CN113779887A - 一种mf浸渍胶生产工艺参数优化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法，所述工艺参数优化控制方法包括：通过经验数据进行算法训练，建立所述MF浸渍胶生产工艺参数与实际出胶性质间的运算模型；计算所述实际出胶性质与目标出胶性质间的偏差值，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的关系；改变所述MF浸渍胶生产工艺参数，通过所述偏差值的输出，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的变化关系，以指导MF浸渍胶的实际生产。所述方法可以建立工艺参数与出胶性质间的运算模型，通过运算即可得到工艺参数对出胶性质的影响，从而实现对实际生产的指导，减少了工艺参数调整过程中的时间耗费以及实验成本，从而实现生产效率和利润的提高。
Description
技术领域
本发明属于化工领域，涉及一种MF浸渍胶生产工艺，尤其涉及一种MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法。
背景技术
在当今气候变化收到全球关注，保护森林成为人类共识，而是世界上活可采森林资源日益减少。人造装饰板已成为人们家装等领域不可或缺的部分，人造板和装饰纸是交联剂，MF浸渍胶不仅更加环保，而且可以让人造装饰板表面具有更强的耐磨性。MF浸渍胶水多采用反应釜控温搅拌制作，但是过程控制复杂，而且无法中断，目前采用经验丰富的工艺人员全程监管和调控，需要实时根据情况灵活调整，对于企业的生产经营带来极大挑战。
发明内容
为解决现有技术中存在的技术问题，本发明提供一种MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法，所述方法可以建立工艺参数与出胶性质间的运算模型，通过运算即可得到工艺参数对出胶性质的影响，从而实现对实际生产的指导，减少了工艺参数调整过程中的时间耗费以及实验成本，从而实现生产效率和利润的提高。
为达到上述技术效果，本发明采用以下技术效果：
本发明提供一种MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法，所述工艺参数优化控制方法包括以下步骤：
通过经验数据进行算法训练，建立所述MF浸渍胶生产工艺参数与实际出胶性质间的运算模型；
计算所述实际出胶性质与目标出胶性质间的偏差值，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的关系；
改变所述MF浸渍胶生产工艺参数，通过所述偏差值的输出，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的变化关系，以指导MF浸渍胶的实际生产。
本发明中，通过使用大量生产数据进行算法训练，可以得到生产工艺参数与出胶性质间的运算模型，进而可以生产工艺作为输入参数，通过改变生产工艺参数得到不同的出胶性质，并与目标出胶性质进行比较，得到实际出胶性质与目标出胶性质的偏差值，从而可以得到生产工艺参数改变与偏差值变化的关系。进而，在MF浸渍胶生产过程中由于原料批次变化、气候变化等因素等造成出胶性质变化时，仅通过计算就可以对生产工艺参数进行调控，得到可以生产出目标出胶性质的浸渍胶的最佳生产工艺。大幅减少调整工艺参数所带来的时间成本以及生产成本。
作为本发明优选的技术方案，所述MF浸渍胶生产工艺参数包括配方参数以及生产工艺参数。
优选地，所述实际出胶性质包括MF浸渍胶的粘度、水溶比、浊度、pH以及游离甲醛的浓度。
作为本发明优选的技术方案，所述配方参数包括甲醛溶液质量、三聚氰胺质量、己内酰胺质量、二甘醇质量以及去离子水质量。
本发明中，配方参数可以是各原料的质量或各原料之间的质量比。
优选地，所述生产工艺参数包括温度参数、时间参数、粘度参数、pH参数以及水溶比参数。
作为本发明优选的技术方案，所述温度参数包括二次加料温度、保温温度以及快速降温终点温度。
本发明中，二次加料相关的温度和时间等参数，以及与保温相关的温度和时间等参数的选择，对MF浸渍胶制备过程中发生的加聚反应以及缩聚反应的程度、副反应和产物的链段长度有着直接影响，进而对MF浸渍胶的物理性质和性能产生影响。
优选地，所述时间参数包括升温至二次加料温度的时间、升温至保温温度的时间、保温时间、快速降温时间以及冷却时间。
本发明中，与快速降温有关的温度以及时间等参数，对最终制备的MF浸渍胶的性状以及物理性质有着直接影响，进而对MF浸渍胶的机械性能产生影响。
优选地，所述粘度参数包括快速降温起始粘度、快速降温终点粘度以及保温过程粘度。
优选地，所述保温过程粘度包括在保温过程中在至少10个时间点测得的粘度数值。
优选地，所述pH参数包括起始pH、二次加料pH、保温起始pH、快速降温起始pH以及快速降温终点pH。
