本发明涉及中空吹塑机，更具体的说是涉及一种中空吹塑机智能控制方法及系统。
背景技术：
1、中空吹塑机是一种塑料成型设备，通过将塑料颗粒加热融化后，利用吹塑成型技术将软化的塑料吹气成型，最终形成中空的塑料制品，如瓶子、容器、桶等，广泛应用于食品、饮料、日化、医药等行业的包装领域。
2、吹塑过程通常包括型坯成型、型坯吹胀、冷却固化等几个阶段。其中，型坯成型阶段挤出机的口模间隙、挤出压力、挤出机加热系统的温度，型坯吹胀阶段的吹气压力、吹压时间、吹气温度，模具的合模速度，冷却固化阶段的冷却时间、冷却温度等不同的吹塑工艺参数之间复杂的耦合作用对最终吹塑产品产生的厚度，尤其是厚度的均匀性具有重大影响。例如，型坯成型阶段，不同的模口间隙和挤出压力会使型坯各个部位具有不同的厚度，对吹胀后成型的产品厚度具有重要影响；型坯吹胀阶段，不同的吹气压力和吹气温度会影响型坯膨胀后的均匀性，同时吹胀时型坯不但受吹气的压力作用，还受重力的影响具有向下的拉伸力，吹压时间的长度也会影响吹塑产品垂直方向的均匀性。吹塑产品厚度的不均匀会导致较薄的部分结构强度不足，产品不能满足设计使用要求，但是吹塑工艺的各个参数与厚度均匀性之间的关系复杂，难以通过简单数值建模和公式直接计算得到，往往根据经验或实验得到一个相对均匀的吹塑产品，需要通过增加产品的整体厚度满足产品结构强度设计要求。
3、因此，如何对吹塑工艺参数与厚度均匀性之间的关系进行分析，从而提高吹塑产品的厚度均匀性是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种中空吹塑机智能控制方法及系统，通过建立循环网络模型对吹塑工艺中的各个参数与吹塑产品的厚度均匀性进行分析，从而更好的辅助调整吹塑工艺，满足吹塑产品的设计要求。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、本发明公开了一种中空吹塑机智能控制方法，具体步骤如下：
4、获取中空吹塑机不同工艺参数下，对应吹塑产品的厚度均匀性数据；
5、对所述工艺参数进行预处理得到标准化工艺序列，结合对应的所述厚度均匀性数据得到样本数据，进而构建样本数据集；
6、构建循环神经网络，并利用所述样本数据集进行训练，得到厚度均匀性预测模型；
7、以所述厚度均匀性预测模型作为适应度函数，利用粒子群算法确定厚度均匀性最优工艺参数，根据所述最优工艺参数控制中空吹塑机进行吹塑。
8、进一步的，所述工艺参数包括吹塑机各时刻：型坯机构的口模间隙、挤出压力、原料温度，吹塑机构吹气压力、吹气温度，以及模具的合模速度、冷却温度。
9、进一步的，所述预处理包括：
10、删除各时刻的工艺参数中的异常值，并对缺失值进行补充；
11、以任一吹塑产品某一时刻的工艺参数中各参数构成一个数据单元，各时刻的所述数据单元按时间顺序构成一个工艺序列；对不同吹塑产品的不同工艺参数进行整理得到全部工艺序列；
12、根据型坯成型结束时刻或者型坯吹胀开始时刻，确定所述工艺序列的中间点；
13、根据各所述工艺序列中间点确定型坯成型最大长度和吹胀成型最大长度，并根据所述型坯成型最大长度与所述吹胀成型最大长度，确定标准化工艺序列的型坯成型长度、吹胀成型长度，以及标准化工艺序列的中间点；
14、将各所述工艺序列的中间点与所述标准化工艺序列的中间点对齐，并对各所述工艺序列前后进行填充，使各所述工艺序列与标准化工艺序列长度相同，从而将各所述工艺序列转化为所述标准化工艺序列。
15、进一步的，所述循环神经网络中隐藏层由特征编码模块、更新门、重置门组成；所述隐藏层的输入为t-1时刻上一隐藏层的输出和所述标准化工艺序列t时刻的工艺参数，利用激活函数分别计算隐藏层的特征编码、更新系数、重置系数；所述特征编码用于控制所述厚度均匀性的预测值的变化趋势，使所述厚度均匀性的预测值在局部区间内波动；所述更新系数和所述重置系数用于控制隐藏层前一时刻到当前时刻的参数信息传递。
16、进一步的，所述特征编码模块，计算t时刻的特征编码公式为：
17、
18、其中，ft为特征编码，wft为特征编码模块产品训练参数，xt为t时刻的工艺参数，σ(·)为sigmoid激活函数，是ft的值域为(0.5,1.5)，当ft大于1表示厚度均匀性的预测值具有增大趋势，小于1则表示有减小趋势；
19、所述更新门，计算所述更新系数公式为：
20、zt＝σ(wzt·[ht-1,xt])；
21、所述重置门，计算所述重置系数公式为：
22、rt＝σ(wrt·[ht-1,xt])；
23、其中，zt为更新系数，wzt更新门产品训练参数，ht-1为上一隐藏层的输出，rt重置系数，wrt为重置门产品训练参数，σ(·)为sigmoid激活函数，使zt、rt的值域为(0,1)；zt用于控制前一时刻的参数信息被带入到当前参数中的程度，zt越大前一时刻的参数信息带入越多，rt用于控制前一时刻的参数信息被写入当前的候选集上，rt越大前一时刻的参数信息写入越多。
24、进一步的，当前时刻隐藏层的输出ht的公式为：
25、
