CN104325571A - 一种橡胶开炼机混炼胶分散度在线预测方法 - Google Patents
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Abstract
一种橡胶开炼机混炼胶分散度在线预测方法，利用开炼机混炼时各对应配方胶料检测的辊筒横压力，排胶温度，排胶功率，单位能耗等参数，带入已经建立好的分散度与过程参数的数学模型，来预测混炼过程中混炼胶的分散度；所述的分散度与过程参数的数学模型是采用逐步回归法建立的在线预测数学模型。本发明不需要经过停放后再进行检测，可在线预测开炼机混炼胶分散度，节省了橡胶停放时间；运用统计学原理使预测结果具有较高的准确度和参考价值，可以用来控制和调整炼胶参数；在开练机上也可以实现橡胶混炼的质量在线控制；投资少，控制简单，效果明显应用前景广阔。
Description
技术领域
本发明涉及橡胶塑性状态混合中，特别是在开炼机加工工艺过程的
测量、预测领域，具体地说是一种橡胶开炼机混炼胶分散度在线预测方法。
背景技术
炭黑分散度的在线预测方法是指在炼胶过程中预测胶料炭黑分散度的方法。对于胶料的炭黑分散度，由于在线检测手段的不足，炼胶过程中其炭黑分散度难以直接检测。目前国内外绝大多数企业都是在混炼结束后，将混炼胶送到化验室或快检站检测其炭黑分散度，而制得的混炼胶一般需要等待12～24 h 才能进入下一工序继续加工。中国专利申请201110251048.6公开了《一种基于橡胶混炼过程的质量实时监控方法》，和201110251112.0公开了《一种基于橡胶混炼过程的质量实时监控软测量方法》，虽然是通过监控密炼过程中的炭黑分散度达到在线控制混炼胶质量的目的，但是必须将混炼胶送到化验室或快检站检测其炭黑分散度，这样做除需要耗费一定的人力、物力外，胶料的存放还要占用大量的场地和花费大量资金。因此，能及时得知混炼胶炭黑分散度是轮胎厂十分关心的问题。国外几家大公司都在研究这方面的课题，但一直没有很好地解决办法。中国专利申请201210074374.9公开了《一种橡胶硬度的在线质量监控和预测模型更新的方法》，该方法只能在线检测橡胶硬度，无法测量炭黑分散度。中国专利96101581.0公开了《密炼机混炼胶质量自动在线检测系统及其在线检测方法》，使密炼机实现了混炼胶质量的在线检测。由于开炼机是一种辊筒外露的开放式炼胶机械，其炼胶原理不同于密闭式的密炼机，因此上述方法检测系统和方法不适用于橡胶开炼机。橡胶开炼机是橡胶工业中使用最早结构比较简单的最基本的橡胶机械，虽然在自动化流水混炼作业线中，因挤出压片机、密炼机和连续混炼机等设备的应用和发展，开炼机的使用范围已显著缩小，但是密炼机的投资大，而且用途不如开炼机广泛，因此在中小企业，特别是再生胶和小批量特殊胶种以及胶料的生产中，应用仍较为普遍。由于不能实现橡胶开炼机的炭黑分散度在线预测，不能实时了解胶料的混炼质量，从而不能及时调整开炼机炼胶的工艺参数，以保证开炼机混炼胶的质量符合要求。
发明内容：
本发明目的在于克服现有技术中的缺陷，提供一种能够实现炭黑分散度橡胶开炼机的在线预测，可以及时调整开炼机炼胶的工艺参数，能够保证混炼胶的质量符合要求，同时节省人力、物力、场地和资金，具有较高准确度预测结果的橡胶开炼机炭黑分散度的在线预测方法。
本发明目的是由以下技术方案实现的：一种橡胶开炼机混炼胶炭黑分散度在线预测方法，利用开炼机炼胶过程中检测的各项过程参数与已经建立好的炭黑分散度与过程参数的数学模型，来预测混炼过程中混炼胶的炭黑分散度；所述的开炼机炼胶过程中检测的各项过程参数包括辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N，采用逐步回归法建立以上四个或三个或两个或一个参数作为变量与炭黑分散度之间关系的数学模型，通过对这些变量做显著性检验确定最终数学模型的表达形式。具体步骤如下：
