CN114214869A - 一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及造纸施胶技术领域，具体提供了一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统，其中，所述方法包括以下步骤：设定初始的施胶参数和纸张质量要求，其中，施胶参数包括施胶辊压力、计量棒转速和施胶机车速，获取施胶后的纸张质量；基于遗传算法改变施胶机的施胶参数，以纸张质量参数作为适应度运行遗传算法，直至最大进化代数，其中，每获得一次施胶参数，均需获取一次该施胶参数下的纸张质量；获取纸张质量最好的一组施胶参数；本方法不需要工人更具经验逐个实验施胶参数，而是通过智能算法自动改变施胶参数，同时自动判定纸张质量，具有更高的调节效率，同时调试施胶机时对于工人的素质要求较低。

Description

一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统

技术领域

本发明涉及造纸施胶技术领域，尤其涉及一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统。

背景技术

随着纸机车速的不断加快，普通的斜列式施胶机已经不能满足更高效的纸张施胶生产需求，更先进的膜转移施胶机正逐渐成为主流。膜转移施胶机通过计量棒，在施胶棍上形成一层胶料膜，上、下施胶辊之间存在一定压力，纸幅通过上、下施胶辊可以带走胶料，完成施胶过程。

由于膜转移施胶机是新型设备，以往的上、下施胶辊压力以及计量棒转速主要通过人工手动测试确定，通过调试人员不断调节施胶辊压力以及计量棒转速，确定生产某种纸最佳的施胶参数设定。该方式需要大量时间且要求调试人员具有丰富的经验，当施胶效果不如预期时需要反复设定参数不断测试，费时费力，影响生产效率。因此，本申请提出了一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统，以解决目前的在造纸过程中调试施胶机效率低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统，包括以下步骤：

