预测塑化螺杆的剩余使用寿命的装置和方法与流程

1.本发明总体上涉及一种预测塑化螺杆的剩余使用寿命的装置和方法，特别是涉及一种使用自适应学习来预测塑化螺杆的剩余使用寿命的装置和方法。


背景技术：

2.塑料注模使用塑化螺杆将塑料颗粒塑化成能够模塑的塑料。期望能够预测塑化螺杆的剩余使用寿命。


技术实现要素：

3.在图示的实施例中，提供了一种预测用于注模机的塑化螺杆的剩余使用寿命的方法。该方法包括：为模具的螺杆的正常操作创建能量-压力比率分布估计；根据该模具的螺杆的实时数据创建时间上的局部能量-压力比率分布估计；将局部分布与正常操作的分布进行比较；如果该两个分布的比较预测出剩余使用寿命是可忽略不计的，则生成警报。
附图说明
4.图1是根据本申请的实施例的预测塑化螺杆的剩余使用寿命的方法的示意图。
具体实施方式
5.图1描绘了预测塑化螺杆的剩余使用寿命的方法的示意图，该方法通常用10表示。方法10包括：为模具的螺杆的正常操作创建能量-压力比率分布估计，如框15所示；根据该模具的螺杆的实时数据创建时间上的局部能量-压力比率分布估计，如框20所示；将该局部分布与该正常操作的分布进行比较，如框25所示；如果该两个分布的比较预测出剩余使用寿命是可忽略不计的，则生成警报，如框30所示。向框15和框20的输入有：该螺杆的能量消耗w；该螺杆产生的压力p；过程恢复时间tr；和配方r。
6.注模机中的压力传感器可以用于测量由该螺杆产生的塑料的压力p。用于操作该螺杆以产生压力产生p的能量消耗w可以通过测量施加到电机驱动器的机械能来测量。
7.在创建能量-压力比率分布估计时，在选定数量的注射循环上收集数据。收集的数据首先进行数据清理操作，以消除由环境造成的噪音。数据清理可以通过基于统计工具(例如，运行平均值)的自适应统计方法来实现，但是通过一个反馈循环来适应环境条件，该反馈循环调整应用于由算法检测到的噪音条件的清理量。因此，在高噪音环境中比在低噪音环境中应用更多的清理。调整清理以保留进一步分析所需的数据细节。例如，原始时间序列传感器读数，例如s＝[s1,s2,s3,....sn]通过去除异常值来清理，其中所述异常值在s的运行平均值周围的给定带之外，由此根据环境条件来改变和调整该带的宽度和运行平均值计算的长度。
[0008]
施加在螺杆上的能量(通过施加到电机驱动器的机械能测量)与由螺杆运动产生的压力的比率预计相等，即e/p＝k。这个等式可以根据观察得到扩充，该观察将产生额外的
因素来负责材料偏差(例如，所用颗粒的密度或粘度波动)。一旦建立，清理后还可见的进一步偏差表明螺杆作用劣化。可以对每个读数应用启发法。时间是一个值得特别处理的维度。突然超出范围的值与随时间缓慢漂移的值的处理方式是不同的。
[0009]
可以通过将一阶导数信息添加到时间序列来扩展该集合，以指示变化率。运行平均值计算用于使此数据平滑。
[0010]
还可以利用基于时间序列数据上的fft计算的频谱信息来增强该集合，以指示该测量数据内的重复频率。
[0011]
历史分布估计可以通过工程分析或通过使用机器学习的自适应地学习历史正确模式或通过一些其它方式来创建。例如，可以用以下来创建历史分布估计：
[0012][0013][0014][0015][0016]
其中，δ为克罗内克函数，b为空间分区，i为索引集，δ为相异函数，d为分区间距离，为分区间流。
[0017]
上述方法可以用于根据从正常操作(即，螺杆正常运行的情况下)收集的数据创建历史分布估计(即，框15)。相同的技术还可以用于基于实时数据创建时间上的局部分布估计(即，框20)。可以使用相异函数将该历史分布估计与该时间上的局部分布估计进行比较(即，框25)：
[0018]
δ
μ
(p，pt)
[0019]
在相异函数输出了大于阈值θ的结果的情况下，生成警报(即，框30)。
[0020]
警报级别可以基于百分位数的异常，由此，异常是当前数据相对于历史分布估计的量化测量。因此，在长时间段上的小偏差相当于在短时间段上的大偏差。偏差与通常在相同/相似装置上看到的偏差相关联，并且警报级别基于该分布中的百分位数。例如，如果特定偏差大于所有能够比较的偏差的80％，则可以触发特定警报级别。
[0021]
方法10是多维概率分布函数。框20计算最近经历的特定行为，该最近经历的特定行为可以是最后一个周期，最近一段时间的行为，或者最近一段稍长时间的行为。方法10将该过程的能量平衡(即施加的能量vs产生的压力)视为关键变量。
[0022]
方法10可以由计算机、计算机网络执行，或在注模机的控制器上执行。


技术特征：
1.一种预测注模机塑化螺杆的剩余使用寿命的方法，所述方法包括：为模具的塑化螺杆的正常操作创建能量-压力比率分布估计；根据所述模具的塑化螺杆的实时数据创建时间上的局部能量-压力比率分布估计；将所述局部能量-压力比率分布估计与所述正常操作的能量-压力比率分布估计进行比较；以及如果上述两个分布的比较预测出剩余使用寿命是可忽略不计的，则生成警报。2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述正常操作的能量-压力比率分布估计的输入包括所述螺杆的能量消耗。3.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述正常操作的能量-压力比率分布估计的输入包括由所述螺杆产生的压力。4.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述正常操作的能量-压力比率分布估计的输入包括过程恢复时间。5.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述正常操作的能量-压力比率分布估计的输入包括配方。6.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述正常操作的能量-压力比率分布估计的输入包括：所述螺杆的能量消耗；过程恢复时间；由所述螺杆产生的压力；和配方。7.根据权利要求6所述的方法，进一步包括从所述实时数据中去除异常值。8.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述局部能量-压力比率分布估计的输入包括所述螺杆的能量消耗。9.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述局部能量-压力比率分布估计的输入包括由所述螺杆产生的压力。10.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述局部能量-压力比率分布估计的输入包括过程恢复时间。11.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述局部能量-压力比率分布估计的输入包括配方。12.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述局部能量-压力比率分布估计的输入包括：所述螺杆的能量消耗；过程恢复时间；由所述螺杆产生的压力；和配方。13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括从所述实时数据中去除异常值。14.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述局部能量-压力比率分布估计与所述正常操作的能量-压力比率分布估计进行比较包括使用相异函数。15.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成警报包括使警报级别基于百分位数的异常，由此异常是针对所述正常操作的能量-压力比率分布估计的所述实时数据的量化测量。

技术总结
提供了一种预测注模机塑化螺杆的剩余使用寿命的方法。该方法包括：为模具的螺杆的正常操作创建能量-压力比率分布估计；根据模具的螺杆的实时数据创建时间上的局部能量-压力比率分布估计；将局部分布与正常操作的分布进行比较；以及如果该两个分布的比较预测出剩余使用寿命是可忽略不计的，则生成警报。则生成警报。则生成警报。


技术研发人员：斯特凡
受保护的技术使用者：米拉克龙有限公司
技术研发日：2020.10.14
技术公布日：2022/7/9