一种塑料阀门注塑成型工艺参数控制方法与流程

本申请属于控制领域，尤其涉及一种塑料阀门注塑成型工艺参数控制方法。

背景技术：

1、塑料阀门作为流体输送系统中的关键控制部件，广泛应用于化工、市政建设、农业灌溉等领域，其力学强度、密封性能和尺寸精度直接影响管网系统的运行安全与使用稳定性。注塑成型是塑料阀门制造的重要工艺，通常包括熔融塑化、充模、保压和冷却等阶段，过程内部伴随复杂的热传递、流动填充和材料收缩变化。随着工业物联网和智能制造技术的发展，现代注塑装备已能够实时采集工艺参数、传感器时序数据、设备运行状态以及成品质量检测数据。如何从上述多源异构历史数据中提取有效规律，建立工艺参数、过程状态与产品质量之间的关联模型，成为提升塑料阀门注塑成型质量稳定性的重要方向。

2、然而，在实际注塑成型过程中，工艺参数空间通常具有高维、稀疏、非线性耦合等特点，不同加工阶段的工艺状态还沿时间轴呈现单向传递关系。现有工艺参数设定与优化方法多依赖人工经验、单因素试验或正交试验，难以充分刻画多维参数在时序过程中的深层关联，也难以从大规模历史数据中识别工艺状态的演化规律。当缺乏有效的参数寻优引导时，现有方法容易在局部工艺区间内反复调整，难以同时兼顾产品质量期望和质量波动水平，导致工艺调试周期较长、材料试错成本较高，并影响塑料阀门批量生产过程中的质量一致性和良品率稳定性。

技术实现思路

1、为了解决现有技术的工艺参数依赖人工经验、难以刻画多维时序耦合关系、寻优引导不足，导致调试成本高、质量波动大和良品率稳定性差的问题，第一方面，本发明提供了一种塑料阀门注塑成型工艺参数控制方法，包括以下步骤：

2、获取历史注塑工艺参数、传感器时序数据以及阀门质量数据，基于复合相似度核函数构建表示多维参数空间耦合关系的稀疏状态张量，基于注塑时序关系为所述稀疏状态张量的非零元素节点构建表示状态单向传递规律的邻接权重矩阵；

3、执行迭代寻优聚合与解码过程，首次迭代根据稀疏状态张量非零元素分布密度计算指向高密度区的初始梯度偏置场，后续迭代利用上次解码网络输出的联合概率分布预测质量期望与质量方差，生成优化引导场，对所述优化引导场进行归一化处理后与初始梯度偏置场叠加形成复合梯度偏置场，利用由所述复合梯度偏置场生成的边级标量偏置项对稀疏状态张量进行特征加权聚合，将聚合特征输入多层感知机解码网络直至复合梯度偏置场的场变化收敛指标小于预设收敛阈值；

4、将迭代停止时多层感知机解码网络输出的最终质量预测概率分布作为目标概率分布，对所述目标概率分布进行聚类分区，识别概率密度积分均值高于预设阈值的候选工艺窗口，计算各个候选工艺窗口的综合质量效用，选择效用最优窗口的几何中心点坐标作为工艺参数组合，将工艺参数组合应用于实际注塑设备的塑料阀门成型控制。

5、另一方面，本发明还提供了一种塑料阀门注塑成型工艺参数控制系统，包括以下模块：

6、构建模块，用于获取历史注塑工艺参数、传感器时序数据以及阀门质量数据，基于复合相似度核函数构建表示多维参数空间耦合关系的稀疏状态张量，基于注塑时序关系为所述稀疏状态张量的非零元素节点构建表示状态单向传递规律的邻接权重矩阵；

7、迭代模块，用于执行迭代寻优聚合与解码过程，首次迭代根据稀疏状态张量非零元素分布密度计算指向高密度区的初始梯度偏置场，后续迭代利用上次解码网络输出的联合概率分布预测质量期望与质量方差，生成优化引导场，对所述优化引导场进行归一化处理后与初始梯度偏置场叠加形成复合梯度偏置场，利用由所述复合梯度偏置场生成的边级标量偏置项对稀疏状态张量进行特征加权聚合，将聚合特征输入多层感知机解码网络直至复合梯度偏置场的场变化收敛指标小于预设收敛阈值；

8、控制模块，用于将迭代停止时多层感知机解码网络输出的最终质量预测概率分布作为目标概率分布，对所述目标概率分布进行聚类分区，识别概率密度积分均值高于预设阈值的候选工艺窗口，计算各个候选工艺窗口的综合质量效用，选择效用最优窗口的几何中心点坐标作为工艺参数组合，将工艺参数组合应用于实际注塑设备的塑料阀门成型控制。

9、本发明通过复合相似度核函数映射构建稀疏状态张量，并结合时序邻接权重矩阵，表征多维注塑参数之间的耦合关系及同一注塑批次内的状态单向传递规律，在减少冗余数据干扰的同时保留关键过程特征。迭代寻优过程中，利用质量期望与方差生成复合梯度偏置场，引导稀疏状态张量完成特征加权聚合与解码，使参数搜索逐步趋向质量较高且波动较小的区域。进一步对目标概率分布进行聚类分区，确定高密度候选工艺窗口，并选取综合效用较优窗口的几何中心点作为工艺参数组合。由此减少对人工经验调参的依赖，提升塑料阀门注塑成型过程的参数寻优效率、成品率和质量一致性。

1.一种塑料阀门注塑成型工艺参数控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史注塑工艺参数、传感器时序数据以及阀门质量数据，基于复合相似度核函数构建表示多维参数空间耦合关系的稀疏状态张量，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于注塑时序关系为所述稀疏状态张量的非零元素节点构建表示状态单向传递规律的邻接权重矩阵，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述首次迭代根据稀疏状态张量非零元素分布密度计算指向高密度区的初始梯度偏置场，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述后续迭代利用上次解码网络输出的联合概率分布预测质量期望与质量方差，生成优化引导场，对所述优化引导场进行归一化处理后与初始梯度偏置场叠加形成复合梯度偏置场，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用由所述复合梯度偏置场生成的边级标量偏置项对稀疏状态张量进行特征加权聚合，将聚合特征输入多层感知机解码网络直至复合梯度偏置场的场变化收敛指标小于预设收敛阈值，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标概率分布进行聚类分区，识别概率密度积分均值高于预设阈值的候选工艺窗口，计算各个候选工艺窗口的综合质量效用，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述选择效用最优窗口的几何中心点坐标作为工艺参数组合，包括：

9.一种塑料阀门注塑成型工艺参数控制系统，其特征在于，包括以下模块：

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述获取历史注塑工艺参数、传感器时序数据以及阀门质量数据，基于复合相似度核函数构建表示多维参数空间耦合关系的稀疏状态张量，包括：