设定初始的施胶参数和纸张质量要求，其中，施胶参数包括施胶辊压力、计量棒转速和施胶机车速，获取施胶后的纸张质量；

基于遗传算法改变施胶机的施胶参数，以纸张质量参数作为适应度运行遗传算法，直至最大进化代数，其中，每获得一次施胶参数，均需获取一次该施胶参数下的纸张质量；

获取纸张质量最好的一组施胶参数。

进一步的，所述纸张质量由QCS质量控制系统获取。

进一步的，基于遗传算法改变施胶机的施胶参数的具体步骤包括：

随机选取云端的一组施胶参数作为初代种群，设定进化代数、交叉概率和变异概率；

在获取初代种群表示的施胶参数下的进行适应度计算后对初代种群进行交叉运算或变异运算获取第二代种群；

在上一代种群进行适应度计算后对上一代种群进行交叉运算或变异运算以及选择运算，获取新一代种群，重复进行本步骤，直至进化为最大代数。

进一步的，所述交叉运算的方法包括以下步骤：

随机选择一组已完成进化的种群，记为交叉种群；

随机选取交叉种群中部分的施胶参数，记为第一染色体集合；

选取上一代种群中与交叉种群中剩余的施胶参数同类型的施胶参数，记为第二染色体集合；

组合第一染色体集合和第二染色体集合作为新一代种群。

进一步的，所述变异运算包括以下步骤：

随机选取上一代种群的施胶参数，剩余的施胶参数记为第三染色体集合；

改变选取的施胶参数，记为第四染色体集合；

组合第三染色体集合和第四染色体集合作为新一代种群。

进一步的，所述选择运算为删除不满足适应度的种群。

进一步的，所述优化方法还包括以下步骤：

将纸张质量最好的一组施胶参数存储在云端。

进一步的，所述优化方法还包括以下步骤：

基于纸张种类获取对应的施胶参数，并将所获取的施胶参数设置于施胶机内；

运行施胶机，获取纸张质量；

基于纸张质量要求与纸张质量通过遗传算法优化施胶参数。

本发明还提出了一种膜转移施胶机施胶优化系统，包括：

第一获取单元，用于获取纸张质量；

第二获取单元，用于获取施胶参数；

计算单元，用于运行遗传算法。

进一步的，还包括：

云端，用于存储施胶参数。

综上所述，本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

1、本发明实施例所公开的膜转移施胶优化方法以初始化的施胶参数作为初代种群，然后通过遗传算法更变施胶参数，每次改变时均获取一次纸张质量，以纸张质量要求作为适应度，直至种群进化至最大代数，选取其中纸张质量最好的一代种群作为最优的施胶参数，相对于现有技术，本方法不需要工人更具经验逐个实验施胶参数，而是通过智能算法自动改变施胶参数，同时自动判定纸张质量，具有更高的调节效率，同时调试施胶机时对于工人的素质要求较低，无需经验丰富的工作人员，而且，在调试过过程中节约了时间和人工成本。

2、本发明实施例所公开的膜转移施胶优化方法在运行时根据纸张质量要求获取云端的对应的施胶参数，再根据当前环境优化施胶参数，提高了施胶机的调节效率。

附图说明

图1为本发明公开的膜转移施胶优化方法及系统的应用环境图。

图2为本发明公开的膜转移施胶优化系统的结构图。

图3为本发明公开的膜转移施胶优化方法的流程图。

图4为本发明公开的膜转移施胶优化方法其中一个实施例的流程框图。

图5为本发明公开的膜转移施胶优化方法其中一个子程序的流程框图

图6为本发明公开的膜转移施胶优化系统的结构框图

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

膜转移施胶机通过计量棒，在施胶棍上形成一层胶料膜，上、下施胶辊之间存在一定压力，纸幅通过上、下施胶辊可以带走胶料，完成施胶过程；由于膜转移施胶机是新型设备，以往的上、下施胶辊压力以及计量棒转速主要通过人工手动测试确定。通过调试人员不断调节施胶辊压力以及计量棒转速，确定生产某种纸最佳的施胶参数设定。该方式需要大量时间且要求调试人员具有丰富的经验，当施胶效果不如预期时需要反复设定参数不断测试，费时费力，十分影响生产效率。

基于上述问题，本申请提出了一种膜转移施胶机施胶优化方法及系统，如图1所示，本发明所公开的膜转移施胶机施胶优化方法及系统应用于造纸系统内膜转移施胶机，用于优化膜转移施胶机的施胶参数，本发明所公开的膜转移施胶机施胶优化方法通过智能算法对施胶参数优化，然后通过PLC装置控制施胶机按照优化后的施胶参数施胶，同时通过QCS质量控制系统获取新参数施胶后的纸张质量，并且通过光谱仪获取施胶量，在多次优化后选取达到纸张质量要求的纸张多对应的施胶参数，并将其存储在云端，在下次进行同样产品的施胶时，直接从云端获取相对应的施胶参数；

如图2所示，为本发明公开的膜转移施胶优化系统的结构图，包括采集端1、网络2、控制端4和服务器3，本发明公开的膜转移施胶机施胶优化方法运行于服务器3上，所述服务器3与采集端1和控制端4通过网络2连接，所述网络2是用以在采集端1、服务器3和控制端4之间提供通信链路的介质，网络2可以包括各种连接类型，例如无线WiFi网络或GPRS网络等等；

所述采集端1用于获取纸张质量和施胶参数，所述控制端4用于控制施胶机，所述服务器3用于运行智能算法以及存储施胶参数；

服务器3可以是提供各种服务的服务器，例如存储服务器、应用服务器等；

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件，当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

实施例1

如图3和图4所示，本发明的一个实施例提供的一种膜转移施胶机施胶优化方法，包括以下步骤：

步骤S100、设定初始的施胶参数和纸张质量要求，其中，施胶参数包括施胶辊压力、计量棒转速和施胶机车速，获取施胶后的纸张质量；

具体的，在本步骤中，在施胶机运行前，通过PLC系统向设定施胶机的施胶参数，例如施胶机上施胶辊子的压力、施胶机处车速和计量棒的转速等，在施胶机运行后，获取施胶后的纸张质量，其中，纸张质量包括纸张的水分、灰度、光泽度、纸张张力和施胶量等；

