CN106446352A - 金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法 - Google Patents
金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106446352A CN106446352A CN201610796590.2A CN201610796590A CN106446352A CN 106446352 A CN106446352 A CN 106446352A CN 201610796590 A CN201610796590 A CN 201610796590A CN 106446352 A CN106446352 A CN 106446352A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- response
- principal component
- rbf neural
- value
- iteration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 title claims abstract description 45
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 239000004743 Polypropylene Substances 0.000 title claims abstract description 17
- -1 polypropylene Polymers 0.000 title claims abstract description 17
- 229920001155 polypropylene Polymers 0.000 title claims abstract description 17
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 95
- 238000012719 thermal polymerization Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 claims abstract description 16
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 claims description 50
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 10
- 239000010409 thin film Substances 0.000 claims description 10
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 5
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims description 4
- FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N benzyl N-[2-hydroxy-4-(3-oxomorpholin-4-yl)phenyl]carbamate Chemical compound OC1=C(NC(=O)OCC2=CC=CC=C2)C=CC(=C1)N1CCOCC1=O FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 22
- 238000012549 training Methods 0.000 abstract description 11
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 abstract description 5
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 abstract 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 20
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 239000010408 film Substances 0.000 description 11
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 10
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 6
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 5
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000000637 aluminium metallisation Methods 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 3
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 3
- 239000011104 metalized film Substances 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 2
