CN108893644A - 电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法 - Google Patents
电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108893644A CN108893644A CN201810785439.8A CN201810785439A CN108893644A CN 108893644 A CN108893644 A CN 108893644A CN 201810785439 A CN201810785439 A CN 201810785439A CN 108893644 A CN108893644 A CN 108893644A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- graphene
- alloy
- cable
- aluminium alloy
- 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
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C22—METALLURGY; FERROUS OR NON-FERROUS ALLOYS; TREATMENT OF ALLOYS OR NON-FERROUS METALS
- C22C—ALLOYS
- C22C1/00—Making non-ferrous alloys
- C22C1/10—Alloys containing non-metals
- C22C1/1036—Alloys containing non-metals starting from a melt
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C22—METALLURGY; FERROUS OR NON-FERROUS ALLOYS; TREATMENT OF ALLOYS OR NON-FERROUS METALS
- C22C—ALLOYS
- C22C21/00—Alloys based on aluminium
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01B—CABLES; CONDUCTORS; INSULATORS; SELECTION OF MATERIALS FOR THEIR CONDUCTIVE, INSULATING OR DIELECTRIC PROPERTIES
- H01B1/00—Conductors or conductive bodies characterised by the conductive materials; Selection of materials as conductors
- H01B1/02—Conductors or conductive bodies characterised by the conductive materials; Selection of materials as conductors mainly consisting of metals or alloys
- H01B1/023—Alloys based on aluminium
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01B—CABLES; CONDUCTORS; INSULATORS; SELECTION OF MATERIALS FOR THEIR CONDUCTIVE, INSULATING OR DIELECTRIC PROPERTIES
- H01B1/00—Conductors or conductive bodies characterised by the conductive materials; Selection of materials as conductors
- H01B1/04—Conductors or conductive bodies characterised by the conductive materials; Selection of materials as conductors mainly consisting of carbon-silicon compounds, carbon or silicon
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Metallurgy (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Conductive Materials (AREA)
Abstract
本发明属于电缆材料技术领域,公开了一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法,利用高温模块集成的温度传感器对熔化炉的融化温度进行检测,将检测后的实时信息传输给高温模块集成的控制模块;通过加料模块集成的图像获取模块,用于获取向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌的图像信息;取样后进行迅速炉前铝合金液数据分析,得到铝合金液。本发明制备的石墨烯高导电性复合铝合金材料,通过合理设置工艺参数,优化石墨烯的结构,有效改善铝合金的整体性能,使得到的石墨烯稀土铝合金高导材料电缆具有良好的强度、塑性、导电性、耐挠曲疲劳性和加工性能优点。
Description
技术领域
本发明属于电缆材料技术领域,尤其涉及一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法。
背景技术
目前,业内常用的现有技术是这样的:
铝合金是工业中应用最广泛的一类有色金属结构材料,在航空、航天、汽车、机械制造、船舶及化学工业中已大量应用。工业经济的飞速发展,对铝合金焊接结构件的需求日益增多,使铝合金的焊接性研究也随之深入。目前铝合金是应用最多的合金。铝合金密度低,但强度比较高,接近或超过优质钢,塑性好,可加工成各种型材,具有优良的导电性、导热性和抗蚀性,工业上广泛使用,使用量仅次于钢。一些铝合金可以采用热处理获得良好的机械性能、物理性能和抗腐蚀性能。硬铝合金属AI—Cu—Mg系,一般含有少量的Mn,可热处理强化.其特点是硬度大,但塑性较差。超硬铝属Al一Cu—Mg—Zn系,可热处理强化,是室温下强度最高的铝合金,但耐腐蚀性差,高温软化快。锻铝合金主要是Al—Zn—Mg—Si系合金,虽然加入元素种类多,但是含量少,因而具有优良的热塑性,适宜锻造,故又称锻造铝合金。然而,现有制备的石墨烯,由于在氧化插层的过程中,其自身的晶体结构很容易被破坏,导致石墨烯内部缺陷增加,很大程度的影响了石墨烯的性能;利用氧化还原法生产的石墨烯还存在大量金属、非金属杂质;同时制备的石墨烯高导电性复合铝合金整体性能差。
综上所述,现有技术存在的问题是:
现有制备的石墨烯,由于在氧化插层的过程中,其自身的晶体结构很容易被破坏,导致石墨烯内部缺陷增加,很大程度的影响了石墨烯的性能;利用氧化还原法生产的石墨烯还存在大量金属、非金属杂质;同时制备的石墨烯高导电性复合铝合金整体性能差。
但由于采用PID控制算法易产生超调,且不具备在线调整参数能力,自适应能力差。
现有技术中,图像处理失真度严重,获得的图像不清晰,不能为智能控制提供有利条件。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法。
本发明是这样实现的,一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法,所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法包括:
利用高温模块集成的温度传感器对熔化炉的融化温度进行检测,将检测后的实时信息传输给高温模块集成的控制模块,利用粒子群优化算法进行温度的调整;假定Xi t为t时刻第i个粒子的位置,Vi t为t时刻第i个粒子的速度, Si t为t时刻第i个粒子的最优位置,St g为t时刻的全局位置,则
则粒子i在t+1时刻的位置可描述为
式中:为t时刻第i个粒子在第D维空间的度,
为t时刻第i个粒子在第D维空间的最优位置,为t时刻第i个粒子在第D维空间的位置,r1、r2为分布在(0,1)区间的两个独立随机数;c1、c2为学习因子,w为惯性权重;
通过迭代搜寻每个粒子的当前最优解,采用适应度函数评价解的优劣程度;粒子的适应度函数为
式中:Zi,j为第i个样本的第j个理想输出值;为第i个样本的第j个实际输出值;n为样本数;m=1,2,…,r,r为粒子数。粒子的个体极值点和全局最优极值点以及PID温度控制模型中P、I、D系数值和温度偏差值的优化终止条件由粒子的适应度确定将粒子群优化算法的误差作为 PID控制算法阈值和权值的优化终止条件,即当迭代1次时的误差为
通过加料模块集成的图像获取模块,用于获取向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌的图像信息;取样后进行迅速炉前铝合金液数据分析,得到铝合金液;
图像获取模块获取图像信息中,通过高斯去噪模型进行图像处理,具体有:
建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型:
式中:Q为滤波器矩阵,Q为1*n的矩阵;
n为矩阵大小阀值;
i为距离中心坐标点的相对坐标值,即Q[i]所得为该坐标点相对中心点的权重差;
计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和;
式中:S[k]为中心点相对左右阀值的差值和;
buf[k]为中心点的样本测量值;
n为滤波器矩阵大小;
计算高斯平滑处理后的样本值:
式中:buf′[k]为中心点处理后的值;
buf[k]为中心点的样本测量值;
n为滤波器矩阵大小;
通过高斯去噪模型进行图像处理中,还需进行利用因子定权模型进行图像处理预处理,具体有:
将因子分子与模糊数学隶属度结合得到因子隶属度,如下公式:
式中x0代表图像指标前一个失真等级;
x1代表图像指标后一个失真等级;
x代表当前图像样本值;
根据公式对图像单项指标评价;
W为图像各项指标样本集合,L为图像各项指标失真等级集合,建立如下公式:
式中:A为样本数值;
n为指标数目;
m为失真等级个数据;
通过以下公式计算出单项指标的因子隶属度,对应n个图像指标得到m*n 的矩阵R;
计算综合权重;
图像失真是由多个指标引起的,不同物质浓度应当对综合评定权重有影响,单个指标的权重计算如下公式:
即
式中:Ai代表当前指标数值;
Lk代表指标等级;
使用模糊模型中统一化权重计算,得到如下公式:
式中:Wk代表单一指标权重;
有n个图像指标,即得到图像综合权重矩阵B,如下公式:
B=[W1,W2,......,Wn]
将矩阵R与矩阵复合计算,计算得到图像真实状况。
进一步,所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法进一步包括:
利用石墨烯制备模块集成的石墨烯制备系统制备石墨烯材料;
利用混合搅拌模块的搅拌设备,在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
通过热处理模块对获得的铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
利用包裹模块集成的包裹控制设备,在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法的计算机程序。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法的计算机。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行所述的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法。
