一种PVC干燥床的含水量智能控制方法及系统与流程

一种pvc干燥床的含水量智能控制方法及系统
技术领域
1.本发明涉及含水量控制技术领域，具体而言，涉及一种pvc干燥床的含水量智能控制方法及系统。


背景技术：

2.在pvc干燥床控制过程中，有很多因素对产品水分有影响，一般采用人为控制，但由于工作人员的操作思路不一样，导致最终的结果也不一样，而现实控制过程中各种干扰因素错综复杂，其操作流程无固定模式，调节量的大小都是依靠事后观察和化验结果决定的，导致滞后性非常大，其产品的含水量经常大幅波动。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种pvc干燥床的含水量智能控制方法及系统。
4.本发明的实施例通过以下技术方案实现：
5.一种pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.采集pvc干燥床的实时生产数据，并对实时生产数据进行清洗处理和筛选处理，得到最新生产数据；
7.剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据；
8.计算标准生产数据的权重比；
9.根据标准生产数据的权重比，构建含水量平衡控制模型，利用含水量平衡控制模型控制pvc干燥床的含水量。
10.进一步地，实时生产数据包括pvc干燥床的实时风量数据、实时床温数据和实时热水温度数据。
11.进一步地，实时生产数据的清洗处理方法具体为：
12.将实时风量数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时风量数据剔除，完成实时风量数据清洗处理；
13.将实时床温数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时床温数据剔除，完成实时床温数据清洗处理；
14.将实时热水温度数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时热水温度数据剔除，完成实时热水温度数据清洗处理。
15.进一步地，实时生产数据的筛选处理方法具体为：剔除实时风量数据、实时床温数据以及实时热水温度数据中为零的数据，生成最新风量数据、最新床温数据和最新热水温度数据，并作为最新生产数据。
16.进一步地，剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据，包括以下步骤：
17.设定风量清洗区间，将不属于风量清洗区间的最新风量数据作为异常数据，并剔除；
18.设定床温清洗区间，将不属于床温清洗区间的最新床温数据作为异常数据，并剔
除；
19.设定热水温度清洗区间，将不属于热水温度清洗区间的最新热水温度数据作为异常数据，并剔除；
20.将剩余的最新风量数据、最新床温数据和最新热水温度数据作为标准生产数据。
21.进一步地，风量清洗区间(f
min
,f
max
)的计算公式为：
[0022][0023][0024]
式中，f
min
表示风量清洗区间的左端点，f
max
表示风量清洗区间的右端点，c表示大于1的常数，f
mid
表示最新风量数据的中值，f
max
表示最新风量数据的最大值，f
min
表示最新风量数据的最小值，m表示最新风量数据的个数，fm表示第m个最新风量数据；
[0025]
床温清洗区间(t
min
,t
max
)的计算公式为：
[0026][0027][0028]
式中，t
min
表示床温清洗区间的左端点，t
max
表示床温清洗区间的右端点，t
mid
表示最新床温数据的中值，t
max
表示最新床温数据的最大值，t
min
表示最新床温数据的最小值，n表示最新床温数据的个数，tn表示第n个最新床温数据；
[0029]
热水温度清洗区间(h
min
,h
max
)的计算公式为：
[0030][0031][0032]
式中，h
min
表示热水温度清洗区间的左端点，h
max
表示热水温度清洗区间的右端点，h
mid
表示最新热水温度数据的中值，h
max
表示最新热水温度数据的最大值，h
min
表示最新热水温度数据的最小值，k表示最新热水温度数据的个数，hk表示第k个最新热水温度数据。
[0033]
进一步地，标准生产数据的权重比q的计算公式为：
[0034][0035]
式中，f0表示所有标准风量数据，t0表示所有标准床温数据，h0表示所有标准热水温度数据，|
·
|表示集合内所包含的元素个数，h
ave
表示所有标准风量数据的均值，t
ave
表示所有标准床温数据的均值，h
ave
表示所有标准热水温度数据的均值。
[0036]
进一步地，含水量平衡控制模型z的计算公式为：
[0037][0038]
式中，h
ave
表示所有标准风量数据的均值，t
ave
表示所有标准床温数据的均值，h
ave
表示所有标准热水温度数据的均值，q表示标准生产数据的权重比，λ1表示第一常数，λ2表示第二常数，λ3表示第三常数。
[0039]
本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：该pvc干燥床的含水量智能控制方法筛选并清洗生产过程数据中的不合理数据，得到最新生产数据；基于清洗区间，剔除最新生产数据中的异常数据；基于数据集合运算，得到权重比；构建含水量平衡控制模型最终完成含水量控制，整个过程不需要人工频繁调节风量、床温和热水温度，可实现智能控制，且含水量平衡控制模型能够预测含水量。
[0040]
本发明还提供了一种pvc干燥床的含水量智能控制方法，包括数据预处理模块、数据剔除模块和含水量控制模块；
[0041]
数据预处理模块用于采集pvc干燥床的实时生产数据，并对实时生产数据进行清洗处理和筛选处理，得到最新生产数据；
[0042]
数据剔除模块用于剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据；