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 2
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 2
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 150000001336 alkenes Chemical class 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 239000007772 electrode material Substances 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000013401 experimental design Methods 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 238000005562 fading Methods 0.000 description 1
- 239000011888 foil Substances 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 210000004218 nerve net Anatomy 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 239000007800 oxidant agent Substances 0.000 description 1
- 238000007747 plating Methods 0.000 description 1
- 238000006116 polymerization reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 102220098950 rs150951102 Human genes 0.000 description 1
- 238000002207 thermal evaporation Methods 0.000 description 1
- 238000007738 vacuum evaporation Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
- G06N3/048—Activation functions
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Fixed Capacitors And Capacitor Manufacturing Machines (AREA)
Abstract
本发明公开了一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，1)用主成分分析消除多个响应的相关性；2)将热聚合温度x1、热聚合时间x2作为RBF神经网络的输入变量，将响应变量容值和损耗角正切值的均值分别作为输出变量建立两个RBF神经网络预测模型；对两个RBF神经网络进行训练；3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数。本发明用本发明方法设计的最优化工艺参数，使得电容器容值和损耗角正切值较原来企业实际参数的相应水平值均得到较大改善，优化效果明显。
Description
技术领域
本发明涉及产品生产的过程控制，具体涉及一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法。
背景技术
金属化聚丙烯薄膜电容器(MetallizedPolypropylene Film Capacitor,MPPFC)是在聚丙烯膜上用真空蒸镀的方法镀上一层很薄的铝金属等做电极捲烧而成，与普通电容器的电极材料相比，省去了电极箔的厚度，使得电容器单位容量的体积缩小，易做成小型、容量大的电容器，因此具有体积小、重量轻、电性能优良、耐高温、容量范围宽、高可靠性和产品寿命长等特点，是当今脉冲功率系统中最常见的储能元件。
金属化薄膜电容器的使用过程中，常会出现由于电容量衰减而造成产品不能达到抑制电源电磁干扰的效果或停止工作。其中，膜层间的空气对电容量的衰减影响较大，通过电离等作用产生臭氧，常温下分解为氧，在低浓度下可瞬间氧化金属镀层，形成不导电介质，即缩小了极板面积，使电容器容量下降。热聚合是消除金属化薄膜层间空气的关键工序，热聚合条件(温度和时间)对改善电容器电容量衰减起着重要作用，若热聚合不充分将会导致容量下降，损耗角正切值增大。对热聚合工艺过程温度和时间两个参数进行优化设计，有望改善容值和损耗角正切值两个表征电容器性能的特性值，从而提高电容器产品的品质。
