CN115274218A - 一种同轴电缆同心度在线补偿控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种同轴电缆同心度在线补偿控制方法及系统。方法包括:(1)获取X光偏心检测仪的各径向检测方向的发泡层厚度;(2)获取热水槽水温、水流速度;(3)获取发泡材料挤出机各个压力出料口的电控压力值;(4)采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法决策压力出料口的电控压力值。系统包括X射线测偏仪、水槽监测模块、出料口压力检测模块、决策控制模块、以及挤出机头电控模块。本发明结合工业物联网数据采集技术和基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,实现同轴电缆同心度在线补偿控制,针对硬件设备进行控制补偿,随着算法的不断迭代,不仅能将同轴电缆的同心度控制在合格标准之上,更是能稳定同心度在最佳机械状态。
Description
技术领域
本发明属于同轴电缆加工领域,更具体地,涉及一种同轴电缆同心度在线补偿控制方法及系统。
背景技术
射频同轴电缆是指有两个同心导体,而内导体与外导体又共用同一轴心的电缆,其基本结构包括内导体、绝缘层、外导体和外护套。同心度是指导体对各绝缘层的位置,有良好的同轴对称性,同轴电缆取绝缘层薄切片,使用投影仪对其厚度进行测量,通过计算得出绝缘同心度数值。
当电缆绝缘层的同心度超过设置指标或者波动过大以后,电缆的电气性能、阻抗、驻波等指标会明显恶化。
现有的绝缘同心度检测一般都是X射线测偏仪在线检测,工人根据数据对发泡材料挤出头出料口的压力做出调整,但是比较考验工人的技能熟练度,当工人经验不足时,有可能会导致调整后的同心度会更差,影响产品质量。而且当X射线测偏仪检测到同心度不合格时,无法补救产品的质量,只能报废处理。
同时,工况环境的改变,也会一定程度上影响同轴电缆发泡绝缘材料的成型过程,从而影响同心度,并且人为观察不易做出精准及时的调整,导致产品质量下降。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求,本发明提供了一种同轴电缆同心度在线补偿控制方法及系统,其目的在于针对装配完成的同轴电缆生产线的发泡层挤出工艺,通过采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,进行迭代更新控制,从而实现同轴电缆同心度在线补偿控制,通过软件补偿弥补硬件设备、工况环境差异带来的同心度降低或波动,由此解决现有技术依靠人工手动控制挤出机头的出料口压力,不能实时适应工况环境差异带来的同心度降低或者波动的技术问题。
为实现上述目的,按照本发明的一个方面,提供了一种同轴电缆同心度在线补偿控制方法,其应用于具有X光偏心检测仪的同轴电缆生产线;
所述同轴电缆生产线,在内的导体成形后,至少包括生产线方向依次设置的发泡材料挤出机、热水槽、以及基于X-光测量的X射线测偏仪;
所述发泡材料挤出机具有电控制的多个压力出料口,所述多个压力出料口在挤出机头圆周上周向均匀布置;
(4)根据步骤(1)~(3)采集的偏心状态、热水槽状态,出料口状态,采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法决策下一时隙的压力出料口电控信号;所述出料口电控信号,各个压力出料口的电控信号值组成,记作;
优选地,所述同轴电缆同心度在线补偿控制方法,其步骤(4)基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,具体如下:
优选地,所述同轴电缆同心度在线补偿控制方法,其步骤(4)采用DQN网络最大化决策效用。
按照本发明的另一个方面,提供了一种同轴电缆同心度在线补偿控制系统,其包括:
X射线测偏仪、水槽监测模块、出料口压力检测模块、决策控制模块、以及挤出机头电控模块;
所述决策控制模块,用于根据采集的偏心状态、热水槽状态,出料口状态,采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法决策下一时隙的压力出料口电控信号并提交给挤出机头电控模块;所述出料口电控信号,各个压力出料口的电控信号值组成,记作;
优选地,所述同轴电缆同心度在线补偿控制系统,其所述决策控制模块采用的基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,具体如下:
优选地,所述同轴电缆同心度在线补偿控制系统,其所述决策控制模块采用DQN网络最大化决策效用。
总体而言,通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比,能够取得下列有益效果:
本发明结合工业物联网数据采集技术和基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,实现同轴电缆同心度在线补偿控制,针对硬件设备进行控制补偿,随着算法的不断迭代,不仅能将同轴电缆的同心度控制在合格标准之上,更是能稳定同心度在最佳机械状态,降低同心度波动;并能自动化的适应不同工况环境。
附图说明
图1是本发明实施例采用的同轴电缆生产线模块示意图;
图2是本发明实施例发泡材料挤出机生产线方向投影视图;
图3是本发明实施例X射线测偏仪径向检测方向示意图。
在所有附图中,相同的附图标记用来表示相同的元件或结构,其中:1为X射线测偏仪,2为水槽监测模块,3为智能网关,4为发泡材料挤出机,401为压力出料口,402为挤出机头。
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。此外,下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
本发明提供的同轴电缆同心度在线补偿控制方法,如图1所示应用于具有X光偏心检测仪的同轴电缆生产线;
所述同轴电缆生产线,在内的导体成形后,至少包括生产线方向依次设置的发泡材料挤出机、热水槽、以及基于X-光测量的X射线测偏仪;
所述发泡材料挤出机,生产线方向投影视图如图2所示,具有电控制的多个压力出料口,所述多个压力出料口在挤出机头圆周上周向均匀布置;
