CN106873365A - 一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，首先通过质量目标进行一次优化，建立过程参数和质量指标的回归方程；然后统计分析不同设定参数时工艺参数的波动情况，同时进行方程拟合；最后在一次优化的基础上，考虑设备工作性能进行二次优化。本发明保证了设备在整个运行过程中的稳定性，同时提高了产品的整体质量，提高企业生产效益。

Description

一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法

技术领域

本发明属于工艺参数优化领域，涉及一种考虑设备性能工艺参数优化的方法，具体涉及一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法。

背景技术

随着科技的发展，产品质量是企业赖以生存的基础，其关乎企业的生存和发展，一直是企业管理者最关心的问题之一，而良好的工艺参数设定是保证产品质量、避免批量报废的关键。因此，制定一套既能满足产品质量指标，又能保证产品质量合格率的吹塑工艺参数对提高企业竞争力大有裨益。传统工业实际中，基于经验的试错法的吹塑工艺参数制定方法，由于缺乏理论依据，存在片面性造成极大的资源浪费。同时目前进行工艺优化方面的研究均是通过各种优化方法获取满足产品质量指标的工艺参数，对于设计的工艺参数是否匹配设备性能却并未考虑，而设备运行稳定性较差，导致的直接结果是产品质量合格率低。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提出一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，使设计的工艺参数能够匹配设备性能，保证设备运行的稳定性，从而保证产品质量合格率，最终实现提高吹塑生产的整体质量。

为了实现以上目的，本发明所采用的技术方案为：包括以下步骤：

1)获取挤出吹塑工艺过程实时参数，建立数据库；

2)基于响应曲面法进行一次优化：首先以产品质量指标为优化目标，步骤1)采集的挤出吹塑工艺过程实时参数为影响因子，并根据积累数据统计分析确定各影响因子的区间范围；然后对数据进行回归拟合并检验其显著性；并对拟合模型进行分析绘制相应的质量目标与工艺参数的等高线图；最后根据等高线图求解满足产品质量指标的工艺参数组合的集合，选择匹配设备工作性能的最佳工艺参数组合；

3)统计分析设备设定不同参数时在工艺过程中的工艺参数的波动情况，拟合工艺波动指数和设定工艺参数的方程，并计算设备的总体波动情况；

4)对步骤2)得到的最佳工艺参数组合分析在工艺过程中的工艺参数的波动情况，并计算设备的总体波动情况，若波动较大，则舍弃步骤2)得到的最佳工艺参数组合，基于设备性能进行二次优化：降低产品质量指标后，在步骤2)的等高线图中选择满足降低后产品质量指标的一条等高线，根据所述等高线上的若干组工艺参数组合分析在工艺过程中的工艺参数的波动情况，并计算设备的总体波动情况，最终选择波动值最小的工艺参数组合作为最优工艺参数组合，完成挤出吹塑工艺参数优化。

所述步骤1)中挤出吹塑工艺过程实时参数包括螺杆转速、模具温度、油温和吹胀压力。

所述步骤1)中采用温度传感器、压力传感器、数据采集卡、上位机挤出吹塑工艺过程实时参数。

所述步骤2)基于响应曲面法进行一次优化的具体步骤包括：

2.1)设变量y为优化目标，变量x_i为影响因子，i＝(1,2,...,p-1,p)，根据积累数据统计分析确定各个影响因子的区间范围；

2.2)设变量y与x₁,...,x_p有如下关系：

E_y＝f(x₁,...,x_p) (1)

建立拟合模型方程为：

其中，E_y为相对误差，a～g为分别为拟合系数，由最小二乘法获取；

并对建立的拟合模型方程进行显著性检验；

2.3)根据建立的拟合模型方程绘制等高线图；

2.4)设f_max为设定的产品质量指标，f_r(x₁,...,x_p)为满足工艺要求的产品质量指标，则有：

f_r(x_1i,...,x_pi)≤f_max (3)