优选的，所述纸张质量由QCS质量控制系统获取，通过网络2接入QCS质量控制系统获取，所述QCS质量控制系统获取纸张质量的方式为现有技术；

优选的，所述施胶量的获取方法包括：

步骤S110、通过红外光谱分析仪获取施胶机出口处纸张的红外数据；

步骤S120、基于红外数据与云端的纸张施胶量与红外数据的映射关系获取纸张的施胶量；

在一些示例中，云端，例如服务器3上存储有施胶量与红外数据的对比结果，在纸张的施胶量不同时，红外光谱分析仪获取的纸张颜色不同，通过识别颜色的深浅以及存储于云端的不同的施胶量对应的不同颜色，通过颜色对比的方式获取纸张的施胶量。

步骤S200、基于遗传算法改变施胶机的施胶参数，以纸张质量参数作为适应度运行遗传算法，直至最大进化代数，其中，每获得一次施胶参数，均需获取一次该施胶参数下的纸张质量；

具体的，如图3所示，在本步骤中，以初始的施胶参数作为初代种群，以纸张质量参数作为适应度，例如纸张的张力取值范围、纸张的施胶量取值范围、纸张的光泽度取值范围等，设定好遗传算法的相关参数，然后运行遗传算法，在每次获取新一代种群后，将获取的新一代种群代表的施胶参数通过控制端4输入至施胶机，使得施胶机以新的施胶参数运行，然后获取新的施胶参数后的纸张质量，在通过纸张质量进行适应度计算，直至种群进化到最大代数；

需要说明的是，纸张的质量参数由技术人员预先输入至服务器3，在进行适应度计算时，通过QCS质量控制系统纸张质量的数值与纸张质量参数对比即可进行适应度计算；

作为本实施例中一种优选的实施方式，如图5所示，所述基于遗传算法改变施胶机的施胶参数的具体步骤包括：

步骤S210、随机选取云端的一组施胶参数作为初代种群，设定进化代数、交叉概率和变异概率；

步骤S220、在获取初代种群表示的施胶参数下的进行适应度计算后对初代种群进行交叉运算或变异运算获取第二代种群；

步骤S230、在上一代种群进行适应度计算后对上一代种群进行交叉运算或变异运算以及选择运算，获取新一代种群，重复进行本步骤，直至进化为最大代数；

在本实施方式中，在施胶机运行前，通过网络2连接云端，例如，服务器3中的存储服务器，获取云端存储的施胶参数，以此作为遗传算法的初代种群，然后设定遗传算法中的进化代数、交叉概率和变异概率，例如设定进化代数为100代，交叉概率0.4，变异概率0.04；

遗传算法在运行时，首先将初代种群所代表的施胶参数通过控制端4输入至施胶机，施胶机以初代种群所代表的施胶参数施胶后，通过红外光谱仪获取施胶量，通过QCS质量控制系统获取光泽度、纸张张力等，记录此时的纸张质量后，通过交叉运算或变异运算选择运算后获取新一代的种群，再以新一代的种群所表示的施胶参数进行生产，获取新的纸张质量并记录，直至进化代最大的代数，例如进化至第100代，结束运行；

作为本实施例中一种优选的实施方式，所述交叉运算的方法包括以下步骤：

步骤S221、随机选择一组已完成进化的种群，记为交叉种群；

步骤S222、随机选取交叉种群中部分的施胶参数，记为第一染色体集合；

步骤S223、选取上一代种群中与交叉种群中剩余的施胶参数同类型的施胶参数，记为第二染色体集合；

步骤S224、组合第一染色体集合和第二染色体集合作为新一代种群；

示例性的，上一代为第50代种群，种群为(a、b、c)，随机选取第1代至第49内任意一代的种群，假设选取的种群为第30代种群(d、e、f)，则以第30代种群(d、e、f)作为交叉种群，选取种群(d、e、f)中的参数d作为第一染色体集合，则第二染色体集合为第50代种群中的(b、c)，则新一代种群为(d、b、c)；

