混炼胶粘度测量仪的设计

　　0　引　言

　　橡胶混炼是轮胎加工的第一道工序,混炼的目的是将生胶及各种添加剂混合成均匀的、性能较为一致的胶料。混炼胶质量好坏直接决定后续工序的功效,并对轮胎性能具有相当大的影响。混炼过程中,保证混炼胶质量的主要手段就是控制其粘度,因此,实时测取混炼胶粘度是轮胎厂十分关心的问题。目前,对粘度的在线测量缺乏有效的方法,国内外大多数企业都是通过控制混炼温度或混炼时间来间接控制粘度,即当混炼温度或混炼时间达到某一设定值时,结束混炼,再将混炼胶料取样,并送到实验室或快检站检测其粘度指标。这种方法存在两大缺陷: (1)粘度除取决于混炼温度、混炼时间外,还与多种因素有关,因此,单纯的温度或时间控制,常常导致各批胶料在同样的工艺条件下,粘度波动较大; (2)实验室或快检站的粘度检测,耗时较长,一般要等待5~10 h才能进入下一工序,严重影响生产效率。

　　近年来,软测量技术得到很快发展和应用。其基本原理是采用生产过程中比较容易检测的工艺变量,运用机理分析、状态估计、神经网络等建模方法,在线估计出那些难以测量或无法测量的关键工艺参数^[1]。本文根据混炼过程的特点,研究了基于对角递归神经网络的胶料粘度软测量方法。根据此方法,设计了以DSP为核心的测量仪,精确实现胶料粘度的在线测量。

　　1　混炼过程

　　橡胶混炼由密炼机完成。生胶与各种添加剂在密炼室中混合,在密炼机转子转动所产生的机械剪切力作用下,胶料混合物依次发生破碎、分散、混合等过程,直至胶料粘度达到某一设定值,即结束混炼,并进行排胶。

　　根据密炼机流变学理论^[2],对一特定的密炼机,其密炼室胶料粘度可表示为

　　式中　ζ为胶料门尼粘度,ML(1+4)100℃;P为密炼机转子轴的瞬时功率, kW;n为转子转速,r·min^-1;c为密炼室胶料填充系数; t为混炼温度,℃。

　　由于式(1)描述的是一非常复杂的物理化学过程,其精确数学模型很难获取。

　　神经网络不需要过程的先验知识,能以任意精度逼近任意非线性映射,广泛用于复杂系统建模。常用的BP,RBF网络,虽然具有强有力的学习和非线性处理能力,但却不能捕捉系统的动态特性,从而限制了它在动态系统建模中的应用。传统的递归神经网络动态映射能力强,但结构复杂、学习缓慢,不利于实时应用。为此,本文采用对角递归神经网络^[3]建立胶料粘度的软测量模型。该网络既具有常规递归神经网络动态映射能力强的特点,又具有结构简单、学习快速的优势。

　　2　神经网络建模