本發明公開了一種基于神經網絡的輪胎硫化機能耗異常檢測方法,其包括采集工藝數據、計算理論能耗、采集能耗數據、計算實際能耗、計算能源效率、采集產品參數、采集環境參數、建立神經網絡預測。本發明通過連續采集輪胎硫化過程中的溫度信號、壓力信號以及蒸汽流量信號,作為基礎數據;然后基于硫化的物理過程和化學變化,準確計算硫化過程中的有效能耗和能效;最后將輪胎的規格參數、性能參數和環境參數作為輸入向量進行神經網絡學習,在經過多組標準工件和加工過程的參數學習后,確定神經網絡中的連接權重;在確定產品能耗允許的波動區間閾值后,根據訓練好的神經網絡可以對當前硫化機的能耗工況進行實時預測判斷,及時發現能耗異常信息。
聲明:
“基于神經網絡的輪胎硫化機能耗異常檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)