(1)获取X光偏心检测仪的各径向检测方向的发泡层厚度,组合成偏心状态,记作,其中为径向检测方向数量,为第径向检测方向上测得的发泡层厚度,;一般来说X光偏心检测仪,,优选从8个角度径向检测发泡层的厚度,即;
(4)根据步骤(1)~(3)采集的偏心状态、热水槽状态,出料口状态,采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法决策下一时隙的压力出料口电控信号;所述出料口电控信号,各个压力出料口的电控信号值组成,记作;
同轴电缆的生产过程中,对同心度影响最大的是发泡层的各项厚度的均匀程度。发泡层的生产过程是将加热的物料挤出在内导体外侧,通过热水槽维持一定的温度状态进行发泡定型,形成发泡层。然而发泡过程复杂,同时受挤出工艺和保温工艺的影响,挤出料的均匀性、热水槽的水温和流速,同时影响着发泡层各相厚度,从而影响同心度,而这种影响是复杂的、随环境状态而变化的、对每一条生产线特异的,同时对发泡物料敏感。例如,当不同季节生产线的环境温度不同,那么热水槽的全程的温度变化会有差异,影响发泡过程;对于生产线而言,挤出头的具体设计、热水槽的长度、以及所使用的发泡材料成分不同,都会影响发泡过程。因此对于同心度的调整,目前只能依靠工人长期调整经验进行调整,不能实现自动化的同心度在线补偿,当检测到同心度下降时,在进行人为调整,电缆的质量降低已不可避免。
马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是序贯决策(sequentialdecision)的数学模型,用于在系统状态具有马尔可夫性质的环境中模拟智能体可实现的随机性策略与回报。本发明基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,决策发泡材料挤出机的电控信号,可以通过多次迭代而调整信号控制的精准程度,按照奖励函数进行不断更新调整策略,在获得高同心度的同时,迭代适应当前的工况环境,实现自动化的同心度在线补偿。
具体本发明采用的基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,具体如下:
由于在实际的同心度在线补偿中,一方面追求同心度,另一方面希望整体的发泡层工艺较为稳定,避免其他工艺受到同心度补偿算法的影响;即需要避免同心度虽然较高然而挤出口压力变化过大的问题。在线补偿控制方法为了获得最大的长期效用,会试图提高同心度并且稳定各出料口电控压力值,通过长时间的迭代形成稳定的自动化智能同心度负反馈补偿控制。
优选采用DQN网络最大化决策效用,具体如下:
本发明提供的同轴电缆同心度在线补偿控制系统,包括:
X射线测偏仪、水槽监测模块、出料口压力检测模块、决策控制模块、以及挤出机头电控模块;
所述决策控制模块,用于根据采集的偏心状态、热水槽状态,出料口状态,采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法决策下一时隙的压力出料口电控信号并提交给挤出机头电控模块;所述出料口电控信号,各个压力出料口的电控信号值组成,记作;
具体本发明采用的基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,具体如下:
优选采用DQN网络最大化决策效用,具体如下:
以下为实施例:
在同轴电缆生产线上增设同心度在线补偿控制,如图1所示:
X-光测量的X射线测偏仪在线实时监测热水槽出口的发泡层定型的同轴电缆各个方向上的厚度,本实施例的X-光测量的X射线测偏仪具有8个径向检测方向,沿同轴电缆圆周周向均匀分布,间隔角度为45°,如图3所示;
水槽监测模块,设置在水槽入口处,包括温度传感器和流体计量器,分别用于测量热水槽水温和水流速度。基于本发明软件补偿迭代适应硬件设备的思想,传感器设置,不要求精准固定,在槽中任意点设置亦可。
出料口压力检测模块,设置在挤出机出料口处,包括安装标准尽可能一致的压力传感器,每一出料口安装一枚。同样的,基于软件补偿的原理,即使压力传感器的设置标准不完全一致,亦可通过迭代适应,达到良好的控制效果,但尽可能一致设置的压力传感器,仍然可以提供精准的奖励函数计算值,使得更快的调整到较稳定同心度控制状态。
上述模块采集的数据,通过工业物联网提交给设置在智能网关的边缘计算节点,边缘计算节点用作决策控制模块,决策信号通过工业物联网下发给挤出机头电控模块。
挤出机头电控模块,分别调整出料口电控电压,从而独立的调整各出料口的电控压力值,从而在动态调整中稳定同心度在最佳状态。
(4)决策控制模块根据步骤(1)~(3)采集的偏心状态、热水槽状态,出料口状态,采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法决策下一时隙的压力出料口电控信号;所述出料口电控信号,各个压力出料口的电控信号值组成,记作;
具体本实施例采用的基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法,具体如下:
本实施例采用DQN网络最大化决策效用,具体如下:
本领域的技术人员容易理解,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)
1.一种同轴电缆同心度在线补偿控制方法,其特征在于,应用于具有X光偏心检测仪的同轴电缆生产线;
所述同轴电缆生产线,在内的导体成形后,至少包括生产线方向依次设置的发泡材料挤出机、热水槽、以及基于X-光测量的X射线测偏仪;
所述发泡材料挤出机具有电控制的多个压力出料口,所述多个压力出料口在挤出机头圆周上周向均匀布置;
(4)根据步骤(1)~(3)采集的偏心状态、热水槽状态,出料口状态,采用基于马尔科夫过程的无模型强化学习算法决策下一时隙的压力出料口电控信号;所述出料口电控信号,各个压力出料口的电控信号值组成,记作;
3.如权利要求1或2所述的同轴电缆同心度在线补偿控制方法,其特征在于,步骤(4)采用DQN网络最大化决策效用。
6.一种同轴电缆同心度在线补偿控制系统,其特征在于,包括:
X射线测偏仪、水槽监测模块、出料口压力检测模块、决策控制模块、以及挤出机头电控模块;
8.如权利要求6或7所述的同轴电缆同心度在线补偿控制系统,其特征在于,所述决策控制模块采用DQN网络最大化决策效用。
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