一、数学模型的建立过程：
准备需验证的配方胶料至少25组，每组采用不同的工艺参数进行混炼，其中炼胶工艺参数包括：辊距，辊速与速比，辊筒温度和炼胶时间，分别检测并记录开炼过程中各自的辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N过程参数，逐一测定并记录每车终炼胶各自的分散度；
采集该配方胶料炼胶过程中过程参数的数据样本和对应每组终炼胶的分散度样本建立数据库，包括自变量F={F1，F2，F3……Fm}, T={T1,T2,T3……Tm}, P={P1,P2,P3….Pm}, N={N1,N2,N3…..Nm}，分散度值Y={Y1，Y2，Y3….Ym}；分别以辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N为横坐标，以分散度为纵坐标做散点图，并调用SPSS统计分析软件，分析F,T,P N四个参数各自与分散度的线性相关性。
以F,T,P,N为自变量，Y为因变量使用SPSS统计分析软件，采用逐步回归法建立在线预测数学模型，式中均为待估参数，通过回归分析确定待估参数的数值，建立回归方程，并进行显著性(F)检验，相关系数(R)检验，残差检验，若高度显著，相关程度高，残差成正态分布，则所建回归方程是适用的，若R2偏低，则回归不理想，应重新修改数学模型，增加或减少一些参数，以保证显著性（F）检验和相关系数（R）检验的结果都较为理想，使回归方程成立，得到该配方胶料的数学模型；
二、分散度在线预测过程：
将开炼机混炼时各对应配方胶料检测的辊筒横压力，排胶温度，排胶功率，单位能耗等参数，带入数学模型，预测每车胶料终炼胶的分散度值；
不同配方的胶料，按上述步骤～建立不同的在线预测数学模型，在炼胶过程中将检测的过程参数，带入数学模型，预测终炼胶的分散度。
由于开炼机是一种辊筒外露的开放式炼胶机械，其辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N过程参数可直接反映在炼胶的质量状况。在掌握上述数据的前提下，再经过已建立的数学模型运算，即可获得胶料终炼胶的分散度值，达到在线预测橡胶开炼机混炼胶分散度的目的。
辊筒横压力范围为10KN～30KN,是通过固定安装在调距装置活塞杆的前端的压力传感器监测，胶料对辊筒的横压力通过辊筒、辊筒轴承、轴承座传递给压力传感器。
排胶温度范围为60℃～110℃，是通过红外线测温仪和热电偶温度计同时进行测定，每种方法的监测点3个以上，将测得的最高温度值作为该车胶料温度值。
排胶功率范围为0kW～5Kw,是通过智能三相电能表进行测量；根据大于机台消耗的最大功率的原则，确定选用合适的电流和电压互感器，然后与智能三相电能表连结在一起；该智能三相电能表将测量的数据数字显示或传输给计算机，计算机自动连续记录功率情况，生成连续的功率曲线。
单位能耗范围为0～3kJ/g；采用智能三相表进行测量；智能三相表将测量的数据以数字显示或传输给计算机进行自动记录。
在数学模型建立过程中所述的分散度原始测量是使用分散度仪，测量范围为40～80。
辊筒横压力，排胶功率，排胶温度是指开炼机炼胶结束排胶时的一个瞬时值，是唯一的，是可以准确反映开炼机在结束炼胶时炼胶过程的实际情况的；单位能耗是开炼机驱动电机在炼制单位质量的混炼胶所消耗的能量，本发明所指的单位能耗是指开炼机驱动电机在炼制单位质量的混炼胶所消耗的能量。
本发明与现有技术相比，不需要经过停放后再进行检测，可在线预测开炼机混炼胶分散度，节省了橡胶停放时间；运用统计学原理使预测结果具有较高的准确度和参考价值，可以用来控制和调整炼胶参数；在开练机上也可以实现橡胶混炼的质量在线控制；投资少，控制简单，效果明显应用前景广阔。
附图说明
图1是本发明的工艺流程图；
