CN116811085B - 一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数据采集、智能预警技术领域，提出了一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，具体为：根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪；再结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据；然后根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列，并且通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果，最后根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警。对挤出口熔融材料温度与冷却风扇的风速之间的匹配度不足的风险进行实时评估，有效预防这种配度不足将加速模头的挤出通道或者挤出口变形，形成恶性循环的发生，防止模头故障导致多层共挤制膜机其它相关部件的损坏或者报废的发生。
Description
技术领域
本发明属于数据采集、智能预警技术领域，具体涉及一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法。
背景技术
目前，多层共挤制膜机在塑料薄膜行业中扮演着重要角色。随着包装和工业需求的增长，这种设备正不断发展和创新。现代多层共挤制膜机具有高度自动化和智能化的特点。先进的控制系统和传感器技术，使得操作更加精确和可靠。同时，改进的挤出机设计和模头技术，提供更高的生产效率和更均匀的薄膜厚度分布。在材料方面，多层共挤制膜机可以处理各种类型的塑料材料，如聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚酯(PET)等。此外，通过在薄膜中添加功能性添加剂和颜料，还可以实现薄膜的增强和定制化，对环境友好性的关注也推动了多层共挤制膜机的发展，制造商正在采取各种措施，减少能源消耗和废物产生，并提高薄膜的可降解性和可回收性，多层共挤制膜机的现状表明，它已成为生产高质量、多功能塑料薄膜的重要工具。随着技术的不断创新和行业需求的不断变化，我们可以期待更高效、更环保和更智能的多层共挤制膜机的发展。
在多层共挤制膜机制备工作的过程中，往往是数台挤出机将各种不同功能的熔融物料分别熔融挤出后，在各自分配的流道向模头输送并且汇合，再经吹膜机吹胀以及冷却工序。然而这种各自分配的流道的模头挤出管状型坯的过程，往往会出现无法对熔融熔融液流自带的不确定性或者熔融不稳定性导致模头的温度反复改变引起的不稳定层流，尤其如果根据目标功能或者目标性能对多层共挤膜产品提出的吹胀比设定的较低时，非常容易出现不稳定层流引起模头的挤出通道内的前后压力失衡，进一步引起模头的挤出口熔融材料温度反复改变，当吹膜机的冷却风机或冷却风扇采用固定风速进行吹膜工序，则会形成挤出口熔融材料温度与冷却风扇的风速之间的匹配度不足,这种配度不足将加速模头的挤出通道或者挤出口变形，形成恶性循环，最终导致多层共挤吹膜机的运行状态出现异常，而该种异常并无法简单通过视觉判断获得，而且不仅仅会造成的模头的损坏以及制造产品出现良品率下降的问题，甚至会导致模头堵塞引多层共挤制膜机其它相关部件的损坏或者报废，扩散机器收到的损害水平。因此对多层共挤制膜机运行状态实时评估具有必要性。
发明内容
本发明的目的在于提出一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，所述方法包括以下步骤：
S100，根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪；
S200，结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据；
S300，根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列；
S400，通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果；
S500，根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警。
进一步地，在步骤S100中，根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪的方法是：在垂直于管状薄膜中心轴的水平切面上等距离地布置N_sen个透光率测试仪，N_sen∈[6,12]，同时令各个透光率测试仪的测量方向指向管状薄膜的中心轴，并且各个透光率测试仪与管状薄膜的中心轴的距离相等。