本发明的另一目的在于提供一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统包括:
高温模块,与加料模块连接,用于将熔化炉升温至760-770℃,加入废铝,待其融化后再升温至870-900℃;
加料模块,与高温模块、石墨烯制备模块连接,用于向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,待全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌,静置,取样进行迅速炉前分析,得到铝合金液;
石墨烯制备模块,与加料模块、混合搅拌模块连接,用于制备石墨烯材料;
混合搅拌模块,与石墨烯制备模块、热处理模块连接,用于在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
热处理模块,与混合搅拌模块、包裹模块连接,用于对铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
包裹模块,与热处理模块连接,用于在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
本发明的另一目的在于提供一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法包括以下步骤:
步骤一,通过高温模块将熔化炉升温至760-770℃,加入废铝,待其融化后再升温至870-900℃;
步骤二,通过加料模块向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,待全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌,静置,取样进行迅速炉前分析,得到铝合金液;
步骤三,通过石墨烯制备模块制备石墨烯材料;
步骤四,通过混合搅拌模块在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
步骤五,通过热处理模块对铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
步骤六,通过包裹模块在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆;
进一步,所述石墨烯制备模块制备方法如下:
(1)将含有金属杂质和/或非金属杂质的氧化石墨烯置于载体中,并将所述载体放入高温真空炉内;
(2)将所述高温真空炉抽真空至负压60~100Pa;
(3)将所述高温真空炉的温度设置为1250~2500℃,并加热60~600min。
进一步,所述氧化石墨烯通过平铺的方式置于所述石墨钵中;
所述步骤(2)中高温真空炉抽真空至负压90±5Pa,且所述负压值维持于整个制备过程;
所述热处理模块步骤包括:
将铝合金在16-20min升温至220-240℃,再以6-8min升温330-350℃,保温2-3h,再空冷至室温。
本发明的另一目的在于提供一种利用所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法制备的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金。
本发明的优点及积极效果为:
本发明通过石墨烯制备模块利用真空高温辅以一定温度区间及时间制备石墨烯材料;充分利用石墨烯熔沸点高的特点,同时加入真空条件,通过高温来除去石墨烯中的金属、非金属杂质,同时除去石墨烯所带大量官能团,修复氧化石墨烯在制备过程中所导致的SP3杂化缺陷。这样制备得到的石墨烯材料杂质含量低,结构缺陷少,综合性能优异;同时本发明制备的石墨烯高导电性复合铝合金材料,通过合理设置工艺参数,优化石墨烯的结构,有效改善铝合金的整体性能,使得到的石墨烯稀土铝合金高导材料电缆具有良好的强度、塑性、导电性、耐热性、耐挠曲疲劳性和加工性能等优点。
为了验证本发明方法相对其他控制方法的优劣性,选取文献中具有一阶惯性、纯滞后特点的控制对象,分别对传统PID控制方法、模糊PID控制方法和本发明方法进行仿真实验。传统PID控制器参数根据Ziegler-Nic hols的方法整定获取,模糊PID方法和本发明方法控制器的参数选取采用离线试探的方法得到。下面通过模拟实验研究在不同比例系数和滞后时间的条件下,三种温度控制方法达到稳态时的响应性能。
首先分析比例系数K分别为0.3、0.7和1的情况下,传统PID方法、模糊PID方法和本发明方法的动态响应关系。基于Matlab通过仿真,得到不同比例系数下三种方法的时间-阶跃响应曲线如图3所示。
从图3可知,当比例系数增大时,采用传统PID控制方法与模糊PID控制方法相比,由于自身不能进行参数的自调整,其阶跃响应曲线有较大的振荡幅度,而采用本发明控制方法振荡幅度变化最小。研究表明随着比例系数的变化,本发明方法与模糊PID方法和传统PID方法相比响应速度快,具有较高的稳态精度和适应性,系统的动态响应性能得到了明显改善.图3不同比例系数下三种方法的时间-阶跃响应曲线当滞后时间T分别为10s、16s和22s 的情况下,分析传统PID方法、模糊PID方法和本发明方法的动态响应关系。基于Matlab通过仿真,得到不同滞后时间下三种方法的时间-阶跃响应曲线如图3所示。
从图4可知,当滞后时间增大时,三种控制方法的动态响应都出现了不同程度的振荡。但是采用传统PID控制方法与模糊PID控制方法相比,其阶跃响应曲线的变化幅度较大,而采用本发明控制方法的响应曲线波动较小,系统调节时间和变化幅度也较短。研究表明随着滞后时间的变化,本发明方法与模糊 PID方法和传统PID方法相比抗干扰性能好,鲁棒性强,具有较好的自适应处理能力。