图2是实施例1胎面胶料配方的分散度与辊筒横压力、排胶温度、排胶功率、单位能耗的散点图；
图3是实施例1胎面胶料配方的分散度在线预测数学模型的残差正态概率图；
图4是实施例2胶料配方的分散度与辊筒横压力、排胶温度、排胶功率、单位能耗的散点图；
图5是实施例2胶料配方的分散度在线预测数学模型的残差正态概率图；
图6是实施例3胶料配方的分散度与辊筒横压力、排胶温度、排胶功率、单位能耗的散点图；
图7是实施例3的胶料配方的分散度在线预测数学模型的残差正态概率图。
具体实施方式
实施例1
下面通过实施例并结合附图对本发明做进一步描述：
（1）本实施例采用的胶料为全钢子午线轮胎胎面胶，使用XK-160E型开炼机智能炼胶实验平台进行混炼。准备需验证的配方胶料25组，其配方如表1所示：
表1
（2）为避免开炼机加粉料炼胶时，粉尘飞扬造成环境污染及粉料损失，在进行开炼机炼胶之前，先用密炼机进行初步的塑炼及混炼，最主要的目的就是将胶料、粉料和油料用密炼机先混到一起，方便开炼机后续的炼胶操作。密炼机排胶后将胶料冷却至50～80℃以后，将偶联剂、硫化剂等加入，对橡胶进行充分的塑炼和混炼，辊筒温度、辊距、速度、速比等根据炼胶工艺的要求进行变化，炼胶时间分别采用14～20min范围，采用薄通法炼胶。
开炼机混炼采用五水平六因素正交试验法，其中一列为空白，其混炼工艺条件的因素水平表如表2所示：
表2
（3）检测各组排胶时的辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N，并检测25组混炼胶各自的分散度，表3为采用五水平六因素正交实验法进行的炼胶过程参数对分散度影响的实验结果。并以排胶时辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N为自变量，以分散度为因变量各做散点图，如图2所示。
表3
（4）建立分散度在线预测数学模型。将混炼过程检测到的排胶时辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N等数据与测得的分散度进行相关性分析，通过散点图分析F,T,P N四个参数各自与分散度的线性相关性，线性正相关的参数相关系数为正值，反之为负值。正相关性越强相关系数越接近1，负相关性越强相关系数越接近-1，相关系数的值越接近0表示相关性越小；由相关性分析软件SPSS得到：F：-0.104，T：-0.142，N：0.773，P：0.368。相关性分析显示横压力和单位能耗相关性较大，而横压力、排胶功率和排胶温度与分散度相关性较小。以横压力F，排胶温度T，单位能耗N，排胶功率P为自变量，分散度为因变量建立如下数学模型：。式中均为待估参数。调用SPSS软件的逐步回归法得到线性回归的数学模型为：y=4.144+3.422N。进行显著性检验，统计量F=34,076，对应置信水平为0.000，可以认为该回归数学模型极为显著。相关系数检验，测得相关系数R=0.773。进行残差检验，残差正态概率图如图3所示，可看出残差值近乎一条直线，表明残差符合正态分布，符合回归假设。
（5）得到数学模型后，再次用开炼机混炼全钢子午线轮胎胎面胶时，测得胶料对辊筒横压力为10KN，排胶温度为60℃，排胶功率为0.5kW, 单位能耗为0.6kJ/g；胶料对辊筒横压力通过固定安装在调距装置活塞杆的前端的压力传感器监测，通过辊筒、辊筒轴承、轴承座传递给压力传感器；排胶温度通过红外线测温仪和热电偶温度计利用3个监测点，将测得的最高温度值作为该车胶料的排胶温度；排胶功率是通过智能三相电能表进行测量，该智能三相电能表将测量的数据数字显示或传输给计算机；单位能耗采用智能三相表进行测量，智能三相表将测量的数据以数字显示或传输给计算机进行自动记录；