进一步地，在步骤S200中，结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据的方法是：各个透光率测试仪实时地测量薄膜的透光率，以测得透光率的数值作为实测值；以各个透光率测试仪在同一时刻下测量获得的各个实测值的算术平均值作为平行均度Pex，获取各个透光率测试仪在同一时刻下测量获得的各个实测值中的最小值和最大值分别记作同行低值Pbv和同行高值Ptv；将Pex、Pbv和Ptv构成一个元组并记作状态数据PTup。
进一步地，在步骤S300中，根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列的方法是：将当前时刻之前一分钟的时刻记作StT，设定一个时间段作为参考长度FdLen，FdLen∈[0.5,3]小时；将StT到当前时刻内获得的各个平行均度中的最小值记作ExrdLow，从StT时刻至其之前的FdLen时长内获得的各个平行均度中的最小值记作CurdLow,把获得CurdLow的时刻记作MdT，从StT时刻到MdT时刻之间的时间段内获得的各个状态数据按照顺序构成一个序列并记作近端观测序列RPLs；从MdT时刻开始按逆时间顺序往前遍历各个时刻的平行均度，直到首次获得平行均度大于ExrdLow的时刻并将该时刻记作FnT；从MdT到FnT时间段内获得的各个状态数据按照顺序构成的序列记作远端观测序列FPLs。
进一步地，在步骤S400中，通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果的方法是：通过近端观测序列计算趋溢水平，通过远端观测序列计算损量水平；将趋溢水平与损量水平构成的二元组作为状态分析结果。
进一步地，所述通过近端观测序列计算趋溢水平的方法是：分别根据同行低值与同行高值计算各个时刻对应的同高涨比PHOv和同低涨比PLOv，PHOv＝(Pbv－Pbv’)÷Pbv’,PLOv＝(Ptv－Ptv’)÷Ptv’；其中Pbv’与Ptv’分别代表前一个时刻的同行低值和同行高值；以各个时刻的同高涨比的算术平均值作为同高涨比均度，以各个时刻的同低涨比的算术平均值作为同低涨比均度，如果一个时刻的同高涨比大于同高涨比均度并且第同低涨比大于同低涨比均度，则定义该时刻为趋溢标记时刻，以趋溢标记时刻的同高涨比和同低涨比中的较大值作为该时刻的趋溢标记度OFN；以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，计算趋溢水平OFDg，
其中α为累加变量，NHds为近端观测序列内趋溢标记时刻的总数量，PGpα和OFNα分别代表近端观测序列内第α个趋溢标记时刻的步间差度和趋溢标记度。
其中，趋溢水平OFDg计算过程仅使用近端观测序列内的数据，包括同低涨比均度、同低涨比均度、趋溢水平等各个变量均基于近端观测序列内的数据。
由于在上述获得趋溢水平中存在数据筛选步骤，该步骤会导致出现对趋溢水平的灵敏度过高的问题，当提出的吹胀比设定的较低时该问题则会尤其明显，然而现有技术并无法解决该灵敏度逐渐升高乃至过拟合的问题，为了使得更好并解决该问题，消除灵敏度逐渐趋向过度的现象，所以本发明提出了一个更优选的方案如下：
优选地，通过近端观测序列计算趋溢水平的方法是：将同一时刻下的同行高值与同行低值之差记作该时刻的场透性差SiDs，根据近端观测序列中各个时刻的状态数据获得各个时刻对应的场透性差SiDs；将所述各个时刻的场透性差SiDs构成的序列记作DsLst,将DsLst中的最大值和中位数分别记作DsLst.Mx和DsLst.Md,记获得DsLst.Mx的时刻为DLMT_1；定义如果一个时刻的场透性差小于等于DsLst.Md，则定义该时刻为低场差时刻，从DLMT_1时刻开始分别向前和向后进行搜索首次出现的低场差时刻，分别将所述两个低场差时刻记作第一低场差时刻DLLT_1与第二低场差时刻DLLT_2；
以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp,将各个时刻的步间差度的算术平均值记作步间差度参准PGp.Bs；如果一个时刻满足PGp≥PGp.Bs则定义该时刻发生高步间差度事件，将各个时刻中发生高步间差度事件的时刻总量记作OvBN；如果一个时刻的场透性差SiDs大于等于其前一个时刻的场透性差则定义该时刻发生场透性差溢事件,将各个时刻中发生高步间差度事件并且发生场透性差溢事件的时刻总量记作BsDN；
计算趋溢水平OFDg，OFDg＝ln(FFL×SFL)；其中FFL为第一趋溢特征，其计算方法为：SFL为第二趋溢特征，其计算方法为：SFL＝OvBN÷BsDN；其中，上述计算趋溢水平的过程中参与运算的各个时刻均在近端观测序列对应的时刻范围内。
有益效果：由于趋溢水平是根据管状薄膜周围各个位置的透光率计算得到，所以能够有效地将管状薄膜周围各个位置的透光率变化特性进行提取，从而进一步地将模头挤出的熔融材料过程中，各个方向上的温度反复特性与当前冷风机风速对模头的匹配度进行数值量化，通过对历史近侧的数据攀升段的综合解析为进一步对冷风机进行科学的调整进行数据预备和参考，从而降低模头变形或者损耗的风险。
