способ определения реологических характеристик полимерных материалов

Формула изобретения

Способ определения реологических свойств полимерных материалов, по которому измеряют температуру на фильере, давление в отделителе низкого давления, уровень в отделителе низкого давления, скорость вращения шнека гранулятора, давление на фильере, отличающийся тем, что сигнал с выхода датчика температуры на фильере подают на первый вход нейросети, представляющей собой трехслойный персептрон, сигнал с выхода датчика давления подают на второй вход нейросети, сигнал с выхода датчика уровня в отделителе низкого давления подают на третий вход нейросети, сигнал с выхода датчика скорости вращения шнека гранулятора подают на четвертый вход нейросети, сигнал с выхода датчика давления на фильере подают на пятый вход нейросети, лабораторным путем определяют реологические характеристики, причем пробы для их определения совмещают во времени с моментами измерения входных параметров нейросети таким образом, чтобы получить наборы данных по срезам времени, количество которых не менее 1000 и по которым обучают нейросеть, после чего прекращают определять реологические характеристики лабораторным путем, а получают их с выхода обученной нейросети.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к области определения свойств полимерных материалов, в частности индекса расплава, непосредственно в процессе производства.

Известен способ, заключающийся в том, что исследуемое вещество при определенных внешних условиях (температура, давление) пропускают через калиброванное отверстие и по скорости прохождения вещества через него определяют его свойства. Данный способ реализован в устройстве для исследования реологических свойств полимерных материалов, состоящем из электронной системы управления и измерения характеристик полимерных материалов. Исследования выполняются в лабораторных условиях (лабораторный способ) (а. с. СССР 1376001, МПК 4 G 01 N 11/04, 23.02.88).

Недостатком способа является невозможность определения характеристик полимерных материалов в реальном масштабе времени в процессе самого производства.

Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату к заявленному является способ, заключающийся в том, что измеряют температуру на фильере, давление в отделителе низкого давления, уровень в отделителе низкого давления, скорость вращения шнека гранулятора, давление на фильеру, затем определяют коэффициенты, которые находятся по графическим зависимостям, построенным по показаниям этих же датчиков, после чего в вычислительном устройстве по математической формуле, включающей в себя значения этих величин, автоматически вычисляют значения реологических характеристик (Коновалов Г. М., Кривошеев В.П., Графов А.А. Связь индекса расплава полиэтилена низкой плотности с крутящим моментом шнека гранулятора. //Пластические массы. 1972, 9, с. 30-32).

Недостатком способа является его большая погрешность из-за приближенных значений коэффициентов, а также из-за самой формулы, которая получена эмпирическим путем.

Задача изобретения - повышение точности автоматического определения реологических свойств расплавов полимеров непосредственно в процессе их производства в реальном масштабе времени без вмешательства оператора.

Поставленная задача решается тем, что в способе определения реологических свойств полимерных материалов, основанном на измерении температуры на фильере, давления в отделителе низкого давления, уровня в отделителе низкого давления, скорости вращения шнека гранулятора, давления на фильере, в отличие от прототипа сигнал с выхода датчика температуры на фильере подают на первый вход нейросети, представляющей собой трехслойный персептрон, сигнал с выхода датчика давления подают на второй вход нейросети, сигнал с выхода датчика уровня в отделителе низкого давления подают на третий вход нейросети, сигнал с выхода датчика скорости вращения шнека гранулятора подают на четвертый вход нейросети, сигнал с выхода датчика давления на фильере подают на пятый вход нейросети, лабораторным путем определяют реологические характеристики, причем пробы для их определения совмещают во времени с моментами измерения входных параметров нейросети таким образом, чтобы получить наборы данных по срезам времени, количество которых не менее 1000 и по которым обучают нейросеть, после чего прекращают определять реологические характеристики лабораторным путем, а получают их с выхода обученной нейросети.

Пример конкретной реализации способа

Сущность предлагаемого способа состоит в том, что создают базу данных измеряемых параметров и параметров, определяемых лабораторным способом, с привязкой ко времени. Накопление базы данных происходит в процессе производства. Измеряют температуру на фильере (рабочий диапазон 100-300^oС), давление в отделителе низкого давления (рабочий диапазон 0,3-2 кг/см²), уровень в отделителе низкого давления (рабочий диапазон 10-40%), скорость вращения шнека гранулятора (рабочий диапазон 50-150 об/мин), давление на фильере (рабочий диапазон 30-200^oС) и фиксируют время. После получения значений реологических параметров (например, индекс расплава), другим методом (лабораторным), их добавляют в эту базу данных к указанному моменту времени. Схема способа представлена на чертеже, где Т_ф - температура на фильере; Р_онд - давление в отделителе низкого давления; L_онд - уровень в отделителе низкого давления; М - скорость вращения шнека гранулятора; Р_ф - давление на фильере; БП - блок преобразования сигналов.

Накопленные данные используют для обучения нейросети, непосредственно определяющей требуемую реологическую характеристику в реальном масштабе времени, основываясь на измеряемых значениях параметров с датчиков. Обучение осуществляется, например, методом обратного распространения (Горбань А.Н., Россиев Д. А. Нейронные сети на персональном компьютере. - Новосибирск: Сибирская издательская фирма РАН, 1996. - 276 с.). Для качественного обучения нейросети необходимо иметь базу, содержащую не менее 1000 записей в разных режимах работы производства. Обученная нейросеть определяет заданные параметры, например индекс расплава, с высокой точностью (см. таблицу).

Итак, заявленное изобретение позволяет повысить точность автоматического определения реологических характеристик в реальном масштабе времени.