基于统计模量和支持向量数据描述的注塑成型质量监测方法

针对注塑成型生产过程工况多而难于质量监测的问题,利用统计模量(statistics pattern,SP)简化数据结构、避免复杂的数据预处理,采用支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)算法解决多模态问题,并提出一种基于SP-SVDD的多工况注塑成型质量监测方法。以螺杆位移和模腔压力为样本数据的采集对象,提取过程数据的SP并建立SVDD模型。将基于SP-SVDD的监测方法与传统统计模量分析(statistics pattern analysis,SPA)监测方法进行对比,结果表明:基于SP-SVDD监测方法的准确率远高于传统SPA监测方法,SP-SVDD监测方法的故障集监测准确率为96.67%,且能同时监测不同工况的故障集,可以为多工况过程的质量监测提供参考。