进一步地，通过远端观测序列计算损量水平的方法是：以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，把各个时刻的步间差度的算术平均值记作PGp.Ex，将MdT时刻与FnT时刻对应的平行均度分别记作PMd和PFn,计算获得步间透性基差GpStd:
GpStd＝(PFn－PMd)÷(NOTms<MdT：FnT>－1)；
其中NOTms<MdT：FnT>代表MdT时刻与FnT时刻之间获取得状态数据的时刻的数量；将各个时刻的步间差度中的最大值和最小值分别记作PGp.Tp和PGp.Bt，计算获得损量水平DCDg:
其中DcWt为权重指数，DcWt∈[0.4,0.7]。
其中，损量水平DCDg的计算过程仅使用远端观测序列内的数据。
在获得损量水平的时候，存在所有透光率折返过程的数据均被纳入运算的情况，同时由于数据段与当前时刻相对遥远，会导致出现及时性欠缺的问题，但是现有技术并不能简单对这种及时性问题进行解决，为了有效地解决该问题，减小及时性欠缺的现象，所以本发明提出了一个更优选的方案如下：
优选地，通过远端观测序列计算损量水平的方法是：以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，将MdT时刻与FnT时刻对应的平行均度分别记作PMd和PFn,计算获得步间透性基差GpStd:
GpStd＝(PFn－PMd)÷(NOTms<MdT：FnT>－1)；
其中NOTms<MdT：FnT>代表MdT时刻与FnT时刻之间获得状态数据的时刻的数量；以各个时刻的步间差度中的最大值记作PGp.Tp；
如果一个时刻、其前一个时刻和其后一个时刻的步间差度均大于等于步间透性基差，则定义该时刻为第一过阈时刻，如果一个时刻与其前一个时刻和其后一个时刻的步间差度均小于等于步间透性基差，则定义该时刻为第二过阈时刻；
从MdT时刻开始按逆时间顺序遍历各个时刻，直到搜索获得首个第一过阈时刻并将该时刻记作记作OsT_1，从FnT时刻开始按逆时间顺序逆向遍历各个时刻，直到搜索获得首个第二过阈时刻并将该时刻记作记作OsT_2，将OsT_1时刻与OsT_2时刻之间的时段记作回调参考区；
计算一个时刻的步差域深度PDph:以需要计算步差域深度的时刻记作当前步深时刻，将当前步深时刻、其前一个时刻和其后一个时刻的同行低值中的最小值记作DP_1，将当前步深时刻、其前一个时刻和其后一个时刻的同行高值中的最大值记作DP_2，则当前步深时刻的步差域深度为：PDph＝DP_2－DP_1；计算获得损量水平DCDg:
其中NOTms<OsT_1,OsT_2>代表OsT_1时刻与OsT_2时刻之间获得状态数据的时刻的数量，PGpβ和PDphβ分别代表回调参考区中第β个时刻的步间差度以及步差域深度。
其中，上述计算获得损量水平的过程中参与运算的各个时刻均在远端观测序列对应的时刻范围内。
有益效果：损量水平是根据远端观测序列内各个时刻的透光率变化速度计算得到，能够准确地量化模头温度回调或者转化的时候冷风机的风速与模头挤出材料温度之间适配度，为进一步对进行科学的调整冷风机工作状态进行数据预备和参考，从而能有效地降低模头变形或者损耗的风险，增强工作模头的应用持续性。
进一步地，在步骤S500中，根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警的方法是：从状态分析结果提取得趋溢水平和损量水平，多层共挤制膜机连续运行至少1小时之后，将当前时刻的趋溢水平与前半小时内各个时刻的趋溢水平中的最小值的差值记作趋溢差GainLv；将当前时刻的损量水平与前半小时内各个时刻的损量水平中的最小值的差值记作损量差LoseLv；以GainLv’和LoseLv’分别代表当前时刻之前一个小时的时刻的趋溢差和损量差；
如果GainLv＜GainLv’而且LoseLv＜LoseLv’则定义发生一类偏离事件，如果GainLv＞GainLv’而且LoseLv＞LoseLv’则则定义发生二类偏离事件；设定一个时长记作WTZ，WTZ∈[2,6]分钟，把当前时刻的前WTZ时段内发生一类偏离事件和二类偏离事件的次数分别记作NFw和NSw，WTZ内获得状态数据的时刻数量为NWTZ,如果max{NFw,NSw}＞0.5×NWTZ，则认为多层共挤吹膜机的挤压机或者模头出现异常，向客户端发送异常警报，把NFw和NSw发送到客户端；其中max{}为最大值函数。优选地，其中，本发明中所有未定义的变量，若未有明确定义，均可为人工设置的阈值。
本发明还提供了一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统，所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法中的步骤，所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
仪器布置单元，用于根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪；