（6）将上述胶料对辊筒横压力为10KN，排胶温度为60℃，排胶功率为0.5kW, 单位能耗为0.6kJ/g。带入已建立的数学模型y=4.144+3.422N得出分散度值6.19，该数值就是分散度的预测值。
（7）得到数学模型后，再次用开炼机混炼胎面胶时，混炼完成就可预测该车胶料的分散度，而不需停放后检测，省时省力。
实施例2
通过普通输送带配方并结合附图对本发明做进一步描述：
（1）本实施例采用的胶料为普通输送带配方，使用XK-160E型开炼机智能炼胶实验平台进行混炼。准备需验证的配方胶料25组，其配方如表4所示：
表4
（2）为避免开炼机加粉料炼胶时，粉尘飞扬造成环境污染及粉料损失，在进行开炼机炼胶之前，先用密炼机进行初步的塑炼及混炼，最主要的目的就是将胶料、粉料和油料用密炼机先混到一起，方便开炼机后续的炼胶操作。密炼机排胶后将胶料冷却至50～80℃以后，将偶联剂、硫化剂等加入，对橡胶进行充分的塑炼和混炼，辊筒温度、辊距、速度、速比等根据炼胶工艺的要求进行变化，炼胶时间分别采用14～20min范围，采用薄通法炼胶。
开炼机混炼采用五水平六因素正交试验法，其中一列为空白，其混炼工艺条件的因素水平表如表5所示：
表5
（3）检测各组排胶时的辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N，并检测25组混炼胶各自的分散度，表6为采用五水平六因素正交实验法进行的炼胶过程参数对分散度影响的实验结果。并分别以排胶时辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N为自变量，以分散度为因变量各做散点图，如图4所示。
表6
(4)建立分散度在线预测数学模型。将混炼过程检测到的排胶时辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N等数据与测得的分散度进行相关性分析，通过散点图分析F,T,P N四个参数各自与分散度的线性相关性，线性正相关的参数相关系数为正值，反之为负值。正相关性越强相关系数越接近1，负相关性越强相关系数越接近-1，相关系数的值越接近0表示相关性越小；由相关性分析软件SPSS得到：F：-0.076，T：0.086，N：0.726，P：0.326。相关性分析显示横压力和排胶温度与分散度相关性较大，而排胶功率和单位能耗与分散度相关性较小。以横压力F，排胶温度T，单位能耗N，排胶功率P为自变量，分散度为因变量建立如下数学模型：。式中均为待估参数。调用SPSS软件的逐步回归法得到线性回归的数学模型为：y=4.369+3.096N。进行显著性检验，统计量F=25.591，对应置信水平为0.000，可以认为该回归数学模型极为显著。相关系数检验，测得相关系数R=0.726。进行残差检验，残差正态概率图如图5所示，可看出残差值近乎一条直线，表明残差符合正态分布，符合回归假设。
（5）得到数学模型后，再次用开炼机混炼全钢子午线轮胎胎面胶时，测得胶料对辊筒横压力为11KN，排胶温度为58℃，排胶功率为0.58kW, 单位能耗为0.62kJ/g；胶料对辊 筒横压力通过固定安装在调距装置活塞杆的前端的压力传感器监测，通过辊筒、辊筒轴承、轴承座传递给压力传感器；排胶温度通过红外线测温仪和热电偶温度计利用3个监测点，将测得的最高温度值作为该车胶料的排胶温度；排胶功率是通过智能三相电能表进行测量，该智能三相电能表将测量的数据数字显示或传输给计算机；单位能耗采用智能三相表进行测量，智能三相表将测量的数据以数字显示或传输给计算机进行自动记录；
（6）将上述胶料对辊筒横压力为11KN，排胶温度为58℃，排胶功率为0.62kW, 单位能耗为0.57kJ/g。带入已建立的数学模型y=4.369+3.096N.得出分散度值6.288，该数值就是分散度的预测值。
（7）得到数学模型后，再次用开炼机混炼胎面胶时，混炼完成就可预测该车胶料的分散度，而不需停放后检测，省时省力。