本发明针对具有一阶惯性、纯滞后特点的被控对象,基于粒子群优化策略提出一种PID自适应温度控制算法,可实现对非线性惯性系统的实时温度控制。
仿真实验研究表明,当控制系统参数变化时,采用本发明方法能够减弱被控对象滞后对性能的影响,系统响应速度快、调节时间短且振荡幅度小,可取得良好的实时控制效果,且系统的稳定性得到明显改善。因此,本发明提出的基于粒子群优化的PID温度控制策略具有较好的自适应处理能力,不仅为非线性、大滞后、模型不确定被控温度系统的建模仿真提供参考,可应用于电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备控制。
本发明图像获取模块获取图像信息中,通过高斯去噪模型进行图像处理,具体有:
建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型:
计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和;
可实现图像的清晰度相比于现有技术提高很多。
附图说明
图1是本发明实施提供的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法流程图。
图2是本发明实施提供的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统结构框图。
图中:1、高温模块;2、加料模块;3、石墨烯制备模块;4、混合搅拌模块;5、热处理模块;6、包裹模块。
图3是本发明实施提供的传统PID方法、模糊PID方法和本发明方法的动态响应关系图。
图4是本发明实施提供的现有技术控制方法与本发明的控制方法的动态响应都出现了不同程度的振荡图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
如图1所示,本发明提供的一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法包括以下步骤:
S101,通过高温模块将熔化炉升温至760-770℃,加入废铝,待其融化后再升温至870-900℃;
S102,通过加料模块向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,待全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌,静置,取样进行迅速炉前分析,得到铝合金液;
S103,通过石墨烯制备模块制备石墨烯材料;
S104,通过混合搅拌模块在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
S105,通过热处理模块对铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
S106,通过包裹模块在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
如图2所示,本发明实施例提供的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统,包括:高温模块1、加料模块2、石墨烯制备模块3、混合搅拌模块4、热处理模块5、包裹模块6。
高温模块1,与加料模块2连接,用于将熔化炉升温至760-770℃,加入废铝,待其融化后再升温至870-900℃;
加料模块2,与高温模块1、石墨烯制备模块3连接,用于向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,待全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌,静置,取样进行迅速炉前分析,得到铝合金液;
石墨烯制备模块3,与加料模块2、混合搅拌模块4连接,用于制备石墨烯材料;
混合搅拌模块4,与石墨烯制备模块3、热处理模块5连接,用于在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
热处理模块5,与混合搅拌模块4、包裹模块6连接,用于对铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
包裹模块6,与热处理模块5连接,用于在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
本发明提供的石墨烯制备模块3制备方法如下:
(1)将含有金属杂质和/或非金属杂质的氧化石墨烯置于载体中,并将所述载体放入高温真空炉内;
(2)将所述高温真空炉抽真空至负压60~100Pa;
(3)将所述高温真空炉的温度设置为1250~2500℃,并加热60~600min。
本发明提供的氧化石墨烯通过平铺的方式置于所述石墨钵中。
本发明提供的步骤(2)中高温真空炉抽真空至负压90±5Pa,且所述负压值维持于整个制备过程。
本发明提供的热处理模块5步骤如下:
将铝合金在16-20min升温至220-240℃,再以6-8min升温330-350℃,保温2-3h,再空冷至室温。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
本发明实施例提供的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法,包括:
利用高温模块集成的温度传感器对熔化炉的融化温度进行检测,将检测后的实时信息传输给高温模块集成的控制模块,利用粒子群优化算法进行温度的调整;假定Xi t为t时刻第i个粒子的位置,Vi t为t时刻第i个粒子的速度, Si t为t时刻第i个粒子的最优位置,St g为t时刻的全局位置,则
则粒子i在t+1时刻的位置可描述为
式中:为t时刻第i个粒子在第D维空间的度,
为t时刻第i个粒子在第D维空间的最优位置,为t时刻第i个粒子在第D维空间的位置,r1、r2为分布在(0,1)区间的两个独立随机数;c1、c2为学习因子,w为惯性权重;