数据采集单元，用于结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据；
数据截取单元，用于根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列；
状态分析单元，用于通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果；
评估预警单元，用于根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警。
本发明的有益效果为：本发明提供一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，有效地将管状薄膜周围各个位置的透光率变化特性进行提取，通过对近侧数据攀升段以及远端回调段的综合解析为进一步对冷风机进行科学的调整进行数据解析，从而将管状薄膜的各个位置冷风机对模头的温度反复改变或者转化的时候，冷风机的风速与模头挤出材料温度之间适配度精确地量化，从而能有效地降低模头变形或者损耗的风险，增强工作模头的应用持续性。
附图说明
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，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他的附图，在附图中：
图1所示为一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法的流程图；
图2所示为一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统结构图。
具体实施方式
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示为一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，所述方法包括以下步骤：
S100，根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪；
S200，结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据；
S300，根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列；
S400，通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果；
S500，根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警。
进一步地，在步骤S100中，根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪的方法是：在垂直于管状薄膜中心轴的水平切面上等距离地布置N_sen个透光率测试仪，N_sen∈[6,12]，同时令各个透光率测试仪的测量方向指向管状薄膜的中心轴，并且各个透光率测试仪与管状薄膜的中心轴的距离相等。
进一步地，在步骤S200中，结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据的方法是：各个透光率测试仪实时地测量薄膜的透光率，以测得透光率的数值作为实测值；以各个透光率测试仪在同一时刻下测量获得的各个实测值的算术平均值作为平行均度Pex，获取各个透光率测试仪在同一时刻下测量获得的各个实测值中的最小值和最大值分别记作同行低值Pbv和同行高值Ptv；将Pex、Pbv和Ptv构成一个元组并记作状态数据PTup。
进一步地，在步骤S300中，根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列的方法是：将当前时刻之前一分钟的时刻记作StT，设定一个时间段作为参考长度FdLen，FdLen∈[0.5,3]小时；将StT到当前时刻内获得的各个平行均度中的最小值记作ExrdLow，从StT时刻至其之前的FdLen时长内获得的各个平行均度中的最小值记作CurdLow,把获得CurdLow的时刻记作MdT，从StT时刻到MdT时刻之间的时间段内获得的各个状态数据按照顺序构成一个序列并记作近端观测序列RPLs；从MdT时刻开始按逆时间顺序往前遍历各个时刻的平行均度，直到首次获得平行均度大于ExrdLow的时刻并将该时刻记作FnT；从MdT到FnT时间段内获得的各个状态数据按照顺序构成的序列记作远端观测序列FPLs。
进一步地，在步骤S400中，通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果的方法是：通过近端观测序列计算趋溢水平，通过远端观测序列计算损量水平；将趋溢水平与损量水平构成的二元组作为状态分析结果。