实施例3
通过普通胶管内层胶配方并结合附图对本发明做进一步描述：
（1）本实施例采用的胶料为普通胶管内层胶配方，使用XK-160E型开炼机智能炼胶实验平台进行混炼。准备需验证的配方胶料25组，其配方如表7所示：
表7
（2）为避免开炼机加粉料炼胶时，粉尘飞扬造成环境污染及粉料损失，在进行开炼机炼胶之前，先用密炼机进行初步的塑炼及混炼，最主要的目的就是将胶料、粉料和油料用密炼机先混到一起，方便开炼机后续的炼胶操作。密炼机排胶后将胶料冷却至50～80℃以后，将偶联剂、硫化剂等加入，对橡胶进行充分的塑炼和混炼，辊筒温度、辊距、速度、速比等根据炼胶工艺的要求进行变化，炼胶时间分别采用14～20min范围，采用薄通法炼胶。
密炼机排胶后将胶料冷却30min以后，将偶联剂、硫化剂等加入，对橡胶进行充分的塑炼和混炼，辊筒温度、辊距、速度、速比等根据炼胶工艺的要求进行变化，炼胶时间分别采用14、15.5、17、18.5和20分钟，采用薄通法炼胶。
开炼机混炼采用五水平六因素正交试验法，其中一列为空白，其混炼工艺条件的因素水平表如表8所示：
表8
（3）检测各组排胶时的辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N，并检测25组混炼胶各自的分散度，表9为采用五水平六因素正交实验法进行的炼胶过程参数对分散度影响的实验结果。并分别以排胶时辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N为自变量，以分散度为因变量各做散点图，如图6所示。
表9
（4）建立分散度在线预测数学模型。将混炼过程检测到的排胶时辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N等数据与测得的分散度进行相关性分析，通过散点图分析F,T,P N四个参数各自与分散度的线性相关性，线性正相关的参数相关系数为正值，反之为负值。正相关性越强相关系数越接近1，负相关性越强相关系数越接近-1，相关系数的值越接近0表示相关性越小；由相关性分析软件SPSS得到：由相关性分析软件SPSS得到：F：-0.060，T：0.151，N：0.222，P：0.676。相关性分析显示横压力和排胶温度与分散度相关性较大，而排胶功率和单位能耗与分散度相关性较小。以横压力F，排胶温度T，单位能耗N，排胶功率P为自变量，分散度为因变量建立如下数学模型：。式中均为待估参数。调用SPSS软件的逐步回归法得到线性回归的数学模型为：y=4.109+2.917N。进行显著性检验，统计量F=19.406，对应置信水平为0.000，可以认为该回归数学模型极为显著。相关系数检验，测得相关系数R=0.676。进行残差检验，残差正态概率图如图7所示，可看出残差值近乎一条直线，表明残差符合正态分布，符合回归假设。
（5）得到数学模型后，再次用开炼机混炼全钢子午线轮胎胎面胶时，测得胶料对辊筒横压力为10.5KN，排胶温度为61℃，排胶功率为0.53kW, 单位能耗为0.61kJ/g；胶料对辊筒横压力通过固定安装在调距装置活塞杆的前端的压力传感器监测，通过辊筒、辊筒轴承、轴承座传递给压力传感器；排胶温度通过红外线测温仪和热电偶温度计利用3个监测点，将测得的最高温度值作为该车胶料的排胶温度；排胶功率是通过智能三相电能表进行测量，该智能三相电能表将测量的数据数字显示或传输给计算机；单位能耗采用智能三相表进行测量，智能三相表将测量的数据以数字显示或传输给计算机进行自动记录；
（6）将上述胶料对辊筒横压力为10.5KN，排胶温度为61℃，排胶功率为0.53kW, 单位能耗为0.61kJ/g。带入已建立的数学模型y=4.109+2.917N。得出分散度值5.888，该数值就是分散度的预测值。