通过迭代搜寻每个粒子的当前最优解,采用适应度函数评价解的优劣程度;粒子的适应度函数为
式中:Zi,j为第i个样本的第j个理想输出值;为第i个样本的第j个实际输出值;n为样本数;m=1,2,…,r,r为粒子数。粒子的个体极值点和全局最优极值点以及PID温度控制模型中P、I、D系数值和温度偏差值的优化终止条件由粒子的适应度确定将粒子群优化算法的误差作为 PID控制算法阈值和权值的优化终止条件,即当迭代l次时的误差为
通过加料模块集成的图像获取模块,用于获取向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌的图像信息;取样后进行迅速炉前铝合金液数据分析,得到铝合金液;
图像获取模块获取图像信息中,通过高斯去噪模型进行图像处理,具体有:
建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型:
式中:Q为滤波器矩阵,Q为1*n的矩阵;
n为矩阵大小阀值;
i为距离中心坐标点的相对坐标值,即Q[i]所得为该坐标点相对中心点的权重差;
计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和;
式中:S[k]为中心点相对左右阀值的差值和;
buf[k]为中心点的样本测量值;
n为滤波器矩阵大小;
计算高斯平滑处理后的样本值:
式中:buf′[k]为中心点处理后的值;
buf[k]为中心点的样本测量值;
n为滤波器矩阵大小;
通过高斯去噪模型进行图像处理中,还需进行利用因子定权模型进行图像处理预处理,具体有:
将因子分子与模糊数学隶属度结合得到因子隶属度,如下公式:
式中x0代表图像指标前一个失真等级;
x1代表图像指标后一个失真等级;
x代表当前图像样本值;
根据公式对图像单项指标评价;
W为图像各项指标样本集合,L为图像各项指标失真等级集合,建立如下公式:
式中:A为样本数值;
n为指标数目;
m为失真等级个数据;
通过以下公式计算出单项指标的因子隶属度,对应n个图像指标得到m*n 的矩阵R;
计算综合权重;
图像失真是由多个指标引起的,不同物质浓度应当对综合评定权重有影响,单个指标的权重计算如下公式:
即
式中:Ai代表当前指标数值;
Lk代表指标等级;
使用模糊模型中统一化权重计算,得到如下公式:
式中:Wk代表单一指标权重;
有n个图像指标,即得到图像综合权重矩阵B,如下公式:
B=[W1,W2,......,Wn]
将矩阵R与矩阵复合计算,计算得到图像真实状况。
进一步,所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法进一步包括:
利用石墨烯制备模块集成的石墨烯制备系统制备石墨烯材料;
利用混合搅拌模块的搅拌设备,在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
通过热处理模块对获得的铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
利用包裹模块集成的包裹控制设备,在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
下面结合具体分析对本发明作进一步描述。
为了验证本发明方法相对其他控制方法的优劣性,选取文献中具有一阶惯性、纯滞后特点的控制对象,分别对传统PID控制方法、模糊PID控制方法和本发明方法进行仿真实验。传统PID控制器参数根据Ziegler- Nichols的方法整定获取,模糊PID方法和本发明方法控制器的参数选取采用离线试探的方法得到。下面通过模拟实验研究在不同比例系数和滞后时间的条件下,三种温度控制方法达到稳态时的响应性能。
首先分析比例系数K分别为0.3、0.7和1的情况下,传统PID方法、模糊PID方法和本发明方法的动态响应关系。基于Matlab通过仿真,得到不同比例系数下三种方法的时间-阶跃响应曲线如图3所示。
从图3可知,当比例系数增大时,采用传统PID控制方法与模糊PID控制方法相比,由于自身不能进行参数的自调整,其阶跃响应曲线有较大的振荡幅度,而采用本发明控制方法振荡幅度变化最小。研究表明随着比例系数的变化,本发明方法与模糊PID方法和传统PID方法相比响应速度快,具有较高的稳态精度和适应性,系统的动态响应性能得到了明显改善.图3不同比例系数下三种方法的时间-阶跃响应曲线当滞后时间T分别为10s、16s和22s 的情况下,分析传统PID方法、模糊PID方法和本发明方法的动态响应关系。基于Matlab通过仿真,得到不同滞后时间下三种方法的时间-阶跃响应曲线如图3所示。
从图4可知,当滞后时间增大时,三种控制方法的动态响应都出现了不同程度的振荡。但是采用传统PID控制方法与模糊PID控制方法相比,其阶跃响应曲线的变化幅度较大,而采用本发明控制方法的响应曲线波动较小,系统调节时间和变化幅度也较短。研究表明随着滞后时间的变化,本发明方法与模糊 PID方法和传统PID方法相比抗干扰性能好,鲁棒性强,具有较好的自适应处理能力。
本发明针对具有一阶惯性、纯滞后特点的被控对象,基于粒子群优化策略提出一种PID自适应温度控制算法,可实现对非线性惯性系统的实时温度控制。
仿真实验研究表明,当控制系统参数变化时,采用本发明方法能够减弱被控对象滞后对性能的影响,系统响应速度快、调节时间短且振荡幅度小,可取得良好的实时控制效果,且系统的稳定性得到明显改善。因此,本发明提出的基于粒子群优化的PID温度控制策略具有较好的自适应处理能力,不仅为非线性、大滞后、模型不确定被控温度系统的建模仿真提供参考,可应用于电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备控制。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现,所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法,其特征在于,所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法包括:
