[发明专利]一种涤纶长丝熔体输送过程的工艺参数优化方法

说明书

本发明涉及一种涤纶长丝熔体输送过程的工艺参数优化方法，建立输入和输出分别为决策变量和优化目标的目标函数后，以一组决策变量值及其对应的目标函数值作为个体，采用改进的自适应角度惩罚距离选择机制在包含多个个体的种群中进行选择后确定一个最优个体进而得到最优工艺参数，其中改进的自适应角度惩罚距离选择机制是指对RVEA的角度惩罚进行改进的根据当前种群多样性自适应调整的角度惩罚选择机制。本发明提出的一种涤纶长丝熔体输送过程的工艺参数优化方法，能够对多个工艺参数进行优化，使熔体聚合物的性能优化更加全面，算法更加迅速高效，对实际生产有一定指导作用。

技术领域

本发明属于涤纶长丝聚酯纤维生产智能优化技术领域，涉及一种涤纶长丝熔体输送过程的工艺参数优化方法。

背景技术

涤纶长丝是一种重要的工业产品，其被广泛应用于各种服装产品及工业领域中。在涤纶长丝的生产制备过程中，熔体输送过程是其中的关键环节，所谓熔体输送过程是指从聚合车间的输送泵输出的熔体经聚合物输送管道而进入纺丝箱体的过程，包括聚合物输送管道、热媒循环加热和调节系统。

熔体输送的基本要求是在输送过程中能够保证聚合物质量均一且稳定，因为聚合物的质量会直接影响产品的最终性能。一般来说，熔体聚合物的性能指标主要是特性黏度降、压力降、温升以及停留时间。由于熔体输送过程是一个极其复杂的工业过程，从初始输入条件到最终熔体形成需要经历近10个反应器，其中有几十个参数会对产品的最终性能产生影响，而且这些性能的相互关系非常复杂，存在耦合和相互制约的关系，因此，熔体输送过程的工艺参数的优化是一个复杂的多目标优化问题。

目前对熔体输送过程进行优化的方法大多采用是传统的NSGA-II算法对2～3个性能指标进行优化，因为传统的优化算法可以在2～3维的目标优化上取得很好的效果，但是当目标维数高于3维的时候，传统优化算法采用的Pareto排序机制在高维多目标上难以保持解集的多样性和收敛性。但熔体输送过程是一个复杂的工业过程，其性能指标远远不止三个，对其进行2～3个目标的优化无法使得输送流程整体优化，因此，对熔体输送过程进行高维多目标的优化是非常必要的。近几年随着分解进化思想的发展，高维多目标问题得到了一定程度上的解决，其中，基于参考向量对目标空间进行分解的算法RVEA在高维多目标测试集上取得了很好的效果。

目前，关于将高维多目标优化算法应用到涤纶长丝生产过程的相关研究极少，尤其是将RVEA算法进行改进并应用到聚酯纤维熔体输送过程的研究，大多数采用实验调整、混合高斯模型和传统低维多目标优化算法对聚酯纤维纺丝过程和熔体输送过程进行优化。例如专利CN102817088A提出一种改进NSGA-Ⅱ的多目标优化算法对聚酯纤维熔体输送过程的工艺参数进行优化，解决的是一个三维工艺指标的优化问题，该算法对高维多目标优化问题无法保持解集的收敛性和多样性。

因此，研究一种能够对多个工艺参数进行优化的高维多目标涤纶长丝熔体输送过程的工艺参数优化方法具有十分重要的意义。

发明内容

本发明的目的是为了克服在现有技术的工艺参数智能优化方法在高维目标问题上优化效果不好，往往无法对整个熔体输送过程中的多个工艺参数进行全面优化的情况，提供一种能够对多个工艺参数进行优化的高维多目标涤纶长丝熔体输送过程的工艺参数优化方法。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种涤纶长丝熔体输送过程的工艺参数优化方法，建立输入和输出分别为决策变量和优化目标的目标函数后，以一组决策变量值及其对应的目标函数值作为个体，采用改进的自适应角度惩罚距离选择机制在包含多个个体的种群中进行选择后确定一个最优个体进而得到最优工艺参数；

所述决策变量和优化目标分别为涤纶长丝熔体输送过程中的多个可调工艺参数和多个工艺指标；

所述目标函数的建立基于整体聚酯纤维熔体输送机理模型与理想性能指标值的结合，所述理想性能指标值为工业现场稳态运行时各个工艺指标的实际值；