对温度和时间两个热聚合工艺参数进行设计，改善电容器的容值和损耗角正切值两个质量特性值，属于多响应参数优化设计问题，解决此类问题时，由于多个响应之间可能存在一定的关联关系，同一组参数难以使多个响应同时达到最优，因此，多响应参数优化问题比单响应优化更困难。如何确定一组合理的可控因子变量组合，使多个响应相互妥协达到整体效果的最优，是多响应参数优化设计的有效方法。加权主成分分析法可将具有一定相关性的多个响应指标，重新组合成一组互不相关的新指标，并能够将多响应参数设计问题转化为单一响应的参数设计问题。对经由加权主成分分析法得到的单一响应，用实验设计方法进行参数设计，得到的参数设计结果只能是实验中因子变量(影响因子)的有限个离散的水平组合值，然而，热聚合工艺的温度和时间两个参数是连续变量，最优参数有可能是所有离散值水平组合以外的其它组合值。响应曲面法可以建立因子变量与响应变量之间的映射，在参数优化设计中得到广泛应用可以解决连续变量的优化设计问题。但是，响应曲面法建立的映射函数模型是因子变量的一阶或二阶线性函数模型，或者是可以化为一阶或二阶线性函数的模型，不适于建立复杂非线性过程的函数关系模型。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，进行生产过程多响应参数优化设计。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下：
一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，其中，包括：
1)用主成分分析消除多个响应的相关性；
对于电容器生产过程中的P个响应Y1，Y2，…，Yp，用主成分分析消除它们之间的相关性，转化为k个不相关的主成分：
Zq＝eq1Y1+eq2Y2+…+eqpYp；
其中，k≤p，Zq表示第q个主成分，Yp表示第p个响应，eq1,eq2,…,eqp为第q个主成分的系数；eq1 2+eq2 2+…+eqp 2＝1；
2)将热聚合温度x1、热聚合时间x2作为RBF神经网络的输入变量，将响应变量容值和损耗角正切值的均值分别作为输出变量建立两个RBF神经网络预测模型；对两个RBF神经网络进行训练；
3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数。
优选的，所述步骤1)中，每一个主成分中所含响应的信息用方差贡献率表示为：
λq为Y的协方差矩阵的第q个特征值，主成分按照方差依次递减排列；
选取m个主成分，m≤k≤p，累计方差贡献率r为：
将m个主成分的方差贡献率作为权重，得出m个主成分的加权和，作为多响应综合绩效指标MPI：
优选的，所述步骤3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数，包括：
迭代1：确定搜索范围，将搜索范围内x1、x2水平的全部组合代入RBF神经网络模型，依主效应值MPI的最小值对应的参数水平组合作为迭代1的搜索结果，得到第一次迭代的最优参数组合；x1、x2分别为影响因子变量温度和时间的水平组合值；
迭代2：在迭代1最优组合附近选取参数组合，通过RBF神经网络计算，进行第2次迭代，得到第2次搜索结果；
迭代3：分析第2次搜索结果，选取多个x1、x2水平值，进行第3次迭代，得到搜索结果的最优参数组合。
优选的，所述步骤2)包括：
利用Matlab应用软件构建网络模型：p＝[x1x2]'；x1、x2分别为影响因子变量温度和时间的水平组合值，作为RBF神经网络模型的输入向量；t＝[y]'；y表示对应的响应变量MPI值，作为输出向量。
本发明的有益效果是：
径向基函数(Radical Basis Function，简记为RBF)神经网络是一种高效的前馈式人工神经网络，具有较强的自学习能力和泛化能力，能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，并且结构简单，训练速度快，对于复杂的非线性映射，无需事先了解其函数关系，可以方便地建立其映射关系函数模型。由于RBF神经网络具有较强的学习能力，适用于建立非线性输入输出映射模型，因此，对于复杂非线性生产工艺过程的多响应参数优化问题，用本发明给出的基于神经网络的多响应参数优化方法，可以在不增加实验次数的条件下，设计出最优工艺参数，达到有效改善产品的多个质量指标的目的。
加权主成分分析方法得到的设计参数，使电容器的损耗角正切值得到较大的改善，而容值的优化结果不够理想。用本发明方法设计的最优化工艺参数，使得电容器容值和损耗角正切值较原来企业实际参数的相应水平值均得到较大改善，优化效果明显。
附图说明
图1是发明的方法流程图。
图2是RBF神经网络结构图。
图3是MPI主效应图。
图4是MPI与x1,x2的等值线图。
具体实施方式
下面结合附图对发明技术方案进一步说明：
如图1所示，本发明提供一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，其中，包括：
1)用主成分分析消除多个响应的相关性；
对于电容器生产过程中的P个响应Y1，Y2，…，Yp，用主成分分析消除它们之间的相关性，转化为k个不相关的主成分：
Zq＝eq1Y1+eq2Y2+…+eqpYp；
其中，k≤p，Zq表示第q个主成分，Yp表示第p个响应，eq1,eq2,…,eqp为第q个主成分的系数；eq1 2+eq2 2+…+eqp 2＝1；
2)将热聚合温度x1、热聚合时间x2作为RBF神经网络的输入变量，将响应变量容值和损耗角正切值的均值分别作为输出变量建立两个RBF神经网络预测模型；对两个RBF神经网络进行训练；
3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数。
在一个实施例中，所述步骤1)中，每一个主成分中所含响应的信息用方差贡献率表示为：
λq为Y的协方差矩阵的第q个特征值，主成分按照方差依次递减排列；
选取m个主成分，m≤k≤p，累计方差贡献率r为：
将m个主成分的方差贡献率作为权重，得出m个主成分的加权和，作为多响应综合绩效指标MPI：