优选地，所述水溶比参数包括快速降温起始水溶比以及快速降温终点水溶比。
本发明中，与粘度以及水溶比相关的参数，对MF浸渍胶的使用性能有着直接影响，决定了MF浸渍胶的使用的环境及条件。
作为本发明优选的技术方案，所述运算模型为BP神经网络。
本发明中，通过BP神经网络的非线性拟合，同时利用遗传算法对BP神经网络的权值以及阈值进行优化，提高BP神经网络对生产工艺参数模拟的精确性。
作为本发明优选的技术方案，所述BP神经网络的建立方法包括：
(1)以所述配方参数以及生产工艺参数为输入参数，以所述实际出胶性质为输出参数；
(2)根据所述输入参数以及输出参数确定BP神经网络结构，对所述BP神经网络的权值以及阈值进行初始化，并进行种群初始化个体编码；
(3)输入数据，通过对所述BP神经网络进行训练得到适应度值；
(4)通过遗传算法优化所述BP神经网络，得到最优权值以及阈值；
(5)将所述最优权值以及阈值带入BP神经网络，完成所述BP神经网络的建立。
作为本发明优选的技术方案，所述BP神经网络结构包括输入层、隐含层以及输出层。
优选地，所述隐含层的层数为1～5层，如1层、2层、3层、4层或5层等。
优选地，所述BP神经网络结构的激活函数为sigmoid函数、tanh函数以及ReLU函数中的任意一种。
作为本发明优选的技术方案，所述遗传算法包括循环进行的选择操作、交叉操作、变异操作以及适应度值计算。
作为本发明优选的技术方案，所述适应度值为绝对误差。
优选地，所述绝对误差的计算公式为
其中n为网络输出节点数，yi为BP神经网络第i个节点的期望输出，oi为第i个节点的实际输出，k为系数。
本发明中，遗传算法首先进行种群初始化个体编码，编码方法为实数编码，每个个体均为一个实数串，由输入层和隐含层连接权值、隐含层阈值、隐含层与输出层连接权值以及输出层阈值4个部分组成。个体包含了神经网络全部的权值和阈值，在网路结构一致的情况下，就可以构成一个结构、权值、阈值确定的神经网络。
本发明中，选择操作采用轮盘赌注法，每个个体i的选择概率为Pi：
式中，fi为个体i适应度值，N为种群个体数目。
本发明中，交叉操作采用实数交叉法，第m个染色体am和第n个染色体an在j位上交叉方法：
amj＝amj(1-b)+anjb
anj＝anj(1-b)+amjb
其中b是[0,1]之间的随机数。
本发明中，变异操作为选取第i个个体的第j个基因aij进行变异，变异操作方法如下：
式中，amax为基因aij的上界；amin为基因aij的下界；r2是一个随机数；g为当前迭代次数；Gmax是最大的进化次数；r为[0,1]间的随机数。
作为本发明优选的技术方案，所述遗传算法的结束条件为计算得到的适应度值F小于预设的适应度值。
作为本发明优选的技术方案，所述实际出胶性质与目标出胶性质间的偏差值包括全部出胶性质的[(实际值-目标值)/目标值]的均方根误差，并取其中偏差大作为计算。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
本发明提供一种MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法，所述方法可以建立工艺参数与出胶性质间的运算模型，通过运算即可得到工艺参数对出胶性质的影响，从而实现对实际生产的指导，减少了工艺参数调整过程中的时间耗费以及实验成本，从而实现生产效率和利润的提高。
附图说明
图1为本发明提供的MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法的工作机制图；
图2为本发明实施例1使用BP神经网络拓扑结构图。
下面对本发明进一步详细说明。但下述的实例仅仅是本发明的简易例子，并不代表或限制本发明的权利保护范围，本发明的保护范围以权利要求书为准。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
为更好地说明本发明，便于理解本发明的技术方案，本发明的典型但非限制性的实施例如下：
实施例1
本实施例提供一种MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法，所述工艺参数优化控制方法包括以下步骤：
通过经验数据进对BP神经网络行训练，建立所述MF浸渍胶生产工艺参数与实际出胶性质间的运算模型；
计算所述实际出胶性质与目标出胶性质间的偏差值，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的关系；
改变所述MF浸渍胶生产工艺参数，通过所述偏差值的输出，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的变化关系，以指导MF浸渍胶的实际生产。
所述BP神经网络的建立方法包括：
(1)对经验数据进行整理确定输入参数以及输出参数；
