CN114770891B - 一种注塑机异常分析方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及机械加工技术领域，具体涉及一种注塑机异常分析方法及系统。该方法包括：采集每台注塑机的参数，获取模具的涨模力；利用参数得到其工作效率；对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下涨模力和锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度；计算每两台注塑机之间的工效相似度，进而获取每台注塑机的整体工效特征；获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标组成质量评价序列，并计算每个整体质量评价指标在质量评价序列中的归属度；依据质量评价序列以及归属度预测未来质量，并进行异常判断。本发明实施例能够对注塑机的异常情况及时预警，降低出现生产事故的概率。

Description

一种注塑机异常分析方法及系统
技术领域
本发明涉及机械加工技术领域，具体涉及一种注塑机异常分析方法及系统。
背景技术
注塑机又名注射成型机或注射机。它是将热塑性塑料或热固性塑料利用塑料成型模具制成各种形状的塑料制品的主要成型设备。注塑机能加热塑料，对熔融塑料施加高压，使其射出而充满模具型腔。
在注塑机的工作过程中，有一个保压过程，即当注塑机螺杆将塑料注入模腔中后，还需要缓慢向前作微小运动，塑料的流动速度较为缓慢，称之为保压流动。保压阶段一直要持续到浇口固化封口为止，此时保压阶段的模腔压力值达到最高。保压过程中，压力太大容易造成涨模，当注塑机锁模力不够时，容易炸开或造成产品出现毛刺等残次现象；压力过小容易导致塑料分布不均，密度较低，造成产品翘曲，耐用性过低。因此，当注塑机出现异常时，生产的产品质量无法得到保证。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种注塑机异常分析方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明一个实施例提供了一种注塑机异常分析方法，该方法包括以下步骤：
采集每台注塑机的锁模力、推送塑料的流速和模具的容积，通过传感器获取螺旋杆的压力作为模具的涨模力；利用所述涨模力、所述流速以及所述容积得到该注塑机的工作效率；
对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下所述涨模力和所述锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下所述距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度；
根据所述工作效率和所述容积计算每两台注塑机之间的工效相似度，以每台注塑机与其他注塑机之间的工效相似度的平均值作为该注塑机的整体工效特征；
依据所述特征稳定程度和所述整体工效特征获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标，组成质量评价序列，并计算每个所述整体质量评价指标在所述质量评价序列中的归属度；
依据所述质量评价序列以及所述归属度预测未来质量，并判断所述未来质量是否符合标准，以判断所述注塑机是否异常；
所述特征稳定程度的获取过程为：
获取每个时刻之前所有所述距离特征之间的标准差，并计算该时刻的特征变化程度，进而获取该注塑机在每个时刻下的所述特征稳定程度；所述标准差、所述特征变化程度均与所述特征稳定程度呈负相关关系；
所述工效相似度的获取过程为：
计算两台注塑机之间的皮尔逊相关系数，以及两台注塑机的容积的差值绝对值，以所述皮尔逊相关系数和所述差值绝对值的比值作为对应的两台注塑机的所述工效相似度；
所述归属度的获取过程为：
计算每个所述整体质量评价指标与所述质量评价序列中其他整体质量评价指标之间的差值之和，所述差值之和与所述归属度呈负相关关系。
优选的，所述工作效率的获取过程为：
根据所述流速和所述容积计算所述注塑机的注塑时间，当所述涨模力小于所述锁模力时，利用所述涨模力和所述注塑时间计算所述工作效率。
优选的，所述未来质量的获取过程为：
将所述质量评价序列输入预测网络，将所述归属度归一化作为对应损失的权重获取所述预测网络的损失函数，输出所述未来质量。
第二方面，本发明另一个实施例提供了一种注塑机异常分析系统，该系统包括以下模块：
工作效率获取模块，用于采集每台注塑机的锁模力、推送塑料的流速和模具的容积，通过传感器获取螺旋杆的压力作为模具的涨模力；利用所述涨模力、所述流速以及所述容积得到该注塑机的工作效率；
