一种胶装件养护烘房的温湿度协同智能控制方法与流程

本发明涉及工业自动控制领域，尤其涉及一种胶装件养护烘房的温湿度协同智能控制方法。

背景技术：

1、胶装件养护烘房是现代精密制造中用于加速结构胶交联固化的核心热工设备，广泛应用于新能源汽车与电子封装等领域。在聚氨酯等湿气固化胶的大批量养护工艺中，环境温度与相对湿度直接决定了高分子材料的聚合反应速率与最终机械强度，控制系统必须依赖内部部署的传感器阵列实时获取环境参数以执行严密的闭环调节。同时，随着化学反应的不断深入，受热胶体会向烘房封闭空间内持续且大量地释放挥发性有机化合物气体。

2、然而，常规湿度传感器极易吸附有机溶剂产生严重的交叉敏感干扰，导致控制系统获取伪高湿失真信号而错误停止加湿，造成胶件因缺水而固化失效。同时，传统烘房依赖人工经验设定固定的烘烤时长，难以动态感知材料内部真实的交联终止点，极易造成大量无效能耗与过烤老化。

技术实现思路

1、为了弥补以上不足，本发明提供了一种胶装件养护烘房的温湿度协同智能控制方法，旨在改善挥发气体交叉敏感导致的湿度控制失真，以及固定时长烘烤引发的过烤与能源浪费的问题。

2、本发明提供了如下技术方案，一种胶装件养护烘房的温湿度协同智能控制方法，包括：

3、s1、同步采集胶装件养护烘房内的环境时序数据，所述环境时序数据包括原始温度信号、混合湿度信号及混合挥发物浓度信号；

4、s2、将所述原始温度信号和所述混合湿度信号的变化率输入至隐马尔可夫模型，识别所述胶装件养护烘房当前的工况状态为瞬态或稳态；

5、s3、当所述工况状态为所述瞬态时，保持上一控制周期的温湿度解混结果；当所述工况状态为所述稳态时，将所述混合湿度信号与所述混合挥发物浓度信号构建观测矩阵，运用独立成分分析算法对所述观测矩阵进行解混，提取出两个独立主元成分；

6、s4、在所述稳态下，计算两个所述独立主元成分与所述混合挥发物浓度信号的相关系数，将相关系数较小的所述独立主元成分更新为真实相对湿度信号，将相关系数较大的所述独立主元成分更新为纯净挥发物信号；