[0043]
含水量控制模块用于计算标准生产数据的权重比，构建含水量平衡控制模型，利用含水量平衡控制模型控制pvc干燥床的含水量。
[0044]
本发明实施例的技术方案至少具有如下优点和有益效果：该pvc干燥床的含水量智能控制系统不需要人工频繁调节风量、床温和热水温度，可实现智能控制，且含水量平衡控制模型能够预测含水量。
附图说明
[0045]
图1为本发明实施例提供的含水量智能控制方法的流程图；
[0046]
图2为本发明实施例提供的含水量智能控制系统的结构图。
具体实施方式
[0047]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0048]
一种pvc干燥床的含水量智能控制方法包括以下步骤：
[0049]
采集pvc干燥床的实时生产数据，并对实时生产数据进行清洗处理和筛选处理，得到最新生产数据；
[0050]
剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据；
[0051]
计算标准生产数据的权重比；
[0052]
根据标准生产数据的权重比，构建含水量平衡控制模型，利用含水量平衡控制模型控制pvc干燥床的含水量。
[0053]
在本发明实施例中，实时生产数据包括pvc干燥床的实时风量数据、实时床温数据
和实时热水温度数据。
[0054]
在本发明实施例中，实时生产数据的清洗处理方法具体为：
[0055]
将实时风量数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时风量数据剔除，完成实时风量数据清洗处理；
[0056]
将实时床温数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时床温数据剔除，完成实时床温数据清洗处理；
[0057]
将实时热水温度数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时热水温度数据剔除，完成实时热水温度数据清洗处理。
[0058]
在本发明实施例中，实时生产数据的筛选处理方法具体为：剔除实时风量数据、实时床温数据以及实时热水温度数据中为零的数据，生成最新风量数据、最新床温数据和最新热水温度数据，并作为最新生产数据。
[0059]
在本发明实施例中，剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据，包括以下步骤：
[0060]
设定风量清洗区间，将不属于风量清洗区间的最新风量数据作为异常数据，并剔除；
[0061]
设定床温清洗区间，将不属于床温清洗区间的最新床温数据作为异常数据，并剔除；
[0062]
设定热水温度清洗区间，将不属于热水温度清洗区间的最新热水温度数据作为异常数据，并剔除；
[0063]
将剩余的最新风量数据、最新床温数据和最新热水温度数据作为标准生产数据。
[0064]
在本发明实施例中，风量清洗区间(f
min
,f
max
)的计算公式为：
[0065][0066][0067]
式中，f
min
表示风量清洗区间的左端点，f
max
表示风量清洗区间的右端点，c表示大于1的常数，f
mid
表示最新风量数据的中值，f
max
表示最新风量数据的最大值，f
min
表示最新风量数据的最小值，m表示最新风量数据的个数，fm表示第m个最新风量数据；
[0068]
床温清洗区间(t
min
,t
max
)的计算公式为：
[0069][0070][0071]
式中，t
min
表示床温清洗区间的左端点，t
max
表示床温清洗区间的右端点，t
mid
表示最新床温数据的中值，t
max
表示最新床温数据的最大值，t
min
表示最新床温数据的最小值，n表示最新床温数据的个数，tn表示第n个最新床温数据；
[0072]
热水温度清洗区间(h
min
,h
max
)的计算公式为：
[0073][0074][0075]
式中，h
min
表示热水温度清洗区间的左端点，h
max
表示热水温度清洗区间的右端点，h
mid
表示最新热水温度数据的中值，h
max
表示最新热水温度数据的最大值，h
min
表示最新热水温度数据的最小值，k表示最新热水温度数据的个数，hk表示第k个最新热水温度数据。
[0076]
在本发明实施例中，标准生产数据的权重比q的计算公式为：
[0077][0078]
式中，f0表示所有标准风量数据，t0表示所有标准床温数据，h0表示所有标准热水温度数据，|
·
|表示集合内所包含的元素个数，h
ave
表示所有标准风量数据的均值，t
ave
表示所有标准床温数据的均值，h
ave
表示所有标准热水温度数据的均值。
[0079]
在本发明实施例中，含水量平衡控制模型z的计算公式为：
[0080][0081]
式中，h
ave
表示所有标准风量数据的均值，t
ave
表示所有标准床温数据的均值，h
ave
表示所有标准热水温度数据的均值，q表示标准生产数据的权重比，λ1表示第一常数，λ2表示第二常数，λ3表示第三常数。
[0082]
基于以上方法，本发明还提供了一种pvc干燥床的含水量智能控制方法，如图2所示，包括数据预处理模块、数据剔除模块和含水量控制模块；
[0083]
数据预处理模块用于采集pvc干燥床的实时生产数据，并对实时生产数据进行清洗处理和筛选处理，得到最新生产数据；
[0084]
数据剔除模块用于剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据；
[0085]
含水量控制模块用于计算标准生产数据的权重比，构建含水量平衡控制模型，利用含水量平衡控制模型控制pvc干燥床的含水量。
[0086]
