提出了一种在线测量混炼胶粘度的新方法.该方法以对角递归神经网络为基础,综合考虑混炼过程各因素对胶料粘度的影响,建立起胶料粘度的软测量模型.根据此方法,设计了以数字信号处理器(DSP)为核心的在线测量仪,并进行了现场试验,试验结果表明:与数学建模方法相比,该仪器能更好地实现混炼胶粘度的实时测量.

提出了一种在线测量混炼胶粘度的新方法。该方法以RBF神经网络为基础，综合考虑混炼过程各因素对胶料粘度的影响，建立起胶料粘度的软测量模型。根据此方法，研制了以DSP为核心的在线测量仪，并进行了现场试验。试验结果表明测量仪输出与实验室检验值基本一致。最大偏差未超过1个门尼，完全满足生产现场对粘度实时测量的精度要求。该测量仪较大地提高了橡胶混炼的生产效率，并为粘度最优控制奠定了基础。