特征稳定程度获取模块，用于对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下所述涨模力和所述锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下所述距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度；
整体工效特征获取模块，用于根据所述工作效率和所述容积计算每两台注塑机之间的工效相似度，以每台注塑机与其他注塑机之间的工效相似度的平均值作为该注塑机的整体工效特征；
归属度评价模块，用于依据所述特征稳定程度和所述整体工效特征获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标，组成质量评价序列，并计算每个所述整体质量评价指标在所述质量评价序列中的归属度；
异常判断模块，用于依据所述质量评价序列以及所述归属度预测未来质量，并判断所述未来质量是否符合标准，以判断所述注塑机是否异常；
所述特征稳定程度获取模块还包括：
特征稳定程度计算单元，用于获取每个时刻之前所有所述距离特征之间的标准差，并计算该时刻的特征变化程度，进而获取该注塑机在每个时刻下的所述特征稳定程度；所述标准差、所述特征变化程度均与所述特征稳定程度呈负相关关系；
所述整体工效特征获取模块还包括：
工效相似度获取单元，用于计算两台注塑机之间的皮尔逊相关系数，以及两台注塑机的容积的差值绝对值，以所述皮尔逊相关系数和所述差值绝对值的比值作为对应的两台注塑机的所述工效相似度；
所述归属度评价模块还包括：
归属度计算单元，用于计算每个所述整体质量评价指标与所述质量评价序列中其他整体质量评价指标之间的差值之和，所述差值之和与所述归属度呈负相关关系。
优选的，所述工作效率获取模块还包括：
工作效率计算单元，用于根据所述流速和所述容积计算所述注塑机的注塑时间，当所述涨模力小于所述锁模力时，利用所述涨模力和所述注塑时间计算所述工作效率。
优选的，所述异常判断模块还包括：
未来质量获取单元，用于将所述质量评价序列输入预测网络，将所述归属度归一化作为对应损失的权重获取所述预测网络的损失函数，输出所述未来质量。
本发明实施例至少具有如下有益效果：
首先根据注塑机的参数获取其工作效率，然后通过注塑机在注塑过程中涨模力和锁模力的大小关系获取其特征稳定程度，并比较同类型注塑机之间的工效相似度，进而根据这些数据预测未来注塑机是否会发生异常，本发明实施例通过判断预测的未来质量是否合格从而对注塑机进行异常检测，能够及时发现注塑机的异常，降低生产事故发生的概率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种注塑机异常分析方法的步骤流程图。
具体实施方式
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种注塑机异常分析方法及系统，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种注塑机异常分析方法及系统的具体方案。
请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种注塑机异常分析方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S001，采集每台注塑机的锁模力、推送塑料的流速和模具的容积，通过传感器获取螺旋杆的压力作为模具的涨模力；利用涨模力、流速以及容积得到该注塑机的工作效率。
具体的步骤包括：
1.采集注塑机的机器参数。
通过注塑机铭牌采集注塑机设备设置的锁模力
Figure DEST_PATH_IMAGE001
、注塑机螺旋杆头推送塑料介质的流速L，以及不同型号托盘模具容积V。托盘型号不同，模具内容积不同，在本发明实施例中不讨论托盘模具的具体型号，只用大号托盘、中号托盘、小号托盘来代替，同一类型的托盘模具容积可能并不一致但是差异较小，不同类型的托盘模具容积差别很大。
需要说明的是，每台注塑机的锁模力可能是不相同的，所有注塑机皆能实现分档调节流速，从而控制流速大小，满足生产不同类型托盘时的需要。
2.根据流速和容积计算注塑机的注塑时间，当涨模力小于锁模力时，利用涨模力和注塑时间计算工作效率。
通过模具容积和注塑机注射塑料介质的流速计算注塑满一个托盘模具的时间作为该注塑机的注塑时间：
Figure 550645DEST_PATH_IMAGE002
，注塑时间t会随着流速增大而减小，也会随着模具容积的增大而增大。
在注塑机注塑过程中，螺旋杆一直向前运动，在保压阶段，螺旋杆是向前作微小运动的状态，在本发明实施例中将内嵌式压力传感器安装在螺旋杆头正中心位置，监测螺旋杆前受到的压力，作为涨模力