(2)根据所述输入参数以及输出参数确定BP神经网络结构，对所述BP神经网络的权值以及阈值进行初始化，并进行种群初始化个体编码；
(3)输入数据，通过对所述BP神经网络进行训练得到适应度值；
(4)通过遗传算法优化所述BP神经网络，得到最优权值以及阈值；
(5)将所述最优权值以及阈值带入BP神经网络进行计算，输出工艺参数。
输入参数为：
(1)配方参数：
F/M，C/M，D/M，W/M；
其中，F为37％甲醛溶液质量，M为三聚氰胺粉末质量，C为己内酰胺质量，D为地二甘醇质量，W为去离子水质量；
(2)工艺参数：
①温度：
二段加料温度-Tup2，保温温度-Tkeep，快速降温终点温度-TdownQ；
②时间：
升温到二次加料温度用时Δt1＝t2-tstart
升温至保温温度用时Δt2＝tkeep-tstart
保温时长Δt3＝tdownS-tkeep
快速降温用时Δt4＝tdownQ-tdownS
快速降温终点到降温停止用时Δt5＝tlast-tdownQ；
③黏度：
开始降温黏度-VdownS，快速降温终点黏度-VdownQ；
保温过程按照均匀测量10次黏度分别为Vkeep(i)(其中i＝1～10的整数)；
④pH：
起始pH-pHstart
二次加料时pH-pHup2
保温开始pH-pHkeeps
降温开始pH-pHdowns
快速降温结束pH-pHdownQ；
⑤水溶比：
开始降温水溶比-Rdowns
快速降温终点水溶比-RdownQ。
输出参数为：
20℃下成品胶水的黏度V，水溶比R和pH。
BP神经网络：
BP神经网络拓扑结构如图2所示，激活函数采用tanh。
遗传算法：
遗传算法包括循环进行的选择操作、交叉操作、变异操作以及适应度值计算；
适应度值为绝对误差，计算公式为
式中n为网络输出节点数，yi为BP神经网络第i个节点的期望输出，oi为第i个节点的实际输出，k为系数；
选择操作采用轮盘赌注法，每个个体i的选择概率为Pi：
式中，fi为个体i适应度值，N为种群个体数目；
交叉操作采用实数交叉法，第m个染色体am和第n个染色体an在j位上交叉方法：
amj＝amj(1-b)+anjb
anj＝anj(1-b)+amjb
其中b是[0,1]之间的随机数；
变异操作为选取第i个个体的第j个基因aij进行变异，变异操作方法如下：
式中，amax为基因aij的上界；amin为基因aij的下界；r2是一个随机数；g为当前迭代次数；Gmax是最大的进化次数；r为[0,1]间的随机数；
遗传算法的结束条件为适应度函数结果为负数，或迭代次数达到最大值。
最终以遗传算法得到的最优权值以及阈值带入BP神经网络，完成所述BP神经网络的建立。
实施例2
以实施例1得到的BP神经网络进行预测：
输入参数为：
配方参数：F/M＝1.23:1，C/M＝0.045:1，D/M＝0.08:1，W/M＝0.55:1；
工艺参数：
Tup2＝83℃，Tkeep＝92℃，TdownQ＝25℃；
Δt1＝45min，Δt2＝15min，Δt3＝75min，Δt4＝25min，Δt5＜90min；
VdownS＝7s，VdownQ＜14，Vkeep(i)＜7，Vkeep(i)-Vkeep(i+1)＜1；
pHstart＝9.0，pHup2＞8.0，7.5＞pHkeeps＞6.5，pHdowns＞8.8，pHdownQ＞9.0；
Rdowns＝1:3.5，RdownQ＝1:2～2.5。
输出参数为：
20℃下成品胶水的黏度V为15s，水溶比R为1:1.5，pH>9.0，游离甲醛浓度0.02wt％，浊度为高清。
实施例3
以实施例1得到的BP神经网络进行预测：
输入参数除Tup2＝80℃外，其余均与实施例2相同。
输出参数为：
20℃下成品胶水的黏度V为16s，水溶比R为1:1.4，pH>9.0，游离甲醛浓度0.02wt％，浊度为高清。
实施例4
以实施例1得到的BP神经网络进行预测：
输入参数除Δt1＝40min外，其余均与实施例2相同。
输出参数为：
20℃下成品胶水的黏度V为16s，水溶比R为1:1.5，pH>9.0，游离甲醛浓度0.02wt％，浊度为中清。
实施例5
以实施例1得到的BP神经网络进行预测：
输入参数除Tup2＝80℃，Δt1＝40min外，其余均与实施例2相同。
输出参数为：
20℃下成品胶水的黏度V为15s，水溶比R为1:1.4，和pH>9.0，游离甲醛浓度0.02wt％，浊度为中清。
通过实施例2-5的实际计算可以看出，当二段加料温度-Tup2由83℃降低至80℃时，成品胶水的黏度V有所增加而水溶比有所下降。当升温到二次加料温度用时Δt1由45min降低至40min时，成品胶水的黏度V有所增加而浊度有所下降。当二段加料温度-Tup2由83℃降低至80℃，同时二次加料温度用时Δt1由45min降低至40min时，成品胶水的黏度不变，水溶比下降，浊度下降。以上计算所得工艺参数变化与出胶性质将的变化关系，符合实际进行工艺参数调整实验时的变化关系，证明本申请提供的MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法，可以准确建立MF浸渍胶生产工艺参数与实际出胶性质间的运算模型，从而对实际生产进行指导。