进一步地，所述通过近端观测序列计算趋溢水平的方法是：分别根据同行低值与同行高值计算各个时刻对应的同高涨比PHOv和同低涨比PLOv，PHOv＝(Pbv－Pbv’)÷Pbv’,PLOv＝(Ptv－Ptv’)÷Ptv’；其中Pbv’与Ptv’分别代表前一个时刻的同行低值和同行高值；以各个时刻的同高涨比的算术平均值作为同高涨比均度，以各个时刻的同低涨比的算术平均值作为同低涨比均度，如果一个时刻的同高涨比大于同高涨比均度并且第同低涨比大于同低涨比均度，则定义该时刻为趋溢标记时刻，以趋溢标记时刻的同高涨比和同低涨比中的较大值作为该时刻的趋溢标记度OFN；以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，计算趋溢水平OFDg，
其中α为累加变量，NHds为趋溢标记时刻的总数量，PGpα和OFNα分别代表第α个趋溢标记时刻的步间差度和趋溢标记度。
优选地，通过近端观测序列计算趋溢水平的方法是：将同一时刻下的同行高值与同行低值之差记作该时刻的场透性差SiDs，根据近端观测序列中各个时刻的状态数据获得各个时刻对应的场透性差SiDs；将所述各个时刻的场透性差SiDs构成的序列记作DsLst,将DsLst中的最大值和中位数分别记作DsLst.Mx和DsLst.Md,记获得DsLst.Mx的时刻为DLMT_1；定义如果一个时刻的场透性差小于等于DsLst.Md，则定义该时刻为低场差时刻，从DLMT_1时刻开始分别向前和向后进行搜索首次出现的低场差时刻，分别将所述两个低场差时刻记作第一低场差时刻DLLT_1与第二低场差时刻DLLT_2；
以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp,将各个时刻的步间差度的算术平均值记作步间差度参准PGp.Bs；如果一个时刻满足PGp≥PGp.Bs则定义该时刻发生高步间差度事件，将各个时刻中发生高步间差度事件的时刻总量记作OvBN；如果一个时刻的场透性差SiDs大于等于其前一个时刻的场透性差则定义该时刻发生场透性差溢事件,将各个时刻中发生高步间差度事件并且发生场透性差溢事件的时刻总量记作BsDN；
计算趋溢水平OFDg，OFDg＝ln(FFL×SFL)；其中ln()为自然常数e为底数的对数函数，FFL为第一趋溢特征，其计算方法为：SFL为第二趋溢特征，其计算方法为：SFL＝OvBN÷BsDN；NOTms<>为时刻计算器，用于计算两个时刻之间的时刻数量,如果输入两个时刻符合时间先后顺序则为正数，如果输入两个时刻不符合时间先后顺序则为负数，其中，上述计算趋溢水平的过程中参与运算的各个时刻均在近端观测序列对应的时刻范围内。
进一步地，通过远端观测序列计算损量水平的方法是：以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，把各个时刻的步间差度的算术平均值记作PGp.Ex，将MdT时刻与FnT时刻对应的平行均度分别记作PMd和PFn,计算获得步间透性基差GpStd:
GpStd＝(PFn－PMd)÷(NOTms<MdT：FnT>－1)；
其中NOTms<MdT：FnT>代表MdT时刻与FnT时刻之间获取得状态数据的时刻的数量；将各个时刻的步间差度中的最大值和最小值分别记作PGp.Tp和PGp.Bt，计算获得损量水平DCDg:
其中DcWt为权重指数，DcWt∈[0.4,0.7]。
优选地，通过远端观测序列计算损量水平的方法是：以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，将MdT时刻与FnT时刻对应的平行均度分别记作PMd和PFn,计算获得步间透性基差GpStd:
GpStd＝(PFn－PMd)÷(NOTms<MdT：FnT>－1)；
其中NOTms<MdT：FnT>代表MdT时刻与FnT时刻之间获得状态数据的时刻的数量；以各个时刻的步间差度中的最大值记作PGp.Tp；
如果一个时刻、其前一个时刻和其后一个时刻的步间差度均大于等于步间透性基差，则定义该时刻为第一过阈时刻，如果一个时刻与其前一个时刻和其后一个时刻的步间差度均小于等于步间透性基差，则定义该时刻为第二过阈时刻；
从MdT时刻开始按逆时间顺序遍历各个时刻，直到搜索获得首个第一过阈时刻并将该时刻记作记作OsT_1，从FnT时刻开始按逆时间顺序逆向遍历各个时刻，直到搜索获得首个第二过阈时刻并将该时刻记作记作OsT_2，将OsT_1时刻与OsT_2时刻之间的时段记作回调参考区；
计算一个时刻的步差域深度PDph:以需要计算步差域深度的时刻记作当前步深时刻，将当前步深时刻、其前一个时刻和其后一个时刻的同行低值中的最小值记作DP_1，将当前步深时刻、其前一个时刻和其后一个时刻的同行高值中的最大值记作DP_2，则当前步深时刻的步差域深度为：PDph＝DP_2－DP_1；计算获得损量水平DCDg:
其中NOTms<OsT_1,OsT_2>代表OsT_1时刻与OsT_2时刻之间获得状态数据的时刻的数量，PGpβ和PDphβ分别代表回调参考区中第β个时刻的步间差度以及步差域深度。
其中，上述计算获得损量水平的过程中参与运算的各个时刻均在远端观测序列对应的时刻范围内。