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：采集pvc干燥床的实时生产数据，并对实时生产数据进行清洗处理和筛选处理，得到最新生产数据；剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据；计算标准生产数据的权重比；根据标准生产数据的权重比，构建含水量平衡控制模型，利用含水量平衡控制模型控制pvc干燥床的含水量。2.根据权利要求1所述的pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于：所述实时生产数据包括pvc干燥床的实时风量数据、实时床温数据和实时热水温度数据。3.根据权利要求2所述的pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于：所述实时生产数据的清洗处理方法具体为：将实时风量数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时风量数据剔除，完成实时风量数据清洗处理；将实时床温数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时床温数据剔除，完成实时床温数据清洗处理；将实时热水温度数据按照采样时间进行排序，将同一时刻重复的实时热水温度数据剔除，完成实时热水温度数据清洗处理。4.根据权利要求2所述的pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于：所述实时生产数据的筛选处理方法具体为：剔除实时风量数据、实时床温数据以及实时热水温度数据中为零的数据，生成最新风量数据、最新床温数据和最新热水温度数据，并作为最新生产数据。5.根据权利要求4所述的pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于：所述剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据，包括以下步骤：设定风量清洗区间，将不属于风量清洗区间的最新风量数据作为异常数据，并剔除；设定床温清洗区间，将不属于床温清洗区间的最新床温数据作为异常数据，并剔除；设定热水温度清洗区间，将不属于热水温度清洗区间的最新热水温度数据作为异常数据，并剔除；将剩余的最新风量数据、最新床温数据和最新热水温度数据作为标准生产数据。6.根据权利要求5所述的pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于：所述风量清洗区间(f
min
,f
max
)的计算公式为：)的计算公式为：式中，f
min
表示风量清洗区间的左端点，f
max
表示风量清洗区间的右端点，c表示大于1的常数，f
mid
表示最新风量数据的中值，f
max
表示最新风量数据的最大值，f
min
表示最新风量数据的最小值，m表示最新风量数据的个数，f
m
表示第m个最新风量数据；所述床温清洗区间(t
min
,t
max
)的计算公式为：
式中，t
min
表示床温清洗区间的左端点，t
max
表示床温清洗区间的右端点，t
mid
表示最新床温数据的中值，t
max
表示最新床温数据的最大值，t
min
表示最新床温数据的最小值，n表示最新床温数据的个数，t
n
表示第n个最新床温数据；所述热水温度清洗区间(h
min
,h
max
)的计算公式为：)的计算公式为：式中，h
min
表示热水温度清洗区间的左端点，h
max
表示热水温度清洗区间的右端点，h
mid
表示最新热水温度数据的中值，h
max
表示最新热水温度数据的最大值，h
min
表示最新热水温度数据的最小值，k表示最新热水温度数据的个数，h
k
表示第k个最新热水温度数据。7.根据权利要求1所述的pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于：所述标准生产数据的权重比q的计算公式为：式中，f0表示所有标准风量数据，t0表示所有标准床温数据，h0表示所有标准热水温度数据，|
·
|表示集合内所包含的元素个数，h
ave
表示所有标准风量数据的均值，t
ave
表示所有标准床温数据的均值，h
ave
表示所有标准热水温度数据的均值。8.根据权利要求1所述的pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于：所述含水量平衡控制模型z的计算公式为：式中，h
ave
表示所有标准风量数据的均值，t
ave
表示所有标准床温数据的均值，h
ave
表示所有标准热水温度数据的均值，q表示标准生产数据的权重比，λ1表示第一常数，λ2表示第二常数，λ3表示第三常数。9.一种pvc干燥床的含水量智能控制方法，其特征在于，包括数据预处理模块、数据剔除模块和含水量控制模块；所述数据预处理模块用于采集pvc干燥床的实时生产数据，并对实时生产数据进行清洗处理和筛选处理，得到最新生产数据；所述数据剔除模块用于剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据；所述含水量控制模块用于计算标准生产数据的权重比，构建含水量平衡控制模型，利用含水量平衡控制模型控制pvc干燥床的含水量。

技术总结
本发明提供了一种PVC干燥床的含水量智能控制方法及系统，其方法包括以下步骤：采集PVC干燥床的实时生产数据，并对实时生产数据进行清洗处理和筛选处理，得到最新生产数据；剔除最新生产数据中的异常数据，得到标准生产数据；计算标准生产数据的权重比；根据标准生产数据的权重比，构建含水量平衡控制模型，利用含水量平衡控制模型控制PVC干燥床的含水量。该PVC干燥床的含水量智能控制方法不需要人工频繁调节风量、床温和热水温度，可实现智能控制，且含水量平衡控制模型能够预测含水量。且含水量平衡控制模型能够预测含水量。且含水量平衡控制模型能够预测含水量。


技术研发人员：李彪 周永曾 杨丽芳 邓发德 李雪 朱颖 魏吉健
受保护的技术使用者：云南天冶化工有限公司
技术研发日：2023.05.17
技术公布日：2023/8/16