2.5)根据公式(3)在等高线图中求解满足产品质量指标的工艺参数组合的集合，在满足产品质量指标的工艺参数组合的集合中选择匹配设备工作性能的最佳工艺参数组合。

所述步骤2.1)中采用下水平x_i1表示影响因子的区间范围的下界，用零水平x_i0表示影响因子的区间范围的水平与下水平的平均值，上水平x_i2表示影响因子的区间范围的上界。

所述步骤3)中拟合工艺参数波动指数和设定工艺参数的方程过程为：

定义工艺参数波动指数X_C为过程监测实时测量值，X_S为设定值，设工艺有k个过程工艺参数，每个过程工艺参数有i种设定值，即每次的设定值为X_si，在每个设定值下共采集n个试验点，过程监测实时测量值表示为X_cj(j＝1...n)，某个工艺参数某次设定值可计算出j个P值，定义为P_kij，用表示第k个工艺参数在某个设定值时的工艺参数波动指数，则对于某个工艺参数，在不同的设定值时，会产生不同的P值，对应关系表示为：

则建立工艺参数波动指数和设定工艺参数的方程为：

P_k＝F(x_k) (4)。

所述步骤3)中设备的总体波动情况的公式为：

与现有技术相比，本发明首先通过质量目标进行一次优化，建立过程参数和质量指标的回归方程；然后统计分析不同设定参数时工艺参数的波动情况，同时进行方程拟合；最后在一次优化的基础上，考虑设备工作性能进行二次优化。本发明操作简单，不需要进行复杂的机理研究，根据已经积累的大量数据便可进行优化，为工艺参数的确定节省时间，也提高了稳定性。同时将设备性能考虑到挤出吹塑生产过程中，将曲面响应法与设备稳定性结合，使获取工艺参数既满足产品质量指标，又满足设备性能，使整个生产过程稳定，从而提高产品的整体质量，提高企业的经济效益。

附图说明

图1为本发明的方法流程图；

图2a为实施例螺杆转速、油温和容积相对误差的响应曲面，图2b为实施例螺杆转速、油温和容积相对误差的等高线图，图2c为螺杆转速、吹胀压力和容积相对误差的响应曲面，图2d为模具温度、油温和容积相对误差的响应曲面；

图3a为吹胀压力设定值与工艺参数波动指数的统计分析图，图3b为模具温度设定值与工艺参数波动指数的统计分析图，图3c为螺杆转速设定值与工艺参数波动指数的统计分析图，图3d为油温设定值与工艺参数波动指数的统计分析图；

图4为螺杆转速和油温相对于容积相对误差以及螺杆转速和油温相对于相对波动情况的等高线图。

具体实施方式

下面结合具体的实施例和说明书附图对本发明作进一步的解释说明。

参见图1，本发明包括以下步骤：

1)获取生产过程实时参数，主要包括主要有螺杆转速、模具温度、油温、吹胀压力，建立数据库进行存储；

2)基于响应曲面法，根据质量目标约束进行一次优化：第一步，根据积累数据统计确定优化目标(质量指标)及影响因子(即实时参数)，确定各影响因子的区间范围，即：

变量y为优化目标，变量x_i为影响因子，i＝(1,2,...,p-1,p)，称该试验为p因子试验，各个影响因子x₁,...,x_p都有范围，范围的上、下界又称为上、下水平，上水平与下水平的平均值为零水平，将下水平、零水平、上水平分别表示为x_i1,x_i0,x_i2，标准化后，一般用-1,0,+1来表示，如下表所示：

水平

...

上水平(1)

...

零水平(0)

...

下水平(-1)

...