（7）得到数学模型后，再次用开炼机混炼胎面胶时，混炼完成就可预测该车胶料的分散度，而不需停放后检测，省时省力。
Claims (7)
1.一种橡胶开炼机混炼胶分散度在线预测方法，利用开炼机炼胶过程中检测的各项过程参数与已经建立好的分散度与过程参数的数学模型，来预测混炼过程中混炼胶的分散度；所述的开炼机炼胶过程中检测的各项过程参数包括辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N，已经建立好的分散度与过程参数的数学模型是采用逐步回归法建立的在线预测数学模型，分两步完成，具体步骤如下：
一、数学模型的建立过程：
准备需验证的配方胶料至少25组，每组采用不同的工艺参数进行混炼，其中炼胶工艺参数包括：辊距，速度与速比，辊筒温度和炼胶时间分别检测并记录开炼过程中各自的辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N过程参数，逐一测定并记录每车终炼胶各自的分散度；
采集该配方胶料炼胶过程中过程参数的数据样本和对应每组终炼胶的分散度样本建立数据库，包括自变量F={F1，F2，F3……Fm}, T={T1,T2,T3……Tm}, P={P1,P2,P3….Pm}, N={N1,N2,N3…..Nm}，分散度值Y={Y1，Y2，Y3….Ym}；分别以辊筒横压力F，排胶温度T，排胶功率P，单位能耗N为横坐标，以分散度为纵坐标做散点图，并调用SPSS统计分析软件，分析F,T,P N四个参数各自与分散度的线性相关性，
以F,T,P,N为自变量，Y为因变量使用SPSS统计分析软件，采用逐步回归法建立在线预测数学模型，式中均为待估参数，通过回归分析确定待估参数的数值，建立回归方程，并进行显著性(F)检验，相关系数(R)检验，残差检验，若高度显著，相关程度高，残差成正态分布，则所建回归方程是适用的，若R2偏低，则回归不理想，应重新修改数学模型，增加或减少一些参数，以保证显著性（F）检验和相关系数（R）检验的结果都较为理想，使回归方程成立，得到该配方胶料的数学模型；
二、分散度在线预测过程：
将开炼机混炼时各对应配方胶料检测的辊筒横压力，排胶温度，排胶功率，单位能耗等参数，带入数学模型，预测每车胶料终炼胶的分散度值；
不同配方的胶料，按上述步骤～建立不同的在线预测数学模型，在炼胶过程中将检测的过程参数，带入数学模型，预测终炼胶的分散度。
2.根据权利要求1所述的一种开炼机混炼胶分散度在线预测方法，其特征在于所述辊筒横压力范围为10KN～30KN,是通过固定安装在调距装置活塞杆的前端的压力传感器监测，胶料对辊筒的横压力通过辊筒、辊筒轴承、轴承座传递给压力传感器。
3.根据权利要求1所述的一种开炼机混炼胶分散度在线预测方法，其特征在于所述排胶温度范围为60℃～110℃，是通过红外线测温仪和热电偶温度计同时进行测定，每种方法的监测点3个以上，将测得的最高温度值作为该车胶料温度值。
4.权根据利要求1所述的一种开炼机混炼胶分散度在线预测方法，其特征在于所述排胶功率范围为0kW～5Kw,是通过智能三相电能表进行测量；该智能三相电能表将测量的数据数字显示或传输给计算机。
5.根据权利要求1所述的一种开炼机混炼胶分散度在线预测方法，其特征在于所述单位能耗范围为0～3kJ/g ；采用智能三相表进行测量。
6.根据权利要求1所述的一种开炼机混炼胶分散度在线预测方法，其特征在于在数学模型建立过程中所述的分散度原始测量是使用分散度仪，测量范围为40～80。
7.根据权利要求1所述的一种开炼机混炼胶分散度在线预测方法，其特征在于所述辊筒横压力，排胶功率，排胶温度是指开炼机炼胶结束排胶时的一个瞬时值；单位能耗是开炼机驱动电机在炼制单位质量的混炼胶所消耗的能量。
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