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自适应递推核学习及在橡胶混炼过程在线质量预报的工业应用 被引量:2
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作者 刘毅 张锡成 +2 位作者 朱可辉 王海清 李平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期609-614,共6页
实时测取混炼胶门尼粘度是橡胶和轮胎厂十分关心和亟待解决的问题.采用两阶段递推核学习建模方法,按配方快速建立橡胶混炼过程门尼粘度的预报模型,并对模型进行递推更新以适应过程的快速变化.结合混炼过程的特点,提出一种适合门尼粘度... 实时测取混炼胶门尼粘度是橡胶和轮胎厂十分关心和亟待解决的问题.采用两阶段递推核学习建模方法,按配方快速建立橡胶混炼过程门尼粘度的预报模型,并对模型进行递推更新以适应过程的快速变化.结合混炼过程的特点,提出一种适合门尼粘度的性能指标,并推导了采用快速留一交叉验证法对核学习模型参数进行自适应选择,避免人为选取参数的片面性.所研发的先进密炼信息集成与控制系统已在国内多家大型橡胶和轮胎厂上线应用.门尼粘度实时预报的工业应用结果表明了其实用和有效性,对橡胶混炼过程具有重要的现实和经济意义. 展开更多
关键词 橡胶混炼过程 门尼粘度 核学习 递推估计 参数选择 交叉验证
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橡胶混炼过程在线质量预报专家系统
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作者 孙超 王海清 李平 《橡胶工业》 CAS 北大核心 2004年第7期428-431,共4页
采用模糊专家系统理论和实时数据库技术,建立橡胶混炼在线质量预报专家系统(RMES)。实现对生产过程中异常工况的实时诊断,预报可能发生的质量波动。RMES可以帮助操作人员找到引起质量波动的原因,给出相应处理信息,有效地保证混炼胶质量... 采用模糊专家系统理论和实时数据库技术,建立橡胶混炼在线质量预报专家系统(RMES)。实现对生产过程中异常工况的实时诊断,预报可能发生的质量波动。RMES可以帮助操作人员找到引起质量波动的原因,给出相应处理信息,有效地保证混炼胶质量的均一性。试验结果表明,RMES大大改善了目前生产过程中无法及时得到质量检测数据的问题,缩短了故障的持续时间。 展开更多
关键词 模糊专家系统 橡胶混炼过程 在线质量预测 自学习
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橡胶在密炼机内混炼过程的分析 被引量:6
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作者 马铁军 蔡群英 +1 位作者 黄有发 张海 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期119-122,共4页
通过橡胶混炼过程功率曲线分析、并把流变理论试验应用在混炼过程的两个重要阶段:即加入粉粒状填料之前及其全部混入胶料之后直到排料为止,证明密炼机转子的轴扭矩和密炼室中的物料粘度是成正比的(近似成线性关系)。
关键词 密炼机 橡胶混炼过程 流变学
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技术含量=经济价值
4
《特种橡胶制品》 2022年第3期4-4,共1页
一、原《橡胶塑料行业指南》编辑部内部资料:《特种橡胶实用配方与工艺》是一本系列特种橡胶制品的实用配方,每一种配方都有应用范围、实测数据和生产工艺。资料配有1.胶料的热炼方法及其注意事项;2.橡胶混炼过程中易出现的问题及解决... 一、原《橡胶塑料行业指南》编辑部内部资料:《特种橡胶实用配方与工艺》是一本系列特种橡胶制品的实用配方,每一种配方都有应用范围、实测数据和生产工艺。资料配有1.胶料的热炼方法及其注意事项;2.橡胶混炼过程中易出现的问题及解决办法。 展开更多
关键词 特种橡胶制品 橡胶塑料 内部资料 配方与工艺 生产工艺 橡胶混炼过程 技术含量 注意事项
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A novel Q-based online model updating strategy and its application in statistical process control for rubber mixing 被引量:2
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作者 Chunying Zhang Sun Chen +1 位作者 Fang Wu Kai Song 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期796-803,共8页
To overcome the large time-delay in measuring the hardness of mixed rubber, rheological parameters were used to predict the hardness. A novel Q-based model updating strategy was proposed as a universal platform to tra... To overcome the large time-delay in measuring the hardness of mixed rubber, rheological parameters were used to predict the hardness. A novel Q-based model updating strategy was proposed as a universal platform to track time-varying properties. Using a few selected support samples to update the model, the strategy could dramat- ically save the storage cost and overcome the adverse influence of low signal-to-noise ratio samples. Moreover, it could be applied to any statistical process monitoring system without drastic changes to them, which is practical for industrial practices. As examples, the Q-based strategy was integrated with three popular algorithms (partial least squares (PIE), recursive PIE (RPLS), and kernel PIE (KPIE)) to form novel regression ones, QPLS, QRPIE and QKPLS, respectively. The applications for predicting mixed rubber hardness on a large-scale tire plant in east China prove the theoretical considerations. 展开更多
关键词 Online model updating Rubber mixingQ statistic Hardness Rheological parameters Statistical process control
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