根据上表所示，统计较难设置的工艺参数的范围，即统计螺杆转速、模具温度、油温和吹胀压力的三个水平；

第二步，对数据进行回归拟合并检验其显著性；即：

在数据的多元回归拟合中，设变量y与x₁,...,x_p有如下关系：

E_y＝f(x₁,...,x_p) (1)

如果已知上式关系，则y与x₁,...,x_p的关系便可以全面掌握，由于E_y＝f(x₁,...,x_p)是未知的，根据实际情况，选择拟合模型来进行估计，选取拟合模型方程为：

其中，E_y为相对误差，a～g为分别为拟合系数，由最小二乘法获取；

根据试验点(x₁₁,...,x_p1,y₁),...,(x_1n,...,x_pn,y_n)估计出系数的大小，如果检测可用，便可了解y与x₁,...,x_p的关系，可利用回归方程估计极值点等寻找最优搭配，即建立较为重要评价指标和生产过程参数的回归方程，总结其关系；

第三步，绘制拟合方程的等高线图；

第四步，设产品质量指标为f_max，存在f_r(x₁,...,x_p)亦满足企业要求，同时f_r(x₁,...,x_p)≤f_max，即降低产品质量指标，则在各个参数的限定范围内，将会有m种组合，即(x_1i,...,x_pi)(i＝1...m)均使

f_r(x_1i,...,x_pi)≤f_max (3)

通过(2)式子建立生产过程参数和产品质量指标的关系，同时通过式子(3)寻找满足产品质量指标的工艺参数综合的集合，在这些工艺参数组合集合中寻找最佳匹配设备工作性能的工艺参数组合；

3)统计分析不同设定参数时工艺参数的波动情况，并拟合设定值与波动情况的方程；同时计算设备的总体波动情况，即：

定义设备工作性能为设备维持设定工艺过程参数的能力，设备的任何设定参数都有其最优的设定范围，在实际生产过程中，当参数的设定值处于设备的最优的工作范围内，不但使工艺参数波动范围小，在长时间生产过程运行中能够保证生产状态的稳定性，最终提高产品质量的稳定性，同时合理的工艺参数设定可以提高设备的稳定性，使设备能发挥其最优性能，提高设备的使用寿命，便于对设备工作性能的表示，定义工艺参数波动指数来表示设备工作性能的好坏，定义如下：

为工艺参数波动指数，即实际参数相对设定参数的波动情况，其中X_C为过程监测实时测量值，X_S为此次实验的设定值。通过不同设定参数的P值来判断设备维持其设定参数的能力，假设工有k个过程工艺参数，每个工艺参数有i种设定值，即每次的设定值为X_si，在每个设定值下进行试验，试验过程中共采集n个试验点，实际采集的过程参数值为实际测量值表示为X_cj(j＝1...n)，对于某个工艺参数某次设定值可计算出j个P值，定义为P_kij，用来表示第k个工艺参数某个设定值时的工艺参数波动指数，对于某个工艺参数，在不同的设定值时，会产生不同的P值，将其对应关系表示为：

建立工艺参数波动值数与设定值之间的关系，即拟合X和P,得到

P_k＝F(x_k) (4)

F(x)代表拟合关系，Q代表设备的总体波动情况；

4)基于设备性能的二次优化：在满足企业要求的质量指标的前提条件下降低产品质量指标，选择满足产品质量指标的有若干组工艺参数组合中，基于设备性能，选择设备工作最稳定的一组参数组合，即选择式子(5)中最小的值。

步骤1)中，通过温度传感器传感器、压力传感器、数据采集卡、上位机软件获取生产过程的参数。步骤2)中，运用曲面响应法的设计实验进行试验，根据获得的不同结果，拟合过程参数和响应目标的回归方程。步骤3)中，定义设备的工作性能为设备保持设定参数的能力，统计分析现有数据情况下设备在不同设定参数时工艺参数的波动情况，定义为参数的波动指数同时将各个参数的波动指数和定义为设备的动作性能。步骤4)中，在满足企业产品质量指标的前提下，略微降低优化目标，在多种工艺参数组合中寻找设备性能最佳的工艺参数组合。

下面以某挤出吹塑瓶为实例对象，瓶满口容积为109±3ml，用料主要成分是HDPE。

一、基于产品质量要求的一次优化：

(1)根据分析，以螺杆转速、模具温度、油温和吹胀压力为响应因子，以容积相对误差为质量指标即响应目标进行试验，根据已有数据以及现场调研，统计各个影响因子的范围，分别用A、B、C、D代表几个响应因子x_i，用+1、0、-1来表示自变量取高中低三个水平，因此因素影响水平表如下表所示：