作为本实施例中再一种优选的实施方式，所述变异运算包括以下步骤：

步骤S225、随机选取上一代种群的施胶参数，剩余的施胶参数记为第三染色体集合；

步骤S226、改变选取的施胶参数，记为第四染色体集合；

步骤S227、组合第三染色体集合和第四染色体集合作为新一代种群；

示例性的，上一代为第50代种群，种群为(a、b、c)，选取种群(a、b、c)中，选取染色体b，将b更改为h，则(h)为第四染色体集合，(a、c)为第三染色体集合，则新一代种群为(a、h、c)；

优选的，在本实施例中，适应度计算的方式为：将获取的纸张质量与设置预先设置纸张质量参数进行对比，若施胶量、光泽度和纸张张力等均在纸张质量参数取值范围内，则满足适应度，若其中一项不在纸张质量参数的取值范围内，则不满足适应度计算；

作为本实施例中又一种优选的实施方式，所述选择运算为删除不满足适应度的种群；

需要说明的是，云端存储有多组施胶参数。

步骤S300、获取纸张质量最好的一组施胶参数。

具体的，在本实施例中，步骤200中，通过获取的纸张质量与纸张质量参数进行适应度计算后，通过对比纸张质量，选择质量最优的一组种群所对应的施胶参数作为本次生产的施胶参数；

使用本自动系统进行施胶，操作简便，调试人员只需在上位机上监控纸张施胶生产过程的各种参数并读取QCS质量控制系统上的纸张质量参数以及红外光谱仪分析得到的纸张施胶量信息即可，其中，上位机为可视化智能终端，例如监视系统、电脑、显示屏、智能平板等，所述上位机通过网络2连接至控制端4和采集端1；

本发明所公开的膜转移施胶机施胶优化方法将自动对施胶工段的工艺技术参数如计量棒转速、施胶辊压力、纸张的表面张力等进行优化，而且测试过程更加严格、规范和全面；

本发明所公开的膜转移施胶机施胶优化方法对于纸张质量测量更加科学，有据可循，数据来自于QCS系统质量控制系统，对于施胶量的测量不依赖于肉眼观察以及人工经验，更加科学地描述了纸张质量。

实施例2

作为本发明进一步的实施例，所述方法还包括：

步骤S400、将纸张质量最好的一组施胶参数存储在云端；

具体的，在本步骤中，将步骤300所获取的施胶参数通过网络2传输至云端，用于下次生产同类型的纸张时按照此施胶参数施胶；

在一些示例中，云端设置有数据库，用于存储纸张质量、纸张类型和施胶参数，所述数据库建立有纸张质量、纸张类型与施胶参数的映射关系，通过检索纸张质量、纸张类型能够获取相应的施胶参数；

本发明所公开的膜转移施胶机施胶优化方法通过在云端保存了大量施胶参数数据，让施胶过程在云端的大量数据的支撑下可以形成闭环可自我调节的结构。当纸张质量指标发生变化时，系统能及时检测通过云端获取施胶参数对施胶过程或者对纸张的张力大小做出相应的调整，防止生产出质量不达标的纸张；

在下次进行施胶工作前，操作人员可以实时通过云端查看不同施胶参数下所得到的纸张质量信息，操作人员通过控制端4的上位机软件，人工设置膜转移施胶机的技术参数，也可基于云端大数据自动设定技术参数。

实施例3

作为本发明进一步的实施例，所述方法还包括：

步骤S500、基于纸张种类获取对应的施胶参数，并将所获取的施胶参数设置于施胶机内；

步骤S600、运行施胶机，获取纸张质量；

步骤S700、基于纸张质量要求与纸张质量通过遗传算法优化施胶参数；

在本步骤中，施胶机工作前，控制端4通过网络获取服务器3上的施胶参数，并自动设置施胶机上，由于施胶时的纸张质量与施胶时的温度、湿度存在相关关系，在生产前，通过实施例1所述的方法再次运行遗传算法对初始的所获取的施胶参数进行优化，用于得出纸张质量更有的纸张。

