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一种混捏机冷热控制方法及系统 

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申请/专利权人:江苏工程职业技术学院

摘要:本发明公开了一种混捏机冷热控制方法及系统,涉及数字信息传输的技术领域,包括如下步骤:获取数据信息,将所述数据信息进行综合分析,得到控制信号,接收所述控制信号,对混捏机的加热电路的热量进行控制,并生成热量信息和时间信息;训练用于反馈预测热量的机器学习模型,基于机器学习模型,输出控制热量信号,并调节热量值。本发明通过获取混捏机自身组件的参数、物料的参数、糊料的参数和加热电路的参数,对数据进行整合分析,根据分析结果对混捏机的温度进行调控,使得对混捏机温度的调控具有实时性,针数据分析具有多元性,而且使得数据分析结果较为准确。

主权项:1.一种混捏机冷热控制方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,获取油管直径信息、衬板厚度信息和锅体外壁厚度信息;步骤S2,获取物料质量的信息、糊料的比热信息和导热油的初始温度信息,将后一次物料的质量的信息和前一次物料的质量的信息作差,得到质量差信息,将后一次糊料的比热信息和前一次比热信息作差,得到比热差信息;步骤S3,将所述质量差信息和导热油的初始温度信息生成第一关联对,将比热差信息和导热油的初始温度信息生成第二关联对,对第一关联对和第二关联对进行综合分析,得到时间控制信号,对衬板厚度信息、锅体外壁厚度信息和导热油的初始温度信息进行综合分析,得到热量控制信号;步骤S4,接收所述时间控制信号和热量控制信号,对混捏机的加热电路的热量进行控制,并生成热量信息和时间信息;步骤S5,接收所述热量信息、时间信息、比热差信息和质量差信息,训练用于反馈预测热量的机器学习模型,训练后的机器学习模型以预测的热量值作为输出,以实际热量值作为预测目标,以最小化所有预测的热量值的预测准确度之和作为训练目标,对机器学习模型进行训练,直到预测准确度之和达到收敛时停止;步骤S6,基于机器学习模型,输出控制热量信号,并调节热量值。

全文数据:

权利要求:

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