在一个实施例中，所述步骤3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数，包括：
迭代1：确定搜索范围，将搜索范围内x1、x2水平的全部组合代入RBF神经网络模型，依主效应值MPI的最小值对应的参数水平组合作为迭代1的搜索结果，得到第一次迭代的最优参数组合；
迭代2：在迭代1最优组合附近选取参数组合，通过RBF神经网络计算，进行第2次迭代，得到第2次搜索结果；
迭代3：分析第2次搜索结果，选取多个x1、x2水平值，进行第3次迭代，得到搜索结果的最优参数组合。
在一个实施例中，所述步骤2)包括：
利用Matlab应用软件构建网络模型：p＝[x1x2]'；x1、x2分别为影响因子变量温度和时间的水平组合值，作为RBF神经网络模型的输入向量；t＝[y]'；y表示对应的响应变量MPI值，作为输出向量。
加权主成分分析过程如下：
假设实际生产过程有p个响应，Y1，Y2，…，Yp，对响应值进行主成分分析，可将p个响应转化为k(k≤p)个无关的主成分，Z1，Z2，…，Zk，即:
Zq＝eq1Y1+eq2Y2+…+eqpYp (1)
Zq表示第q个主成分，Yp表示第p个响应，Y＝(Y1，Y2，…，Yp)＇，eq1，eq2，…，eqp表示第q个主成分的系数。主成分满足如下条件：
(1)每个主成分的系数平方和为1，即eq1 2+eq2 2+…+eqp 2＝1；
(2)主成分互不相关，Cov(Zi,Zj)＝0，其中i≠j，i,j＝1,2,…,k，即将具有一定相关性的多个指标，重新组合成一组互不相关的新指标，若忽视响应相关性的存在将会影响优化参数的选择；
(3)每一个主成分中所含响应的信息用方差贡献率表示(λq为Y的协方差矩阵的第q个特征值,下同)，主成分按照方差依次递减排列，Var(Z1)≥Var(Z2)≥…≥Var(Zk)，即主成分重要性依次减小。
利用Minitab软件进行主成分分析可得主成分载荷矩阵及主成分方差贡献率，选取m(m≤k≤p)个主成分，累计方差贡献率r需要满足公式：
用前m个主成分Z1，Z2，…，Zm替代原始变量Y1，Y2，…，Yp，在降低变量维数的同时，能够保证足够的信息。加权主成分方法是将m个主成分的方差贡献率作为权重，得出m个主成分的加权和，作为多响应综合绩效指标MPI(Multi-response Performance Index)：
通过比较分析MPI值可将多响应优化转化为单响应优化问题。
为保证多响应综合绩效指标MPI进行单响应优化的有效性，多响应指标中望大、望目、望小特性应该转化为相同的特性。对于望大特性的响应，MPI越大，质量水平越高；对于望小特性的响应，MPI越小，质量水平越高；对于望目特性的响应，可将其转化为望小特性。本发明将响应均值与其目标值之差的绝对值作为响应值，即将望目特性转化为望小特性。
如图2所示，径向基函数神经网络是由输入层、隐层和输出层构成的三层前向网络。RBF神经网络学习算法需要求解基函数的中心、方差以及隐含层到输出层的权值。RBF神经网络的激活函数中较为常用且较优的是高斯函数：
式中：||xp-ci||表示欧式范数；c表示高斯函数的中心；σ表示高斯函数的方差。
图2中的径向基神经网络的输出层的输出：
式中:表示第p个输入样本，p＝1,2,…,P，P表示样本总数；ci表示网络隐层结点的中心；wij表示隐含层到输出层的连接权值；i＝1,2,…,h表示隐层的节点数；yj表示与输入样本对应的网络的第j个输出结点的实际输出。
设d是样本的期望输出值，基函数的方差可表示为：
RBF神经网络学习算法分为两个阶段：一是自组织学习阶段，寻求隐含层基函数的中心与方差；二是有导师学习阶段，寻求隐含层到输出层之间的连接权值。
基函数中心c用K-均值聚类方法寻求，方法如下：
1)初始化：随机选取h个训练样本作为聚类中心ci(i＝1,2,…,h)。
2)将输入的训练样本按最近规则分组：根据xp与中心为ci之间的欧式距离将xp分配到输入样本的各个聚类集合中。
3)重新调整聚类中心：计算各个聚类集合中训练样本的平均值，即新的聚类中心ci，如果新的聚类中心不再发生变化，则此时得到的ci即为RBF神经网络最终的基函数中心，否则返回2)，进入下一轮迭代求解。
基函数方差σi由下式求解：
式中：cmax表示所选取中心之间的最大距离。隐层至输出层之间神经元的连接权值用最小二乘法直接得到。
金属化聚丙烯薄膜电容器的生产过程暴露在大气中，目前的工艺水平使得膜层间存在的微量空气难以完全消除。在电容器工作时，空气在电场作用下可被电离产生臭氧，空气潮湿时击穿电位低更易产生大量臭氧，而臭氧可在常温下分解为氧，作为一种强氧化剂，在低浓度下可瞬间氧化金属镀层，形成不导电介质，即缩小了极板面积。电容量是电容器的基本参数之一，其与电容器极板的有效面积等因素有关，为提高电容量，增大极板的有效面积是常用的方法。因此，为提高电容器质量，减缓电容量衰减，减少膜层间的空气是关键。
热聚合是消除金属化薄膜层之间空气和潮气的关键工艺，该工艺是将捲绕好的电容器芯子放入鼓风烘箱中，将温度控制在一定高温环境范围恒温加热一定时间，烘箱要确保空气流通，温度分布均匀，其利用聚丙烯薄膜受热收缩的物理特性，在加热过程中，聚丙烯在纵向、横向发生均匀热收缩，从而把捲绕时残留在金属化膜层间的空气挤出，同时因受热蒸发掉吸附在膜上的潮气，待烘箱温度低于60℃时热聚合工艺过程完成。
