[发明专利]一种在线监测注塑机止逆阀磨损状态的装置与方法

权利要求书

1.一种在线监测注塑机止逆阀磨损状态的装置，设有微处理器，其特征在于，还包括直线位移传感器、荷重元压力传感器、注塑机工况采集装置、终端设备，所述微处理器分别与直线位移传感器、荷重元压力传感器、注塑机工况采集装置、终端设备连接，所述注塑机工况采集装置还与注塑机连接；

所述直线位移传感器、荷重元压力传感器、注塑机工况采集装置均设置在所述注塑机上，所述直线位移传感器用于采集螺杆位移信息，所述荷重元压力传感器用于采集螺杆受力信息，所述注塑机工况采集装置用于采集注塑工况信息；

所述微处理器用于输出止逆阀磨损程度，设定不同等级磨损状态阈值，根据止逆阀磨损程度和不同等级磨损状态阈值确定止逆阀磨损状态；

所述终端设备用于显示止逆阀磨损状态。

2.根据权利要求1所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的装置，其特征在于，所述直线位移传感器设置在所述螺杆的末端一侧。

3.根据权利要求1所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的装置，其特征在于，所述荷重元压力传感器设置在所述螺杆的末端边缘部分。

4.根据权利要求1所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的装置，其特征在于，所述注塑机工况采集装置任意设置在注塑机上。

5.根据权利要求1所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的装置，其特征在于，所述注塑工况信息具体包括注射速度、最小垫料、V/P转换点和原材料工艺条件。

6.根据权利要求5所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的装置，其特征在于，所述原材料工艺条件包括熔融指数性能指标。

7.一种在线监测注塑机止逆阀磨损状态的方法，其特征在于，包括以下步骤：

注塑数据采集步骤：采集螺杆位移信息、螺杆受力信息和注塑工况信息；

注塑数据采集处理步骤：将螺杆位移信息、螺杆受力信息由模拟信号转为数字信号，基于螺杆位移信息、螺杆受力信息进行拟合处理形成注塑过程数据，所述注塑过程数据包括荷重元压力曲线和螺杆位移曲线；

注塑特征集生成步骤：基于注塑过程数据进行提取数据特征并结合注塑工况信息进行特征向量化得到注塑特征集，所述数据特征包括最值、均值、协方差、偏度和单次注塑的功耗；

止逆阀磨损状态预测步骤：基于注塑特征集结合机器学习训练后的止逆阀磨损状态评估模型进行预测，确定止逆阀的磨损状态。

8.根据权利要求7所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的方法，其特征在于，所述训练数据采集步骤，具体设置注塑机在相同温度、注射速度、相同物料下采集。

9.根据权利要求7所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的方法，其特征在于，所述注塑特征集生成步骤，具体包括以下步骤：

提取注塑过程数据，提取第一数据特征，所述第一数据特征包括最值、均值、协方差、偏度，基于第一数据特征形成第一注塑数据特征矩阵，将第一注塑数据特征矩阵进行特征向量化得到单个注塑样本的第一特征向量；

结合荷重元压力曲线、螺杆位移曲线，采用注塑功耗公式计算单次注塑的功耗，所述注塑功耗公式具体为：

w＝∫f_loadcell(t)·f’_position(t)dt

其中，f_loadcell(t)表示荷重元压力曲线函数，f’_position(t)表示螺杆速度，w表示单次注塑的螺杆做功，t表示时间变量；

将单次注塑的螺杆做功w添加到注塑样本的第一特征向量中得到注塑样本的第二特征向量，结合注塑样本的第二特征向量和注塑工况信息进行特征向量化形成一个注塑样本的第三特征向量；

将所有注塑样本的第三特征向量集成为一个注塑特征集。

10.根据权利要求7所述的在线监测注塑机止逆阀磨损状态的方法，其特征在于，在所述止逆阀磨损状态预测步骤中，所述机器学习训练后的止逆阀磨损状态评估模型采用以下步骤进行建立：

磨损状态模拟步骤：分别制造不同程度磨损缺陷的止逆阀以模拟不同程度磨损状态的止逆阀，通过在栓胶圈和射胶介子之间形成不同深度的缺口以模拟不同磨损状态的止逆阀；

训练数据采集步骤：在止逆阀的不同磨损状态下采集螺杆位移信息、螺杆受力信息和注塑工况信息；

训练数据采集处理步骤：将螺杆位移信息、螺杆受力信息由模拟信号转为数字信号，基于螺杆位移信息、螺杆受力信息进行拟合处理形成注塑过程数据，其中注塑过程数据包括荷重元压力曲线和螺杆位移曲线；

训练集生成步骤：基于注塑过程数据进行提取数据特征并结合注塑工况信息进行特征向量化得到注塑特征集，将止逆阀的磨损程度作为训练标签，形成注塑训练集；

训练步骤：利用机器学习算法建立止逆阀磨损状态评估模型，当达到预设训练次数时且止逆阀磨损程度的测试准确值达到预设测试准确阈值时，训练结束，即得到训练后的止逆阀磨损状态评估模型。