申请人声明，本发明通过上述实施例来说明本发明的详细结构特征，但本发明并不局限于上述详细结构特征，即不意味着本发明必须依赖上述详细结构特征才能实施。所属技术领域的技术人员应该明了，对本发明的任何改进，对本发明所选用部件的等效替换以及辅助部件的增加、具体方式的选择等，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (10)
1.一种MF浸渍胶生产工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述工艺参数优化控制方法包括：
通过经验数据进行算法训练，建立所述MF浸渍胶生产工艺参数与实际出胶性质间的运算模型；
计算所述实际出胶性质与目标出胶性质间的偏差值，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的关系；
改变所述MF浸渍胶生产工艺参数，通过所述偏差值的输出，得到所述MF浸渍胶生产工艺参数与所述偏差值间的变化关系，以指导MF浸渍胶的实际生产。
2.根据权利要求1所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述MF浸渍胶生产工艺参数包括配方参数以及生产工艺参数；
优选地，所述实际出胶性质包括MF浸渍胶的粘度、水溶比、浊度、pH以及游离甲醛的浓度。
3.根据权利要求2所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述配方参数包括甲醛溶液质量、三聚氰胺质量、己内酰胺质量、二甘醇质量以及去离子水质量；
优选地，所述生产工艺参数包括温度参数、时间参数、粘度参数、pH参数以及水溶比参数。
4.根据权利要求3所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述温度参数包括二次加料温度、保温温度以及快速降温终点温度；
优选地，所述时间参数包括升温至二次加料温度的时间、升温至保温温度的时间、保温时间、快速降温时间以及冷却时间；
优选地，所述粘度参数包括快速降温起始粘度、快速降温终点粘度以及保温过程粘度；
优选地，所述保温过程粘度包括在保温过程中在至少10个时间点测得的粘度数值；
优选地，所述pH参数包括起始pH、二次加料pH、保温起始pH、快速降温起始pH以及快速降温终点pH；
优选地，所述水溶比参数包括快速降温起始水溶比以及快速降温终点水溶比。
5.根据权利要求1所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述运算模型为BP神经网络。
6.根据权利要求5所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述BP神经网络的建立方法包括：
(1)以所述配方参数以及生产工艺参数为输入参数，以所述实际出胶性质为输出参数；
(2)根据所述输入参数以及输出参数确定BP神经网络结构，对所述BP神经网络的权值以及阈值进行初始化，并进行种群初始化个体编码；
(3)输入数据，通过对所述BP神经网络进行训练得到适应度值；
(4)通过遗传算法优化所述BP神经网络，得到最优权值以及阈值；
(5)将所述最优权值以及阈值带入BP神经网络，完成所述BP神经网络的建立。
7.根据权利要求6所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述BP神经网络结构包括输入层、隐含层以及输出层；
优选地，所述隐含层的层数为1～5层；
优选地，所述BP神经网络结构的激活函数为sigmoid函数、tanh函数以及ReLU函数中的任意一种。
8.根据权利要求6所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述遗传算法包括循环进行的选择操作、交叉操作、变异操作以及适应度值计算；
优选地，所述适应度值为绝对误差；
优选地，所述绝对误差的计算公式为
其中n为网络输出节点数，yi为BP神经网络第i个节点的期望输出，oi为第i个节点的实际输出，k为系数。
9.根据权利要求6所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述遗传算法的结束条件为计算得到的适应度值F小于预设的适应度值。
10.根据权利要求1所述的工艺参数优化控制方法，其特征在于，所述实际出胶性质与目标出胶性质间的偏差值包括全部出胶性质的[(实际值-目标值)/目标值]的均方根误差，并取其中偏差大作为计算。
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