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，并使压力传感器每个时刻刷新一次，记录压力数值变化。
在其他实施例中还可以根据注塑机螺旋杆头的具体设计工艺，选择压力传感器的类型，并安装到合适位置。
当涨模力大于锁模力的情况下，模具会爆开，无法进行生产活动，此时没有分析研究的价值，视工作效率为0；当涨模力小于锁模力的情况下，涨模力越大，注塑时间t越小，工作效率U越大，反之工作效率U越小，因而计算每个时刻的工作效率U：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
当注塑机螺旋杆头推送塑料介质的流速越大时，注塑机工作效率也越大；当托盘的型号越大时，托盘模具也越大，此时注塑机工作效率越小；当螺旋杆头受到的压力越大时，托盘注塑完成的速度越大，此时工作效率也越大。
步骤S002，对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下涨模力和锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度。
具体的步骤包括：
1.获取每台注塑机在预设时间段内每个时刻下的距离特征。
第i个时刻下的距离特征为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 961510DEST_PATH_IMAGE008
表示第i个时刻下的距离特征，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示第i个时刻下的涨模力，
Figure 628115DEST_PATH_IMAGE010
表示第i个时刻下的锁模力。
作为一个示例，本发明实施例中预设时间段为半个小时，并得到距离特征序列
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，n表示预设时间段内共有n个时刻。
2.获取每台注塑机的稳定程度。
获取每个时刻之前所有距离特征之间的标准差，并计算该时刻的特征变化程度，进而获取该注塑机在每个时刻的稳定程度；标准差、特征变化程度均与稳定程度呈负相关关系。
第i个时刻下的特征变化程度
Figure 893880DEST_PATH_IMAGE012
的计算方法为：
Figure 860699DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示到第i个时刻为止得到的距离特征序列，
Figure 570029DEST_PATH_IMAGE016
表示距离特征序列
Figure 740242DEST_PATH_IMAGE015
中所有元素的平均值；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示到第i-1个时刻为止得到的距离特征序列，
Figure 560430DEST_PATH_IMAGE018
表示距离特征序列
Figure DEST_PATH_IMAGE019
中所有元素的平均值。
特征变化程度
Figure 834285DEST_PATH_IMAGE012
的取值越大，第i个时刻下的变化程度越大，越不稳定。
根据第i个时刻前所有距离特征之间的标准差和该时刻的特征变化程度计算第i个时刻的稳定程度
Figure 245675DEST_PATH_IMAGE020
：
Figure 152451DEST_PATH_IMAGE022
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示到第i个时刻为止得到的距离特征序列中所有元素之间的标准差。
步骤S003，根据工作效率和容积计算每两台注塑机之间的工效相似度，以每台注塑机与其他注塑机之间的工效相似度的平均值作为该注塑机的整体工效特征。
计算两台注塑机之间的皮尔逊相关系数，以及两台注塑机的容积的差值绝对值，以皮尔逊相关系数和差值绝对值的比值作为对应的两台注塑机的工效相似度。
具体的，以同类型的第A台注塑机和第B台注塑机为例，计算这两台注塑机之间的工效相似度
Figure 992975DEST_PATH_IMAGE024
：
Figure 199965DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示第A台注塑机在预设时间段内的工作效率序列，
Figure 251098DEST_PATH_IMAGE028
表示第B台注塑机在预设时间段内的工作效率序列，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示第A台注塑机的模具容积，