7、s5、将所述原始温度信号和所述真实相对湿度信号输入至控制器，结合预设工艺曲线调度所述胶装件养护烘房的环境调节机构，执行温湿度闭环控制；

8、s6、计算所述纯净挥发物信号的时间导数，当所述纯净挥发物信号低于预设浓度阈值，且所述时间导数维持在预设零点邻域达到预设时长时，判定固化完成并输出结束指令。

9、优选的，步骤s1中，所述同步采集胶装件养护烘房内的环境时序数据的步骤，包括：

10、利用传感器阵列获取所述胶装件养护烘房内的连续模拟环境信号；

11、对所述连续模拟环境信号执行离散化采样与滤波去噪处理，生成数字离散序列；

12、基于统一的系统时钟对所述数字离散序列执行时间戳对齐，输出时间同步的所述原始温度信号、所述混合湿度信号及所述混合挥发物浓度信号。

13、优选的，步骤s2中，所述识别所述胶装件养护烘房当前的工况状态为瞬态或稳态的步骤，包括：

14、提取设定时间窗内的所述原始温度信号与所述混合湿度信号，计算其差分特征并拼接生成观测向量；

15、将所述观测向量输入至所述隐马尔可夫模型中，计算所述工况状态处于不同隐藏状态的后验概率；

16、将所述后验概率与预设阈值进行比对，根据最大概率所属状态判定当前的所述工况状态为所述瞬态或所述稳态。

17、优选的，步骤s3中，所述将所述混合湿度信号与所述混合挥发物浓度信号构建观测矩阵的步骤，包括：

18、提取当前控制周期内的所述混合湿度信号与所述混合挥发物浓度信号，构建两个一维离散行向量；

19、分别计算两个所述一维离散行向量的均值并执行减去所述均值的差值运算，完成数据的零均值中心化处理；

20、将中心化处理后的两个行向量按行维度进行阵列堆叠，组合生成二维的所述观测矩阵。

21、优选的，步骤s3中，所述运用独立成分分析算法对所述观测矩阵进行解混的步骤，包括：

22、计算所述观测矩阵的协方差矩阵并执行白化变换，去除观测数据维度间的统计相关性生成白化矩阵；

23、初始化解混权重向量，运用迭代寻优算法寻找使投影后非高斯性达到极大化的极值方向，以获取收敛权重；

24、利用所述收敛权重对所述观测矩阵执行线性映射，完成盲源解混并输出两个所述独立主元成分。

25、优选的，步骤s4中，所述计算两个所述独立主元成分与所述混合挥发物浓度信号的相关系数的步骤，包括：

26、分别截取处于相同时间窗的所述独立主元成分与所述混合挥发物浓度信号，计算两者之间的交叉协方差；

27、分别计算对应序列在所述时间窗内的标准差，将所述交叉协方差除以两个标准差的乘积；

28、利用除法结果生成表征成分间线性相依程度的归一化相关值，输出为所述相关系数。

29、优选的，步骤s4中，所述将相关系数较小的所述独立主元成分更新为真实相对湿度信号，将相关系数较大的所述独立主元成分更新为纯净挥发物信号的步骤，包括：

30、比较两个所述相关系数，将相关系数较小的所述独立主元成分标记为水分特征，将相关系数较大的所述独立主元成分标记为挥发特征；

31、依据解混前的信号方差尺度，对标记后的特征执行幅值逆向缩放，补偿解混过程中丢失的物理量纲；

32、对恢复物理量纲后的所述水分特征与所述挥发特征执行平滑降噪，将其分别更新为所述真实相对湿度信号与所述纯净挥发物信号。

33、优选的，步骤s5中，所述结合预设工艺曲线调度所述胶装件养护烘房的环境调节机构的步骤，包括：

34、根据所述预设工艺曲线提取目标控制指令，分别计算所述原始温度信号与所述真实相对湿度信号的实时跟踪偏差；

35、将所述实时跟踪偏差输入至多变量解耦算法模型中，抑制热力学耦合干扰以生成独立的调节指令；

36、将所述独立的调节指令下发至所述环境调节机构，驱动所述环境调节机构执行所述温湿度闭环控制。

37、优选的，步骤s6中，所述计算所述纯净挥发物信号的时间导数的步骤，包括：

38、提取连续的所述纯净挥发物信号序列，利用曲线拟合算法构建连续可导的挥发物释放演化曲线；

39、沿时间轴对所述挥发物释放演化曲线执行微分求导运算，计算当前时刻的瞬时释放变化率；

40、将所述瞬时释放变化率输出为所述时间导数，以量化表征反应过程的动态衰减特征。

41、本发明具有如下有益效果：

42、1、本发明中，运用独立成分分析算法对采集信号执行盲源解混，剥离了挥发物对湿度测量的交叉敏感干扰以还原真实环境参数，并利用纯净挥发物信号的时间导数特征实现固化终点的自适应预判，避免了传统固定时长烘烤导致的过烤老化或欠烤问题，在保障胶装件养护强度的同时降低了设备的无效运行能耗。

43、2、本发明中，引入隐马尔可夫模型对原始温湿度变化率进行特征辨识，通过计算后验概率将烘房工况动态划分为瞬态或稳态，并在瞬态扰动下触发数据保持机制以避免工业现场进料突变导致的算法发散，改善了系统控制的逻辑断层问题，增强了底层数据处理链路在恶劣环境下的抗干扰稳定性。

44、3、本发明中，基于剥离还原的真实信号跟踪偏差构建多变量解耦控制模型，有效补偿了升温降湿与蒸汽加湿引热所产生的热力学交叉耦合干涉现象，通过向硬件下发相互独立的驱动指令改善了调节机构的反复震荡问题，实现了对预设工艺曲线的平滑跟踪，保障了批量胶装产品温湿固化质量的一致性。