热聚合过程会提高电容器的紧密度和增加产品的可靠性，但温度控制过低时，将达不到薄膜收缩的效果，而如果只是一味地延长受热时间、提高受热温度，电容器芯子端面将受到损伤，降低电容器的载流能，同时可能出现电容器鼓肚，反而增加膜间缝隙。也就是说，如果热聚合工艺中加热温度和恒温时间等参数的设定不科学，会使得热聚合不充分，造成芯子定形不彻底，膜层松驰，从而导致容量下降，损耗角正切值增大。电容器的损耗角正切值也是电容器可靠性评价的基本参数之一，是在规定的正弦交流电压和频率下，电容器的有功功率与无功功率的比值，是衡量电容器损耗特性的衡量参数，损耗角正切值越大，电容器发热越多，电容器损耗越大，电容器质量越差。
经对热聚合工艺过程分析，电容器的电容量和损耗角正切值作为多响应参数优化设计的待优化质量特性，将影响其特性优劣的热聚合条件(温度和时间)作为多响应参数优化设计的可控因子，通过多响应参数优化设计，调整热聚合条件的设置，对电容器的电容量和损耗角正切值进行优化，提高电容器产品的稳定性和可靠性。
为研究热聚合条件的设置，对某种铝金属化聚丙烯膜电容器热聚合工艺过程进行共计200次试验。热聚合温度(记为x1)分别设定为95℃、100℃、105℃、110℃、115℃、120℃和125℃等7个水平，记为1、2、3、4、5、6、7水平，热聚合时间(记为x2)分别设定为4小时、6小时、8小时、10小时等4个水平，记为1、2、3、4水平，对铝金属化聚丙烯膜电容器进行全面28组热聚合试验，各水平组合中温度设置在1、2、3水平的试验分别做10次重复实验，温度设置在4、5、6、7水平的试验分别做5次重复实验。响应变量容值(记为y1)为望目特性(目标值为45.45μF)，响应变量损耗角正切值(记为y2)为望小特性。为统一为相同的特性，将容值特性值调整为容值与目标值之差的绝对值，使响应变量容值也变为望小特性。计算每组实验两个响应特性值的平均值，为消除量纲影响，对两个响应均值分别进行标准化处理，得到28组标准化响应均值Y1、Y2，实验结果如表1所示。
表1实验结果数据及MPI值
为消除响应相关性，同时将多响应优化参数转化为单一响应的优化参数，对多个响应做加权主成分分析。利用Minitab作主成分分析，主成分分别用Z1、Z2表示，特征值及特征向量如表2所示。
根据(1)式，将主成分系数作为响应权重得到主成分Z1与Z2；根据(3)式，将方差贡献率作为主成分的权重得到多响应绩效指标MPI，MPI的计算结果如表1所示。
表2主成分分析
Z1＝0.707×Y1+0.707×Y2；Z2＝0.707×Y1-0.707×Y2；
MPI＝0.522×Z1+0.478×Z2＝0.6919×Y1+0.044×Y2；利用Minitab软件得到MPI主效应图(如图2所示)，图中的点是每个因子各个水平的MPI变量的平均值，由于y1、y2为望小特性，MPI值越小，该水平响应值越优，即使主效应值最小的水平组合为最优参数组合，如MPI主效应图中，x1在水平2对应的MPI主效应值最小，x2在水平2对应的MPI主效应值最小，从而通过加权主成分分析得到最优参数组合为(2，2)。
在上述基于加权主成分分析方法的实验设计中，影响因子温度取95℃到125℃之间7个离散水平值，时间取4小时到10小时之间4个离散水平值，进行相对较少的实验次数，得到了有限个参数组合中的最优设计结果。由于温度和时间是连续变量，最优参数有可能是上述所有离散值水平组合以外的其它组合值。本发明利用RBF神经网络模型，改进基于加权主成分分析的多响应参数优化方法，在不增加实验次数的前提下，进一步搜索离散水平限制域外的优化参数组合，使多质量特性达到更好的整体优化效果。
将所有离散可控因子水平组合作为神经网络的输入变量，对应的多响应绩效指标MPI值作为神经网络的期望输出变量，建立RBF神经网络模型。
利用Matlab应用软件构建网络模型：
p＝[x1x2]'；x1、x2分别为影响因子变量温度和时间的水平所有组合值(见表1)，作为RBF神经网络模型的输入向量；
t＝[y]'；y表示对应的响应变量MPI值(见表1)，作为输出向量；
net＝newrbe(p,t,spread)；RBF神经网络训练，spread为径向基层的散布常数；
y11＝sim(net,p)；用sim()函数对训练后的网络进行回检试验；
e＝t-y11；e为期望值与回检值之间的误差向量；
ee＝mse(e)；mse(e)为均方误差，其值越小网络拟合度越高。
网络训练将径向基层的散布常数spread设置为0.8，期望值与回检值之间的误差向量为：e＝1.0e-014*-0.0722；0.1332；0.1332；-0.0333；0.1337；-0.0111；-0.0555；0.0555；0.1721；0.0999；0.1110；0.0333；-0.0111；-0.0250；0.0555；-0.0167；0.0465；0.0333；0.0430；0.0520；0.0472；-0.0111；0.0111；0.0035；0.0666；0.0222；0.0222；0.0888。
均方误差ee＝5.2413e-31，经网络训练，误差达到了精度要求，网络回检的均方误差也非常小，网络构建良好。
利用已训练得到的RBF神经网络模型，搜索最优工艺参数。
(1)迭代1：由加权主成分分析方法得到的设计参数是(2，2)，然而从主效应图(参见图3)中可知x1在水平2、3、4对应的MPI主效应值比较接近且均较小，x2也是在水平2、3、4对应的MPI主效应值比较接近且均较小。因此，为搜索最优工艺参数，将搜索范围确定为：x1选取水平1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5，x2选取水平1.5、2、2.5、3、3.5、4、4.5。将上述x1与x2水平的全部组合代入RBF神经网络模型，计算RBF神经网络对应输出的MPI主效应值，依主效应值MPI的最小值对应的参数水平组合作为迭代1的搜索结果(搜索方法下同)，迭代1的搜索结果如表3所示。由表3中第一次迭代搜索结果可知，最优参数组合为(1.5，3.5)，其MPI值为-0.9304。