Figure 97700DEST_PATH_IMAGE030
表示第B台注塑机的模具容积，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
表示
Figure 10424DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 806341DEST_PATH_IMAGE028
之间的皮尔逊相关系数，
Figure 293954DEST_PATH_IMAGE032
表示第A台注塑机的模具容积和第B台注塑机的模具容积的差值的绝对值。
工效相似度
Figure 175323DEST_PATH_IMAGE024
的分子计算了两台注塑机工作效率序列的皮尔逊相似度，当两者的变化趋势和数值越相似时，PPMCC越接近1，反之接近0；
Figure DEST_PATH_IMAGE033
计算了两台注塑机的模具内容积的绝对差值，当差值越大，相似度越低，R值越小，反之，相似度高，R值越大。
以同样的方法获取第A台注塑机与同类型其余的所有注塑机之间的工效相似度集合
Figure 390272DEST_PATH_IMAGE034
。
计算第A台注塑机和同类型其余的所有注塑机的整体工效特征值
Figure DEST_PATH_IMAGE035
：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
其中，
Figure 749620DEST_PATH_IMAGE038
表示工效相似度集合
Figure DEST_PATH_IMAGE039
中所有元素的平均值。
由于注塑机的寿命衰减是非线性变化的，用均值可以更好地体现第A台注塑机的工效特征值相较于同类型所有注塑机的差异，该值越大，第A台注塑机的异常概率越低。
步骤S004，依据特征稳定程度和整体工效特征获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标，组成质量评价序列，并计算每个整体质量评价指标在质量评价序列中的归属度。
具体的步骤包括：
1.获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标。
同样以第A台注塑机为例，计算其在第i个时刻下的整体质量评价指标：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
进而得到预设时间段内的整体质量评价指标序列
Figure 345817DEST_PATH_IMAGE042
。
通过每台注塑机自身的稳定程度及其与同类型其他注塑机的相似程度共同评价该注塑机当前的整体质量。
2.计算每个整体质量评价指标在质量评价序列中的归属度。
计算每个整体质量评价指标与质量评价序列中其他整体质量评价指标之间的差值之和，差值之和与归属度呈负相关关系。
同样以第A台注塑机为例，基于得到的整体质量评价指标序列
Figure DEST_PATH_IMAGE043
，计算第i个时刻下的整体质量评价指标
Figure 432591DEST_PATH_IMAGE044
的归属度
Figure DEST_PATH_IMAGE045
：
Figure DEST_PATH_IMAGE047
其中，
Figure 155959DEST_PATH_IMAGE048
表示
Figure 926469DEST_PATH_IMAGE044
与质量评价序列
Figure 755884DEST_PATH_IMAGE043
中其他每个整体质量评价指标之间的差值之和。
通过计算每个整体质量评价指标在所在序列中的归属度的大小规避掉因测量误差导致的异常数据。
步骤S005，依据质量评价序列以及归属度预测未来质量，并判断未来质量是否符合标准，以判断注塑机是否异常。
具体的步骤包括：
1.依据质量评价序列以及归属度预测未来质量。
将质量评价序列输入预测网络，将归属度归一化作为对应损失的权重获取预测网络的损失函数，输出未来质量。
同样以第A台注塑机为例，将按时间进行排序的质量评价序列
Figure 611845DEST_PATH_IMAGE043
作为特征序列的前一部分，输入到时间卷积网络（TCN）当中，并以下一时刻的整体质量评价指标作为标签，重复进行训练。
TCN的损失函数为均方差损失函数，并将归一化到相加为1的归属度作为样本权重，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE049
，令
Figure 168597DEST_PATH_IMAGE050
，得到预测的未来质量
Figure DEST_PATH_IMAGE051
。
2.判断未来质量是否符合标准。
获取
Figure 636356DEST_PATH_IMAGE052
