[发明专利]一种纺丝工序级联建模分段区间参数配置方法

说明书

本发明涉及一种纺丝工序级联建模分段区间参数配置方法，随机生成多组聚酯纤维纺丝工序分段参数取值区间后，预测各组对应的聚酯纤维的性能指标取值区间，再根据聚酯纤维的性能指标取值区间挑选出一组聚酯纤维纺丝工序分段参数取值区间后，按其进行配置。预测前按聚酯纤维纺丝工序将聚酯纤维生产过程分为多个主体预测段A1～Am，在主体预测段Ai与Ai+1之间增设误差预测段Bi，整个预测过程为各个预测段顺序预测的过程，主体预测段对应的算法模型为改进IRBFNN算法模型，误差预测段对应的算法模型为IPSO‑ELM算法模型。本发明的配置方法过程简单、耗时短、无需反复试验、成本低廉、可操作性强，能够解决聚酯纤维纺丝工序建立点值模型的不足，实用性强。

技术领域

本发明属于聚酯纤维生产参数配置技术领域，涉及一种纺丝工序级联建模分段区间参数配置方法。

背景技术

聚酯纤维是大分子链通过酯基相连形成的成纤高聚物纺制而成的纤维，简称为PET纤维，一般俗称为“涤纶”，其具有良好的抗皱性和保形性，除此之外，其还有具有较高的强度与弹性恢复能力。聚酯具有优良的物理、化学、机械性能，因而迅速成为合成纤维中产量最大的品种。聚酯工业也成为一个与国计民生息息相关的产业，广泛应用于化学纤维、轻工、电子、建筑等国民经济的各个方面。

我国聚酯产业发展迅速，随着自动化生产能力不断提升，聚酯行业一直面临着严重的产能过剩问题，对产品质量以及差异化的要求越来越高，各聚酯企业也面临着差异化生产以及高质量生产的问题，这些问题的解决就需要掌握聚酯纤维生产装置的知识。同时在差异化生产中，需要根据市场的需求选择正确的工艺参数，由于纤维生产线长，应该尽可能通过少量的试验达到预期的性能指标，因此选取合理的方式对生产过程进行建模有利于减少企业生产成本，也有利于提高产品质量以及开发新产品。

然而，目前聚酯纤维纺丝工艺参数大多是通过反复生产试验确定的，过程复杂、耗时较长、成本较高、可操作性弱。为克服上述问题，在实际工业过程中已提出了一些方式来对生产过程进行建模，但现有技术中的建模过程中给出的设定参数通常是一个范围，受到环境的影响或者是传感器精度的原因，实际的生产参数与设定的生产参数有些许出入，利用点值来进行建模会造成模型不够合理，输入和输出的对应关系不够精确，利用点值来代替区间数据产生建立的模型在可靠性和实用性方面仍然存在一些问题。

因此，亟待研究一种不需要反复生产试验、过程简单、耗时短、成本低廉、可操作性强的聚酯纤维纺丝工艺参数的配置方法。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的配置方法需要反复生产试验、过程复杂、耗时长、成本较高、可操作性弱以及利用点值来进行建模会造成模型不够合理的问题，提供一种纺丝工序级联建模分段区间参数配置方法。本发明在聚酯纤维纺丝过程中，采取分段建模并进行误差补偿的方式，可以对生产过程进一步细化，预测中间生产过程中例如取向度、张力、直径等材料结构区间数值信息，进一步指导后续生产。用本文中建立好的改进IRBFNN算法模型，输入值为期望工艺参数区间数值，经过建立好的误差补偿模型，最终得到期望的聚酯纤维性能指标取值区间，如果得到的期望聚酯纤维性能指标就是拟生产的聚酯纤维性能指标取值区间，那么期望工艺参数就是拟投入生产的配置工艺参数取值区间。

为达到上述目的，本发明采用的方案如下：

一种纺丝工序级联建模分段区间参数配置方法，随机生成多组聚酯纤维纺丝工序分段参数取值区间后，预测各组对应的聚酯纤维的性能指标取值区间，再根据聚酯纤维的性能指标取值区间挑选出一组聚酯纤维纺丝工序分段参数取值区间后，按其进行配置；

预测前按聚酯纤维纺丝工序将聚酯纤维生产过程分为多个主体预测段A₁～A_m，在主体预测段A_i与A_i+1之间增设误差预测段B_i，i＝1,2,3...m-1，确定各预测段对应的训练好的算法模型；