基于混沌神经网络的聚合物动态挤出过程质量控制模型及应用

项目名称： 基于混沌神经网络的聚合物动态挤出过程质量控制模型及应用

项目编号： No.61174100

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化学科

项目作者： 曾广胜

作者单位： 湖南工业大学

项目金额： 62万元

中文摘要： 将振动场引入聚合物塑化成型全过程能够提高制品的成型效率、降低能耗、减少设备尺寸等，但同时也使聚合物熔体的流变状态处于不停地波动当中，表现出强烈的非线性和时间依赖性，而成型过程中聚合物熔体的流变状态直接决定制品的质量，因此，传统方法很难实现制品质量的高精度自动控制。本课题以振动频率、振幅、振动波形、温度、螺杆转速、压力、物料种类等工艺参数作为输入量，建立基于混沌神经网络技术的聚合物熔体流变特性预测模型，使模型具有多参数修正协调性好、收敛速度快、容错能力强、总误差小等优点，并利用动态毛细管流变试验对其进行训练，然后结合流变特性参数与制品质量之间的关系，得到聚合物成型质量智能控制模型，将其应用于聚合物二阶三螺杆挤出成型设备上，达到自动控制制品质量的目的，使废品率控制在1/10000以下,并降低能耗。课题集信息、控制、数学、机械和材料加工为一体，展开多领域交叉研究，具有重要理论和实际意义。

中文关键词： 神经网络；高分子材料；成型加工；在线控制；

英文摘要：

英文关键词： neural network；polymer；processing；Online control；