水平	因素A(r/min)	因素B(℃)	因素C(℃)	因素D(bars)
					-1	50	20	18	0.3
0	65	27.5	24	0.5
					+1	80	35	30	0.7

(2)根据如下表进行试验，将实验结果填入表格的响应值一栏中，表格如下所示：

采用二阶模型多项式回归分析对试验数据进行拟合，获得相对误差(Y)，对自变量螺杆转速(A)、模具温度(B)、油温(C)、吹胀压力(D)的二次多项回归模型方程(拟合模型方程)为：

E_y＝2.03-0.024A+0.038B+0.024C-0.32D-2.5×10^-4AB

-2.5×10^-4AC+0.046A²-1.792×10^-3B²-5.292×10^-3C²+3.333×10^-4D²

对已建立的二次多项回归模型方程进行显著性检验，检验情况如下表所示：

由上表可知，模型的P<0.0001，则该模型的影响因子和响应值回归方程的关系是极其显著的，说明由本次选用的二次多项回归模型具有较高的显著度；

(3)二次多项回归模型方程的部分响应曲面及其等高线图如图2a～2d所示，表示任意两个因素对容积相对误差的影响，图2a为螺杆转速、油温和容积相对误差的响应曲面，图2b为螺杆转速、油温和容积相对误差的等高线图，图2c为螺杆转速、吹胀压力和容积相对误差的响应曲面，图2d为模具温度、油温和容积相对误差的响应曲面；判断各个变量对响应值的影响情况，以及各个变量的可调范围，寻找较好的工艺参数范围；

二、基于设备工作性能的二次优化：

以设备的稳定性作为二次优化目标，统计随着设定值的不同，设备保证设定值的情况，用工艺参数波动指数来代表单个参数的波动情况，根据已有数据进行统计分析，统计分析结果如图3a～3d所示，图3a为吹胀压力设定值与工艺参数波动指数的统计分析图，图3b为模具温度设定值与工艺参数波动指数的统计分析图，图3c为螺杆转速设定值与工艺参数波动指数的统计分析图，图3d为油温设定值与工艺参数波动指数的统计分析图，从统计分析图可以看出，在所限定的吹胀压力范围内，数据的波动变化并不大，其中模具温度在所限定范围内，随着模具温度的升高，数据的波动情况越来越小，但是变化不明显，随着螺杆转速的增加，设定数据变化越来越小，其变化范围从0.9到0.65，相对来说，变化范围较大，油温的波动是随着设定值先变小再变大，拟合变化情况和变量之间的关系，分别为：

p₁＝-0.0092x₁+1.45

p₂＝0.01(x₂-23)²+0.25

用Q＝p₁+p₂来表示整体的波动情况，绘制螺杆转速和油温相对于容积相对误差以及螺杆转速和油温相对于相对波动情况的等高线图，如图4所示，从图中可以知道，根据企业实际要求，此批产品，为满口容积109ml的瓶子，良好制品要求，容积差值在2ml左右，因此容积相对误差在1.84％为良好制品，在保证产品合格的基础上，希望机器具有良好的工作性能，从波动情况等高线可以看出，工艺参数波动指数越大，表示设备保持设定参数的能力越差，我们认为此时的设备性能越差，因此，在保证容积相对误差在1.84％的基础上，选择波动值为0.9813的工艺参数组合，为了方便设定，最终选取的工艺参数组合为(79,23,22,0.6)，以此工艺参数进行设定，大大提高了产品的合格率。

Claims (7)

1.一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取挤出吹塑工艺过程实时参数，建立数据库；

2)基于响应曲面法进行一次优化：首先以产品质量指标为优化目标，步骤1)采集的挤出吹塑工艺过程实时参数为影响因子，并根据积累数据统计分析确定各影响因子的区间范围；然后对数据进行回归拟合并检验其显著性；并对拟合模型进行分析绘制相应的质量目标与工艺参数的等高线图；最后根据等高线图求解满足产品质量指标的工艺参数组合的集合，选择匹配设备工作性能的最佳工艺参数组合；