迭代2：在迭代1最优组合附近选取参数组合，x1选取水平1.2、1.25、1.3、1.35、1.4，等间距0.05直至1.8，共13个水平，x2选取水平3.2、3.25、3.3、3.35、3.4，等间距0.05直至3.8，共13个水平。通过RBF神经网络计算，第2次迭代最优参数组合为(1.5，3.65)，其MPI值为-0.959。
迭代3：从第2次搜索结果数据中分析(如图4)得出，x1取1.4到1.6之间水平值，x2取3.58到3.76之间水平值时，MPI值均较小，在该范围内，将x1取1.41，1.42，1.43，直到1.6共21个水平值，x1取3.58，3.59，3.6，直到3.76共19个水平值，重复进行第三次迭代搜索。第三次迭代搜索结果的最优参数组合为(1.49，3.67)、(1.49，3.68)、(1.5，3.67)、(1.5，3.68)，其MPI值均为-0.9596，4组最优参数组合非常接近，且该次迭代较上一次迭代MPI值减少仅为0.0006，迭代搜索完成。考虑到生产的经济性和生产仪器的精度限制，迭代3最优参数组合选择(1.5，3.67)。
表3迭代1的搜索结果
由于RBF神经网络具有良好的泛化能力，本发明建立RBF神经网络预测模型，对优化参数(x1、x2)＝(1.5，3.67)处的容值与损耗角正切值进行响应预测。
根据表1的实验数据，将影响因子变量温度(x1)和时间(x2)作为RBF神经网络的输入变量，将响应变量容值和损耗角正切值的均值分别作为输出变量建立两个RBF神经网络预测模型。利用Matlab应用软件编程，用表1中的数据作为训练样本，对两个RBF神经网络进行训练，调用语句：net＝newrb(p,t,GOLE,spread)，训练精度GOLE设置为0，容值和损耗角正切值所构建的RBF神经网络的散布常数spread分别设置为0.6和0.1，预测影响因子温度和时间的最优化参数(x1、x2)＝(1.5，3.67)处的容值和损耗角正切值，预测结果如表4所示。
表4最优化参数响应
两个RBF神经网络模型回检预测输出值与期望值的均方误差均非常小，说明构建的RBF神经网络预测模型性能良好。
实际生产中采用的工艺参数温度为110℃，时间为8小时，即(x1、x2)＝(4，3)，对应的响应容值的均值为45.4698μF，损耗角正切的均值为3.6×10-4。因此，利用基于主成分分析与RBF神经网络的工艺参数优化设计得到的最优工艺参数，对电容器的容值和损耗角正切值两个质量特性均有所改善，达到了比较理想的工艺参数优化设计效果。
利用加权主成分分析方法消除变量间相关性，将多响应特性值转化成为单一优化质量指标值。为克服加权主成分分析方法最优参数组合选择的局限性，引进RBF人工神经网络模型，对加权主成分分析的多响应参数优化方法进行改进。在不增加实验次数的条件下，将可控因子水平组合作为神经网络的输入变量，对应的多响应绩效指标MPI值作为神经网络的输出变量，建立RBF神经网络模型。利用主成分分析的MPI主效应值，确定最优参数组合的搜索范围，用RBF神经网络模型进行迭代搜索，直到搜索过程收敛，得到了铝金属化膜电容器热聚合工艺温度和时间参数的最优水平组合(1.5，3.67)。
将可控因子变量温度(x1)和时间(x2)作为RBF神经网络的输入变量，响应变量容值和损耗角正切值的均值分别作为输出变量建立两个RBF神经网络预测模型，对最优参数水平组合的响应进行预测，与企业实际应用参数及主成分分析法设计参数的响应进行比较，结果如表5所示。可以看出，加权主成分分析方法得到的设计参数，使电容器的损耗角正切值得到较大的改善，而容值的优化结果不够理想。用本发明方法设计的最优化工艺参数，使得电容器容值和损耗角正切值较原来企业实际参数的相应水平值均得到较大改善，优化效果明显。
由于RBF神经网络具有较强的学习能力，适用于建立非线性输入输出映射模型，因此，对于复杂非线性生产工艺过程的多响应参数优化问题，用本发明给出的基于神经网络的多响应参数优化方法，可以在不增加实验次数的条件下，设计出最优工艺参数，达到有效改善产品的多个质量指标的目的。
表5参数优化结果对比
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (4)
1.一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，其特征在于：包括：
1)用主成分分析消除多个响应的相关性；
对于电容器生产过程中的P个响应Y1，Y2，…，Yp，用主成分分析消除它们之间的相关性，转化为k个不相关的主成分：
Zq＝eq1Y1+eq2Y2+…+eqpYp；
其中，k≤p，Zq表示第q个主成分，Yp表示第p个响应，eq1,eq2,…,eqp为第q个主成分的系数；eq1 2+eq2 2+…+eqp 2＝1；
2)将热聚合温度x1、热聚合时间x2作为RBF神经网络的输入变量，将响应变量容值和损耗角正切值的均值分别作为输出变量建立两个RBF神经网络预测模型；对两个RBF神经网络进行训练；
3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数。
2.权利要求1所述的一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，其特征在于：所述步骤1)中，每一个主成分中所含响应的信息用方差贡献率表示为：