进一步地，在步骤S500中，根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警的方法是：从状态分析结果提取得趋溢水平和损量水平，多层共挤制膜机连续运行至少1小时之后，将当前时刻的趋溢水平与前半小时内各个时刻的趋溢水平中的最小值的差值记作趋溢差GainLv；将当前时刻的损量水平与前半小时内各个时刻的损量水平中的最小值的差值记作损量差LoseLv；以GainLv’和LoseLv’分别代表当前时刻之前一个小时的时刻的趋溢差和损量差；
如果GainLv＜GainLv’而且LoseLv＜LoseLv’则定义发生一类偏离事件，如果GainLv＞GainLv’而且LoseLv＞LoseLv’则则定义发生二类偏离事件；设定一个时长记作WTZ，WTZ∈[2,6]分钟，把当前时刻的前WTZ时段内发生一类偏离事件和二类偏离事件的次数分别记作NFw和NSw，WTZ内获得状态数据的时刻数量为NWTZ,如果max{NFw,NSw}＞0.5×NWTZ，则认为多层共挤吹膜机的挤压机或者模头出现异常，向客户端发送异常警报，把NFw和NSw发送到客户端。优选地，其中，本发明中所有未定义的变量，若未有明确定义，均可为人工设置的阈值。
本发明的实施例提供的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统，如图2所示为本发明的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统结构图，该实施例的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统实施例中的步骤。
所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：
仪器布置单元，用于根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪；
数据采集单元，用于结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据；
数据截取单元，用于根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列；
状态分析单元，用于通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果；
评估预警单元，用于根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警。
所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统的示例，并不构成对一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigiDCDg Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统运行系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统可运行系统的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure DigiDCDg,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。
Claims (4)
1.一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100，根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪；
S200，结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据；
S300，根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列；
S400，通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果；
S500，根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警；
其中在步骤S200中，结合各个透光率测试仪测量获得的实测值构建状态数据的方法是：各个透光率测试仪实时地测量薄膜的透光率，以测得透光率的数值作为实测值；以各个透光率测试仪在同一时刻下测量获得的各个实测值的算术平均值作为平行均度Pex，获取各个透光率测试仪在同一时刻下测量获得的各个实测值中的最小值和最大值分别记作同行低值Pbv和同行高值Ptv；将Pex、Pbv和Ptv构成一个元组并记作状态数据PTup；
在步骤S400中，通过近端观测序列以及远端观测序列进行模头状态分析，并且形成状态分析结果的方法是：通过近端观测序列计算趋溢水平，通过远端观测序列计算损量水平；将趋溢水平与损量水平构成的二元组作为状态分析结果；