实施例4

本发明还公开了一种膜转移施胶机施胶优化系统，所述系统800包括：

第一获取单元801，用于获取纸张质量；

第二获取单元802，用于获取施胶参数；

计算单元803，用于运行遗传算法；

在本实施例中，所述第一获取单元801获取纸张质量后将其发送至计算单元803，使得计算单元803根据纸张质量进行适应度运算；

所述第二获取单元802用于获取施胶参数，并将其发送至计算单元803，使得计算单元803根据施胶参数和纸张质量运行遗传算法；

在一些示例中，第一获取单元801为QCS质量控制系统和红外光谱仪；

所述计算单元803为应用服务器；

所述第二获取单元802为数据采集服务器；

作为本实施例中一种优选的实施方式，所述系统800还包括：

云端数据库804，用于存储施胶参数。

所述计算单元803将获取的最优的施胶参数通过网络2存储在云端数据库804内。

实施例5

本发明还公开了一种存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行实施例1至实施例3任意一项所述的膜转移施胶机施胶优化方法。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。

计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括非暂存电脑可读媒体(transitory-media)，如调制的数据信号和载波。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

设定初始的施胶参数和纸张质量要求，其中，施胶参数包括施胶辊压力、计量棒转速和施胶机车速，获取施胶后的纸张质量；

基于遗传算法改变施胶机的施胶参数，以纸张质量参数作为适应度运行遗传算法，直至最大进化代数，其中，每获得一次施胶参数，均需获取一次该施胶参数下的纸张质量；

获取纸张质量最好的一组施胶参数。

2.根据权利要求1所述的膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，所述纸张质量由QCS质量控制系统获取。

3.根据权利要求1所述的膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，基于遗传算法改变施胶机的施胶参数的具体步骤包括：

随机选取云端的一组施胶参数作为初代种群，设定进化代数、交叉概率和变异概率；

在获取初代种群表示的施胶参数下的进行适应度计算后对初代种群进行交叉运算或变异运算获取第二代种群；

在上一代种群进行适应度计算后对上一代种群进行交叉运算或变异运算以及选择运算，获取新一代种群，重复进行本步骤，直至进化为最大代数。

4.根据权利要求3所述的膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，所述交叉运算的方法包括以下步骤：

随机选择一组已完成进化的种群，记为交叉种群；

随机选取交叉种群中部分的施胶参数，记为第一染色体集合；

选取上一代种群中与交叉种群中剩余的施胶参数同类型的施胶参数，记为第二染色体集合；

组合第一染色体集合和第二染色体集合作为新一代种群。

5.根据权利要求3所述的膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，所述变异运算包括以下步骤：

随机选取上一代种群的施胶参数，剩余的施胶参数记为第三染色体集合；

改变选取的施胶参数，记为第四染色体集合；

组合第三染色体集合和第四染色体集合作为新一代种群。

6.根据权利要求3所述的膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，所述选择运算为删除不满足适应度的种群。

7.根据权利要求1-5任意一项所述的膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，所述优化方法还包括以下步骤：

将纸张质量最好的一组施胶参数存储在云端。

8.根据权利要求7所述的膜转移施胶机施胶优化方法，其特征在于，所述优化方法还包括以下步骤：

基于纸张种类获取对应的施胶参数，并将所获取的施胶参数设置于施胶机内；

运行施胶机，获取纸张质量；

基于纸张质量要求与纸张质量通过遗传算法优化施胶参数。

9.一种膜转移施胶机施胶优化系统，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取纸张质量；

第二获取单元，用于获取施胶参数；

计算单元，用于运行遗传算法。

10.根据权利要求9所述的膜转移施胶机施胶优化系统，其特征在于，还包括：

云端，用于存储施胶参数。

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