λq为Y的协方差矩阵的第q个特征值，主成分按照方差依次递减排列；
选取m个主成分，m≤k≤p，累计方差贡献率r为：
将m个主成分的方差贡献率作为权重，得出m个主成分的加权和，作为多响应综合绩效指标MPI：
3.权利要求1所述的一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，其特征在于：所述步骤3)利用已训练得到的RBF神经网络模型搜索最优工艺参数，包括：
迭代1：确定搜索范围，将搜索范围内x1、x2水平的全部组合代入RBF神经网络模型，依主效应值MPI的最小值对应的参数水平组合作为迭代1的搜索结果，得到第一次迭代的最优参数组合；
迭代2：在迭代1最优组合附近选取参数组合，通过RBF神经网络计算，进行第2次迭代，得到第2次搜索结果；
迭代3：分析第2次搜索结果，选取多个x1、x2水平值，进行第3次迭代，得到搜索结果的最优参数组合。
4.权利要求1所述的一种金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法，其特征在于：所述步骤2)包括：
利用Matlab应用软件构建网络模型：p＝[x1x2]'；x1、x2分别为影响因子变量温度和时间的水平组合值，作为RBF神经网络模型的输入向量；t＝[y]'；y表示对应的响应变量MPI值，作为输出向量。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610796590.2A CN106446352A (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610796590.2A CN106446352A (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106446352A true CN106446352A (zh) | 2017-02-22 |
Family
ID=58163748
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610796590.2A Pending CN106446352A (zh) | 2016-08-31 | 2016-08-31 | 金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106446352A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110059824A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-07-26 | 杭州电子科技大学 | 一种基于主成分分析的神经网络预测方法 |
| CN110928256A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-27 | 河南正数智能科技有限公司 | 一种基于改进主成分法的参数优化方法 |
| CN116661317A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-08-29 | 六和电子（江西）有限公司 | 一种阶梯式温度、时间、压力热压薄膜电容器方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070040198A1 (en) * | 2005-08-17 | 2007-02-22 | Fujitsu Limited | Semiconductor device and manufacturing method thereof, and thin film device |
| CN105373830A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-03-02 | 中国科学院上海高等研究院 | 误差反向传播神经网络的预测方法、系统及服务器 |
-
2016
- 2016-08-31 CN CN201610796590.2A patent/CN106446352A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070040198A1 (en) * | 2005-08-17 | 2007-02-22 | Fujitsu Limited | Semiconductor device and manufacturing method thereof, and thin film device |
| CN105373830A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-03-02 | 中国科学院上海高等研究院 | 误差反向传播神经网络的预测方法、系统及服务器 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 张迎冬: "于主成分分析的多响应实验设计优化方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库-工程科技Ⅱ辑》 * |
| 汪新: "相关多响应的稳健参数设计", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库-基础科学辑》 * |