所述通过近端观测序列计算趋溢水平的方法是：分别根据同行低值与同行高值计算各个时刻对应的同高涨比PHOv和同低涨比PLOv，PHOv＝(Pbv－Pbv’)÷Pbv’, PLOv＝(Ptv－Ptv’)÷Ptv’；其中Pbv’与Ptv’分别代表前一个时刻的同行低值和同行高值；以各个时刻的同高涨比的算术平均值作为同高涨比均度，以各个时刻的同低涨比的算术平均值作为同低涨比均度，如果一个时刻的同高涨比大于同高涨比均度并且第同低涨比大于同低涨比均度，则定义该时刻为趋溢标记时刻，以趋溢标记时刻的同高涨比和同低涨比中的较大值作为该时刻的趋溢标记度OFN；以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，计算趋溢水平OFDg，
；
其中α为累加变量，NHds为趋溢标记时刻的总数量，PGpα和OFNα分别代表第α个趋溢标记时刻的步间差度和趋溢标记度；
通过远端观测序列计算损量水平的方法是：以一个时刻与其前一个时刻的平行均度的差值作为该时刻的步间差度PGp，把各个时刻的步间差度的算术平均值记作PGp.Ex，将MdT时刻与FnT时刻对应的平行均度分别记作PMd和PFn,计算获得步间透性基差GpStd:
GpStd＝(PFn－PMd)÷(NOTms<MdT：FnT>－1)；
其中NOTms<MdT：FnT>代表MdT时刻与FnT时刻之间获取得状态数据的时刻的数量；将各个时刻的步间差度中的最大值和最小值分别记作PGp.Tp和PGp.Bt，计算获得损量水平DCDg:
；
其中DcWt为权重指数，DcWt∈[0.4,0.7]；
在步骤S500中，根据状态分析结果对多层共挤吹膜机进行预警的方法是：从状态分析结果提取得趋溢水平和损量水平，多层共挤制膜机连续运行至少1小时之后，将当前时刻的趋溢水平与前半小时内各个时刻的趋溢水平中的最小值的差值记作趋溢差GainLv；将当前时刻的损量水平与前半小时内各个时刻的损量水平中的最小值的差值记作损量差LoseLv；以GainLv’和LoseLv’分别代表当前时刻之前一个小时的时刻的趋溢差和损量差；
如果GainLv＜GainLv’而且LoseLv＜LoseLv’则定义发生一类偏离事件，如果GainLv＞GainLv’而且LoseLv＞LoseLv’则定义发生二类偏离事件；设定一个时长记作WTZ，WTZ∈[2,6]分钟，把当前时刻的前WTZ时段内发生一类偏离事件和二类偏离事件的次数分别记作NFw和NSw，WTZ内获得状态数据的时刻数量为NWTZ,如果max{NFw,NSw}＞0.5×NWTZ，则认为多层共挤吹膜机的挤压机或者模头出现异常，向客户端发送异常警报，把NFw和NSw发送到客户端。
2.根据权利要求1所述的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，其特征在于，在步骤S100中，根据多层共挤吹膜机吹膜形成的管状薄膜布置透光率测试仪的方法是：在垂直于管状薄膜中心轴的水平切面上等距离地布置N_sen个透光率测试仪，N_sen∈[6,12]，同时令各个透光率测试仪的测量方向指向管状薄膜的中心轴，并且各个透光率测试仪与管状薄膜的中心轴的距离相等。
3.根据权利要求1所述的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法，其特征在于，在步骤S300中，根据各个时刻的状态数据获取近端观测序列与远端观测序列的方法是：将当前时刻之前一分钟的时刻记作StT，设定一个时间段作为参考长度FdLen，FdLen∈[0.5,3]小时；将StT到当前时刻内获得的各个平行均度中的最小值记作ExrdLow，从StT时刻至其之前的FdLen时长内获得的各个平行均度中的最小值记作CurdLow,把获得CurdLow的时刻记作MdT，从StT时刻到MdT时刻之间的时间段内获得的各个状态数据按照顺序构成一个序列并记作近端观测序列RPLs；从MdT时刻开始按逆时间顺序往前遍历各个时刻的平行均度，直到首次获得平行均度大于ExrdLow的时刻并将该时刻记作FnT；从MdT到FnT时间段内获得的各个状态数据按照顺序构成的序列记作远端观测序列FPLs。
4.一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统，其特征在于，所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1－3中任一项所述的一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估方法中的步骤，所述一种多层共挤吹膜机的运行状态实时评估系统运行于桌上型计算机、笔记本电脑、掌上电脑及云端数据中心的计算设备中。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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