2 溫度預(yù)測方程的驗(yàn)證

    在同一試驗(yàn)條件下,再次采集2000組數(shù)據(jù)對溫度預(yù)測方程進(jìn)行驗(yàn)證,計(jì)算出均化段溫度,對照實(shí)際采集的均化段溫度進(jìn)行誤差分析,得出以下數(shù)據(jù),見表4和圖5。

    4 結(jié)論

    通過以上的試驗(yàn)驗(yàn)證可以得出以下結(jié)論:

    1)采用預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)中的多元線性回歸預(yù)測方法,針對采集到的壓縮段、均化段溫度數(shù)據(jù),建立擠塑成型生產(chǎn)過程溫度預(yù)測方程是可行的。

    2)從預(yù)測方程中可以看出x2的系數(shù)較大,即速度的變化對均化段的溫度影響幅度大, x3系數(shù)小,即加熱功率的變化對均化段的溫度影響幅度小,若在短時(shí)間內(nèi)較大幅度調(diào)整均化段溫度,優(yōu)先考慮調(diào)整速度,若在短時(shí)間內(nèi)較小幅度調(diào)整均化段溫度,則優(yōu)先考慮調(diào)整功率,為均化段的溫度控制提供了理論依據(jù)。

    3)在實(shí)際中可以通過檢測的壓縮段熔體溫度、螺桿速度和均化段加熱器功率等參數(shù),預(yù)測出均化段出口熔體溫度,為控制該處的溫度爭取到一定時(shí)間,為溫度控制提供了保證。

    [1]邵鴻翔.線性回歸方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用和改進(jìn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012,362(14):72-75.

    [2]譚梅,李曉秀,呂聰.自適應(yīng)神經(jīng)PDI在擠塑機(jī)溫控系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].控制工程,2006,13(3):250-255.

    [3]張娥,鄭斐峰,馮耕中.web日志數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2004,20(2):96-100.

    [4]王玉國,梁新華,檀丁,等.基于數(shù)據(jù)挖掘的基坑監(jiān)測關(guān)聯(lián)性分析及聯(lián)合預(yù)報(bào)研究[J].全球定位系統(tǒng),2012,1O(4):185-189.

    [5]夏江梅.塑料成型模具與設(shè)備[M].北京,機(jī)械工業(yè)出版社,2005:220-223.

    [6]張榮清.模具設(shè)計(jì)與制造[M].北京,高等教育出版社,2003:238-242.

    [7]易繼鍇,侯媛彬.智能控制技術(shù)[M].北京:北京工業(yè)大學(xué)出版社,2007:177-200.

    [8]高立鵑,劉云,趙玲.雙向數(shù)據(jù)挖掘的反饋預(yù)測分析[J].鄭州輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào),2011,12(5):81-85.

    [9]武書彥,李咚.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探索性研究[J].制造業(yè)自動化,2011,33(1):102-105.

    Extrusion molding temperature forecasts based on verified data mining

    CHEN Mei1, SUN Xiao2, ZHANG Long2, HUANG Zhao-hua3

    擠塑成型生產(chǎn)過程中因溫度控制不理想而產(chǎn)生次品較多,針對這一現(xiàn)象提出利用LabVIEW實(shí)時(shí)采集大量擠塑成型機(jī)筒壓縮段出口處、均化段出口處的塑料熔融溫度,借助數(shù)據(jù)挖掘中的多元線性回歸預(yù)測方法,挖掘出熔體在壓縮段和均化段溫度變化的函數(shù)關(guān)系,通過采集壓縮段溫度,預(yù)測均化段出口處熔體溫度,為擠塑成型溫度預(yù)控提供數(shù)據(jù)支持。該方案通過大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù),驗(yàn)證了基于數(shù)據(jù)挖掘的擠塑成型機(jī)筒溫度預(yù)測方案的可行性。

    多元線性回歸;labVIEW;數(shù)據(jù)挖掘;溫度預(yù)測

    陳梅(1979 -),女,重慶人,講師,碩士,研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

    TP29

    A

    1009-0134(2014)05(下)-0083-04

    10.3969/j.issn.1009-0134.2014.05(下).23

    2014-02-19

    新疆維吾爾自治區(qū)教育廳重點(diǎn)科研項(xiàng)目(2011JYT011412);新疆維吾爾自治區(qū)科技援疆項(xiàng)目(2013911035)

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