时，即涨模力与锁模力相等时的整体质量评价指标作为标准指标，将未来质量
Figure 902253DEST_PATH_IMAGE051
与其相比较，当其差值小于差异阈值时，下一时刻的未来质量不符合标准，注塑机可能会出现异常，此时需要发出预警，对注塑机进行停机检修。
综上所述，本发明实施例采集每台注塑机的锁模力、推送塑料的流速和模具的容积，通过传感器获取螺旋杆的压力作为模具的涨模力；利用涨模力、流速以及容积得到该注塑机的工作效率；对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下涨模力和锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度；根据工作效率和容积计算每两台注塑机之间的工效相似度，以每台注塑机与其他注塑机之间的工效相似度的平均值作为该注塑机的整体工效特征；依据特征稳定程度和整体工效特征获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标，组成质量评价序列，并计算每个整体质量评价指标在质量评价序列中的归属度；依据质量评价序列以及归属度预测未来质量，并判断未来质量是否符合标准，以判断注塑机是否异常。本发明实施例能够对注塑机的异常情况及时预警，降低出现生产事故的概率。
本发明实施例还提出了一种注塑机异常分析系统，包括工作效率获取模块、特征稳定程度获取模块、整体工效特征获取模块、归属度评价模块以及异常判断模块。
具体的，工作效率获取模块用于采集每台注塑机的锁模力、推送塑料的流速和模具的容积，通过传感器获取螺旋杆的压力作为模具的涨模力；利用涨模力、流速以及容积得到该注塑机的工作效率；特征稳定程度获取模块用于对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下涨模力和锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度；整体工效特征获取模块用于根据工作效率和容积计算每两台注塑机之间的工效相似度，以每台注塑机与其他注塑机之间的工效相似度的平均值作为该注塑机的整体工效特征；归属度评价模块用于依据特征稳定程度和整体工效特征获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标，组成质量评价序列，并计算每个整体质量评价指标在质量评价序列中的归属度；异常判断模块用于依据质量评价序列以及归属度预测未来质量，并判断未来质量是否符合标准，以判断注塑机是否异常。本发明实施例能够对注塑机的异常情况及时预警，降低出现生产事故的概率。
需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
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 (4)

1.一种注塑机异常分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集每台注塑机的锁模力、推送塑料的流速和模具的容积，通过传感器获取螺旋杆的压力作为模具的涨模力；利用所述涨模力、所述流速以及所述容积得到该注塑机的工作效率；
对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下所述涨模力和所述锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下所述距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度；
根据所述工作效率和所述容积计算每两台注塑机之间的工效相似度，以每台注塑机与其他注塑机之间的工效相似度的平均值作为该注塑机的整体工效特征；
依据所述特征稳定程度和所述整体工效特征获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标，组成质量评价序列，并计算每个所述整体质量评价指标在所述质量评价序列中的归属度；
依据所述质量评价序列以及所述归属度预测未来质量，并判断所述未来质量是否符合标准，以判断所述注塑机是否异常；
所述特征稳定程度的获取过程为：
获取每个时刻之前所有所述距离特征之间的标准差，并计算该时刻的特征变化程度，进而获取该注塑机在每个时刻下的所述特征稳定程度；所述标准差、所述特征变化程度均与所述特征稳定程度呈负相关关系；
所述工效相似度的获取过程为：
计算两台注塑机之间的皮尔逊相关系数，以及两台注塑机的容积的差值绝对值，以所述皮尔逊相关系数和所述差值绝对值的比值作为对应的两台注塑机的所述工效相似度；
所述归属度的获取过程为：