利用高温模块集成的温度传感器对熔化炉的融化温度进行检测,将检测后的实时信息传输给高温模块集成的控制模块,利用粒子群优化算法进行温度的调整;假定Xi t为t时刻第i个粒子的位置,Vi t为t时刻第i个粒子的速度,Si t为t时刻第i个粒子的最优位置,St g为t时刻的全局位置,则
则粒子i在t+1时刻的位置可描述为
式中:为t时刻第i个粒子在第D维空间的度,
为t时刻第i个粒子在第D维空间的最优位置,为t时刻第i个粒子在第D维空间的位置,r1、r2为分布在(0,1)区间的两个独立随机数;c1、c2为学习因子,w为惯性权重;
通过迭代搜寻每个粒子的当前最优解,采用适应度函数评价解的优劣程度;粒子的适应度函数为
式中:Zi,j为第i个样本的第j个理想输出值;zi,j为第i个样本的第j个实际输出值;n为样本数;m=1,2,…,r,r为粒子数。粒子的个体极值点和全局最优极值点以及PID温度控制模型中P、I、D系数值和温度偏差值的优化终止条件由粒子的适应度确定将粒子群优化算法的误差作为PID控制算法阈值和权值的优化终止条件,即当迭代l次时的误差为
通过加料模块集成的图像获取模块,用于获取向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌的图像信息;取样后进行迅速炉前铝合金液数据分析,得到铝合金液;
图像获取模块获取图像信息中,通过高斯去噪模型进行图像处理,具体有:
建立带权的高斯平滑滤波器矩阵模型:
式中:Q为滤波器矩阵,Q为1*n的矩阵;
n为矩阵大小阀值;
i为距离中心坐标点的相对坐标值,即Q[i]所得为该坐标点相对中心点的权重差;
计算高斯平滑中心点相对左右阀值的差值和;
式中:S[k]为中心点相对左右阀值的差值和;
buf[k]为中心点的样本测量值;
n为滤波器矩阵大小;
计算高斯平滑处理后的样本值:
式中:buf′[k]为中心点处理后的值;
buf[k]为中心点的样本测量值;
n为滤波器矩阵大小;
通过高斯去噪模型进行图像处理中,还需进行利用因子定权模型进行图像处理预处理,具体有:
将因子分子与模糊数学隶属度结合得到因子隶属度,如下公式:
式中x0代表图像指标前一个失真等级;
x1代表图像指标后一个失真等级;
x代表当前图像样本值;
根据公式对图像单项指标评价;
W为图像各项指标样本集合,L为图像各项指标失真等级集合,建立如下公式:
式中:A为样本数值;
n为指标数目;
m为失真等级个数据;
通过以下公式计算出单项指标的因子隶属度,对应n个图像指标得到m*n的矩阵R;
计算综合权重;
图像失真是由多个指标引起的,不同物质浓度应当对综合评定权重有影响,单个指标的权重计算如下公式:
即
式中:A代表当前指标数值;
Lk代表指标等级;
使用模糊模型中统一化权重计算,得到如下公式:
式中:W代表单一指标权重;
有n个图像指标,即得到图像综合权重矩阵B,如下公式:
B=W1,W2,……,Wn]
将矩阵R与矩阵复合计算,计算得到图像真实状况。
2.如权利要求1所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法,其特征在于,所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法进一步包括:
利用石墨烯制备模块集成的石墨烯制备系统制备石墨烯材料;
利用混合搅拌模块的搅拌设备,在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
通过热处理模块对获得的铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
利用包裹模块集成的包裹控制设备,在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
3.一种实现权利要求1~3任意一项所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法的计算机程序。
4.一种实现权利要求1~3任意一项所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法的计算机。
5.一种计算机可读存储介质,包括指令,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1-3任意一项所述的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的控制方法。
6.一种利用权利要求1所述控制方法的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统,其特征在于,所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统包括:
高温模块,与加料模块连接,用于将熔化炉升温至760-770℃,加入废铝,待其融化后再升温至870-900℃;
加料模块,与高温模块、石墨烯制备模块连接,用于向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,待全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌,静置,取样进行迅速炉前分析,得到铝合金液;
石墨烯制备模块,与加料模块、混合搅拌模块连接,用于制备石墨烯材料;
混合搅拌模块,与石墨烯制备模块、热处理模块连接,用于在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
热处理模块,与混合搅拌模块、包裹模块连接,用于对铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