| 王振东等: "谈金属化电容器损耗角正切tanδ 的有效控制", 《电力电容器与无功补偿》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110059824A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-07-26 | 杭州电子科技大学 | 一种基于主成分分析的神经网络预测方法 |
| CN110928256A (zh) * | 2019-11-20 | 2020-03-27 | 河南正数智能科技有限公司 | 一种基于改进主成分法的参数优化方法 |
| CN116661317A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-08-29 | 六和电子（江西）有限公司 | 一种阶梯式温度、时间、压力热压薄膜电容器方法 |
| CN116661317B (zh) * | 2023-06-01 | 2024-04-12 | 六和电子（江西）有限公司 | 一种阶梯式温度、时间、压力热压薄膜电容器方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106372426A (zh) | 基于主成分分析与神经网络的多响应参数优化方法 | |
| Luo et al. | Efficient and high-quality recommendations via momentum-incorporated parallel stochastic gradient descent-based learning | |
| Fathabadi | Power distribution network reconfiguration for power loss minimization using novel dynamic fuzzy c-means (dFCM) clustering based ANN approach | |
| CN107506330A (zh) | 一种基于粒子群算法的变分模态分解算法参数优化方法 | |
| CN109142946A (zh) | 基于蚁群算法优化随机森林的变压器故障检测方法 | |
| CN105978732B (zh) | 一种基于粒子群优化最简回声状态网络参数的方法和系统 | |
| CN104794367B (zh) | 基于隐语义模型的就医资源评分与推荐方法 | |
| CN106327357B (zh) | 一种基于改进概率神经网络的负载识别方法 | |
| CN109067427B (zh) | 一种基于优化型小波神经网络的跳频序列预测方法 | |
| CN106446352A (zh) | 金属化聚丙烯薄膜电容器多响应参数优化方法 | |
| Roy et al. | Oppositional biogeography-based optimisation for optimal power flow | |
| Moradifar et al. | Comprehensive identification of multiple harmonic sources using fuzzy logic and adjusted probabilistic neural network | |
| CN116362329A (zh) | 一种融合参数优化的集群联邦学习方法及设备 | |
| CN105842666B (zh) | 基于差分算法的雷达子阵划分优化方法 | |
| CN112149883A (zh) | 基于fwa-bp神经网络的光伏功率预测方法 | |
| Wu et al. | Parameter identification of single-phase inverter based on improved moth flame optimization algorithm | |
| CN108171322A (zh) | 一种基于粒子群优化的神经网络学习算法 | |
| CN105426959B (zh) | 基于bp神经网络与自适应mbfo算法的铝电解节能减排方法 | |
| Li et al. | Dual-stage hybrid learning particle swarm optimization algorithm for global optimization problems | |
| Yang et al. | A novel exhaust gas temperature prediction method of hot blast stove | |
| CN114362151A (zh) | 一种基于深度强化学习和级联图神经网络的潮流收敛性调整方法 | |
| Vazquez et al. | Fuzzy logic for dynamic adaptation in PSO with multiple topologies | |
| CN115146702A (zh) | 一种变压器故障诊断方法、介质及系统 | |
| CN114662658A (zh) | 一种基于lstm神经网络的片上光网络热点预测方法 | |
| Wang et al. | Intelligent access selection in cognitive networks: A fuzzy neural network approach |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170222 |