计算每个所述整体质量评价指标与所述质量评价序列中其他整体质量评价指标之间的差值之和，所述差值之和与所述归属度呈负相关关系；
其中，第i个时刻下的特征变化程度
Figure 500866DEST_PATH_IMAGE001
的计算方法为：
Figure 11482DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 866918DEST_PATH_IMAGE003
表示到第i个时刻为止得到的距离特征序列，
Figure 622647DEST_PATH_IMAGE004
表示距离特征序列
Figure 296073DEST_PATH_IMAGE003
中所有元素的平均值；
Figure 741705DEST_PATH_IMAGE005
表示到第i-1个时刻为止得到的距离特征序列，
Figure 602213DEST_PATH_IMAGE006
表示距离特征序列
Figure 161633DEST_PATH_IMAGE007
中所有元素的平均值；
所述未来质量的获取过程为：
将所述质量评价序列输入预测网络，将所述归属度归一化作为对应损失的权重获取所述预测网络的损失函数，输出所述未来质量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作效率的获取过程为：
根据所述流速和所述容积计算所述注塑机的注塑时间，当所述涨模力小于所述锁模力时，利用所述涨模力和所述注塑时间计算所述工作效率。
3.一种注塑机异常分析系统，其特征在于，该系统包括以下模块：
工作效率获取模块，用于采集每台注塑机的锁模力、推送塑料的流速和模具的容积，通过传感器获取螺旋杆的压力作为模具的涨模力；利用所述涨模力、所述流速以及所述容积得到该注塑机的工作效率；
特征稳定程度获取模块，用于对于每台注塑机，记录预设时间段内每个时刻下所述涨模力和所述锁模力之间的差值作为其距离特征，依据不同时刻下所述距离特征的差异获取该注塑机的特征稳定程度；
整体工效特征获取模块，用于根据所述工作效率和所述容积计算每两台注塑机之间的工效相似度，以每台注塑机与其他注塑机之间的工效相似度的平均值作为该注塑机的整体工效特征；
归属度评价模块，用于依据所述特征稳定程度和所述整体工效特征获取每台注塑机在每个时刻下的整体质量评价指标，组成质量评价序列，并计算每个所述整体质量评价指标在所述质量评价序列中的归属度；
异常判断模块，用于依据所述质量评价序列以及所述归属度预测未来质量，并判断所述未来质量是否符合标准，以判断所述注塑机是否异常；
所述特征稳定程度获取模块还包括：
特征稳定程度计算单元，用于获取每个时刻之前所有所述距离特征之间的标准差，并计算该时刻的特征变化程度，进而获取该注塑机在每个时刻下的所述特征稳定程度；所述标准差、所述特征变化程度均与所述特征稳定程度呈负相关关系；
所述整体工效特征获取模块还包括：
工效相似度获取单元，用于计算两台注塑机之间的皮尔逊相关系数，以及两台注塑机的容积的差值绝对值，以所述皮尔逊相关系数和所述差值绝对值的比值作为对应的两台注塑机的所述工效相似度；
所述归属度评价模块还包括：
归属度计算单元，用于计算每个所述整体质量评价指标与所述质量评价序列中其他整体质量评价指标之间的差值之和，所述差值之和与所述归属度呈负相关关系；
其中，第i个时刻下的特征变化程度
Figure 220725DEST_PATH_IMAGE001
的计算方法为：
Figure 368416DEST_PATH_IMAGE008
其中，
Figure 44117DEST_PATH_IMAGE003
表示到第i个时刻为止得到的距离特征序列，
Figure 672807DEST_PATH_IMAGE004
表示距离特征序列
Figure 602716DEST_PATH_IMAGE003
中所有元素的平均值；
Figure 904997DEST_PATH_IMAGE005
表示到第i-1个时刻为止得到的距离特征序列，
Figure 366197DEST_PATH_IMAGE006
表示距离特征序列
Figure 110162DEST_PATH_IMAGE007
中所有元素的平均值；
所述异常判断模块还包括：
未来质量获取单元，用于将所述质量评价序列输入预测网络，将所述归属度归一化作为对应损失的权重获取所述预测网络的损失函数，输出所述未来质量。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述工作效率获取模块还包括：
工作效率计算单元，用于根据所述流速和所述容积计算所述注塑机的注塑时间，当所述涨模力小于所述锁模力时，利用所述涨模力和所述注塑时间计算所述工作效率。
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