包裹模块,与热处理模块连接,用于在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
7.一种利用权利要求6所述的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备系统的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法,其特征在于,所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法包括以下步骤:
步骤一,通过高温模块将熔化炉升温至760-770℃,加入废铝,待其融化后再升温至870-900℃;
步骤二,通过加料模块向融化的废铝中加入硅钙合金、铜铝合金、锌铝合金、镁锭,待全部融化后,加入稀土铝合金,充分搅拌,静置,取样进行迅速炉前分析,得到铝合金液;
步骤三,通过石墨烯制备模块制备石墨烯材料;
步骤四,通过混合搅拌模块在铝合金液中加入石墨烯,搅拌均匀,然后进行浇铸轧制,空冷至室温得到铝合金;
步骤五,通过热处理模块对铝合金进行热处理,将铝合金加工成铝合金线,接着将铝合金线进行多股绞合,制成线芯束;
步骤六,通过包裹模块在线芯束外从内到外依次包裹一层橡胶绝缘保护层,得到石墨烯稀土铝合金高导材料电缆。
8.如权利要求7所述的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法,其特征在于,所述石墨烯制备模块制备方法如下:
(1)将含有金属杂质和/或非金属杂质的氧化石墨烯置于载体中,并将所述载体放入高温真空炉内;
(2)将所述高温真空炉抽真空至负压60~100Pa;
(3)将所述高温真空炉的温度设置为1250~2500℃,并加热60~600min。
9.如权利要求7所述的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法,其特征在于,所述氧化石墨烯通过平铺的方式置于所述石墨钵中;
所述步骤(2)中高温真空炉抽真空至负压90±5Pa,且所述负压值维持于整个制备过程;
所述热处理模块步骤包括:
将铝合金在16-20min升温至220-240℃,再以6-8min升温330-350℃,保温2-3h,再空冷至室温。
10.一种利用权利要求6所述电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法制备的电缆用石墨烯高导电性复合铝合金。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810785439.8A CN108893644A (zh) | 2018-07-17 | 2018-07-17 | 电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810785439.8A CN108893644A (zh) | 2018-07-17 | 2018-07-17 | 电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108893644A true CN108893644A (zh) | 2018-11-27 |
Family
ID=64350802
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810785439.8A Pending CN108893644A (zh) | 2018-07-17 | 2018-07-17 | 电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108893644A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112612316A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-06 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种暖通设备控制方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105913411A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-08-31 | 云南大学 | 一种基于因子定权模型的湖泊水质评价预测系统及方法 |
CN106399760A (zh) * | 2016-11-07 | 2017-02-15 | 南昌专腾科技有限公司 | 一种高强度铝合金的连续制备工艺及系统 |
CN107230508A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-10-03 | 安徽南洋新材料科技股份有限公司 | 一种石墨烯稀土铝合金高导材料电缆的制备方法 |
CN107723527A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 黄河交通学院 | 一种汽车轻量化底盘铝合金结构件及其制备方法 |
CN108033441A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-05-15 | 四川聚创石墨烯科技有限公司 | 一种石墨烯材料的制备方法及石墨烯材料 |
-
2018
- 2018-07-17 CN CN201810785439.8A patent/CN108893644A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105913411A (zh) * | 2016-05-10 | 2016-08-31 | 云南大学 | 一种基于因子定权模型的湖泊水质评价预测系统及方法 |
CN106399760A (zh) * | 2016-11-07 | 2017-02-15 | 南昌专腾科技有限公司 | 一种高强度铝合金的连续制备工艺及系统 |