3)统计分析设备设定不同参数时在工艺过程中的工艺参数的波动情况，拟合工艺波动指数和设定工艺参数的方程，并计算设备的总体波动情况；

4)对步骤2)得到的最佳工艺参数组合分析在工艺过程中的工艺参数的波动情况，并计算设备的总体波动情况，若波动较大，则舍弃步骤2)得到的最佳工艺参数组合，基于设备性能进行二次优化：降低产品质量指标后，在步骤2)的等高线图中选择满足降低后产品质量指标的一条等高线，根据所述等高线上的若干组工艺参数组合分析在工艺过程中的工艺参数的波动情况，并计算设备的总体波动情况，最终选择波动值最小的工艺参数组合作为最优工艺参数组合，完成挤出吹塑工艺参数优化。

2.根据权利要求1所述的一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，其特征在于，所述步骤1)中挤出吹塑工艺过程实时参数包括螺杆转速、模具温度、油温和吹胀压力。

3.根据权利要求2所述的一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，其特征在于，所述步骤1)中采用温度传感器、压力传感器、数据采集卡、上位机挤出吹塑工艺过程实时参数。

4.根据权利要求1所述的一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，其特征在于，所述步骤2)基于响应曲面法进行一次优化的具体步骤包括：

2.1)设变量y为优化目标，变量x_i为影响因子，i＝(1,2,...,p-1,p)，根据积累数据统计分析确定各个影响因子的区间范围；

2.2)设变量y与x₁,...,x_p有如下关系：

E_y＝f(x₁,...,x_p) (1)

建立拟合模型方程为：

$E_y=f(x_1,...,x_p)\&ap;a+{\mathrm{bx}}_1+...+{\mathrm{cx}}_p+...+{\mathrm{dx}}_1^2+...+{\mathrm{ex}}_p^2+{\mathrm{fx}}_1{x}_2+...{\mathrm{gx}}_{p-1}{x}_p---\left(2\right)$

其中，E_y为相对误差，a～g为分别为拟合系数，由最小二乘法获取；

并对建立的拟合模型方程进行显著性检验；

2.3)根据建立的拟合模型方程绘制等高线图；

2.4)设f_max为设定的产品质量指标，f_r(x₁,...,x_p)为满足工艺要求的产品质量指标，则有：

f_r(x_1i,...,x_pi)≤f_max (3)

2.5)根据公式(3)在等高线图中求解满足产品质量指标的工艺参数组合的集合，在满足产品质量指标的工艺参数组合的集合中选择匹配设备工作性能的最佳工艺参数组合。

5.根据权利要求4所述的一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，其特征在于，所述步骤2.1)中采用下水平x_i1表示影响因子的区间范围的下界，用零水平x_i0表示影响因子的区间范围的水平与下水平的平均值，上水平x_i2表示影响因子的区间范围的上界。

6.根据权利要求1所述的一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，其特征在于，所述步骤3)中拟合工艺参数波动指数和设定工艺参数的方程过程为：

定义工艺参数波动指数X_C为过程监测实时测量值，X_S为设定值，设工艺有k个过程工艺参数，每个过程工艺参数有i种设定值，即每次的设定值为X_si，在每个设定值下共采集n个试验点，过程监测实时测量值表示为X_cj(j＝1...n)，某个工艺参数某次设定值可计算出j个P值，定义为P_kij，用表示第k个工艺参数在某个设定值时的工艺参数波动指数，则对于某个工艺参数，在不同的设定值时，会产生不同的P值，对应关系表示为：

则建立工艺参数波动指数和设定工艺参数的方程为：

P_k＝F(x_k) (4)。

7.根据权利要求6所述的一种综合质量目标与设备性能的挤出吹塑工艺优化方法，其特征在于，所述步骤3)中设备的总体波动情况的公式为：

$Q=\underset{k=1}{\overset{k}{\&Sigma;}}{P}_k=F\left(x_1\right)+F\left(x_2\right)+...+F\left(x_k\right)---\left(5\right).$