CN107230508A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-10-03 | 安徽南洋新材料科技股份有限公司 | 一种石墨烯稀土铝合金高导材料电缆的制备方法 |
CN107723527A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-23 | 黄河交通学院 | 一种汽车轻量化底盘铝合金结构件及其制备方法 |
CN108033441A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-05-15 | 四川聚创石墨烯科技有限公司 | 一种石墨烯材料的制备方法及石墨烯材料 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
潘立登等: "《先进控制系统应用与维护》", 31 May 2010, 中国电力出版社 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112612316A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-04-06 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种暖通设备控制方法及装置 |
CN112612316B (zh) * | 2020-12-18 | 2022-05-20 | 北京首钢自动化信息技术有限公司 | 一种暖通设备控制方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Shabani et al. | The ANN application in FEM modeling of mechanical properties of Al–Si alloy | |
CN105956315A (zh) | 一种可进行疲劳裂纹扩展速率估算和寿命预测的方法 | |
Gambin et al. | Modeling of deformation texture development based on rate independent crystal plasticity | |
CN103761429A (zh) | 铣削加工工件表面粗糙度的预测方法 | |
CN114970396B (zh) | 一种考虑随机和认知不确定性的cfd模型修正方法 | |
CN110044959A (zh) | 利用移动粒子有限容积法研究高瑞利数熔融池换热特性的方法 | |
Ghosh et al. | An artificial neural network model to characterize porosity defects during solidification of A356 aluminum alloy | |
CN102277468B (zh) | Lf精炼炉钢水温度实时测报方法 | |
CN108893644A (zh) | 电缆用石墨烯高导电性复合铝合金制备方法、控制方法 | |
CN116738891A (zh) | 一种增强飞行器流场模拟稳定性的lu-sgs改进方法 | |
Tonks et al. | Guidance to design grain boundary mobility experiments with molecular dynamics and phase-field modeling | |
CN114036506A (zh) | 一种基于lm-bp神经网络的检测和防御虚假数据注入攻击的方法 | |
CN102866629B (zh) | 随机系统基于动静混合神经网络建模的抗干扰控制方法 | |
CN112152206A (zh) | 一种输电线路动态增容方法及系统 | |
Zhao et al. | Modeling of dynamic recrystallization of Ti6Al4V alloy using a cellular automaton approach | |
Qin et al. | Study of flow stress in Mg-Gd-Y-Nd-Zr alloys based on IWOA-BPNN model | |
CN111898066B (zh) | 一种基于本征正交分解的堆芯氙浓度分布预测方法 | |
CN112460735A (zh) | 一种高性能金属材料加工车间用安全监测系统 | |
CN114626207A (zh) | 一种构建面向工业负荷的谐波发射水平的通用模型的方法 | |
Khajeh et al. | Inverse analysis of eutectic nucleation and growth kinetics in hypoeutectic Al-Cu alloys | |
CN110059892A (zh) | 一种多物理量监控以进行工业生产优化的方法 | |
CN106451457B (zh) | 一种实时计算大小电网弱联络线功率控制策略的方法 | |
Kubina et al. | Determination of energy dissipation and process instability in various alloys on the basis of plastometric tests | |
CN113987946B (zh) | 一种基于正交分析的粒子群多目标电机优化方法及系统 | |
CN115236978B (zh) | 基于预测车速的等效因子调整系统及方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for 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: 20181127 |