26、其中，为所述候选集，为候选集产品训练参数，tanh为激活函数，*表示矩阵乘积；
27、所述循环神经网络的输出层为全连接层，根据最后一层隐藏层的输出ht′计算所述循环神经网络的输出，公式为：
28、yt＝wo·ht′+bo；
29、其中yt为循环神经网络的输出，wo、bo均为全连接神经网络的训练参数。
30、进一步的，所述厚度均匀性数据通过以下方式获取：
31、在吹塑产品内设置光源，将吹塑产品置于避光环境中，拍摄吹塑产品的外表面展开图；
32、通过高斯滤波和伽马变换对所述展开图进行预处理，根据预处理后的展开图的灰度值进行图像分割，通过连通域查找确定分割后的各个图像区域；
33、分别计算各所述图像区域的重心，并根据所述重心的位置对所述预处理后的展开图进行细分得到对应的维诺图，利用所述维诺图表征吹塑产品的厚度均匀性。
34、进一步的，所述利用所述维诺图表征吹塑产品的厚度均匀性，具体为：
35、根据吹塑产品的几何形状确定标准表面积；
36、根据所述维诺图中的各小区域的面积，计算吹塑产品的展开图的像素面积；
37、利用所述标准表面积和所述像素面积对各所述小区域的面积进行修正；
38、计算所述小区域的面积平均值，计算各所述小区域的面积与所述平均值的差值，然后将所述差值求平方并累加得到累加值，累加值与所述小区域的数量作商后开方得到所述厚度均匀性的表征参数。
39、进一步的，所述利用粒子群算法确定厚度均匀性最优工艺参数，具体包括：在所述工艺参数的设计范围内，随机生成初始粒子群，并初始化工艺参数；利用所述厚度均匀性预测模型作为适应度函数，计算所述子粒子群的适应度值，以全局最优为收敛方向迭代更新各粒子的速度和位置，直到满足收敛条件；根据收敛后的离子群全局最优解确定的工艺参数即为所述最优工艺参数。
40、本发明还公开了一种中空吹塑机智能控制系统，包括：
41、数据获取模块：获取中空吹塑机不同工艺参数下，对应吹塑产品的厚度均匀性数据；
42、预处理模块：对所述工艺参数进行预处理得到标准化工艺序列，结合对应的所述厚度均匀性数据得到样本数据，进而构建样本数据集；
43、模型构建训练模块：构建循环神经网络，并利用所述样本数据集进行训练，得到厚度均匀性预测模型；
44、数据处理模块：以所述厚度均匀性预测模型作为适应度函数，利用粒子群算法确定厚度均匀性最优工艺参数。
45、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种中空吹塑机智能控制方法及系统，通过设置不同工艺参数，并实际获取对应工艺参数下的吹塑产品厚度均匀性数据，进一步整理得到标准的工艺参数数据序列；进而构建循环神经网络模型，能够对不同时刻的具体工艺参数以及该时刻之前的工艺参数进行分析，对各不同时刻的不同工艺参数前后之间的复杂耦合作用进行学习，得到对应工艺参数序列的厚度均匀性预测模型；最后利用粒子群算法，寻找厚度均匀性最优的工艺参数，从而根据最优的工艺参数控制吹塑机进行吹塑，从而提高吹塑产品的厚度均匀性，在满足吹塑产品结构强度设计要求的同时，最大程度地减少了原料的使用量降低成本。
1.一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，所述工艺参数包括吹塑机各时刻：型坯机构的口模间隙、挤出压力、原料温度，吹塑机构吹气压力、吹气温度，以及模具的合模速度、冷却温度。
3.根据权利要求1所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，所述预处理包括：
4.根据权利要求1所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，所述循环神经网络中隐藏层由特征编码模块、更新门、重置门组成；所述隐藏层的输入为t-1时刻上一隐藏层的输出和所述标准化工艺序列t时刻的工艺参数，利用激活函数分别计算隐藏层的特征编码、更新系数、重置系数；所述特征编码用于控制所述厚度均匀性的预测值的变化趋势，使所述厚度均匀性的预测值在局部区间内波动；所述更新系数和所述重置系数用于控制隐藏层前一时刻到当前时刻的参数信息传递。
5.根据权利要求4所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，当前时刻隐藏层的输出ht的公式为：
7.根据权利要求1所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，所述厚度均匀性数据通过以下方式获取：
8.根据权利要求7所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，所述利用所述维诺图表征吹塑产品的厚度均匀性，具体为：
9.根据权利要求1所述的一种中空吹塑机智能控制方法，其特征在于，所述利用粒子群算法确定厚度均匀性最优工艺参数，具体包括：在所述工艺参数的设计范围内，随机生成初始粒子群，并初始化工艺参数；利用所述厚度均匀性预测模型作为适应度函数，计算所述子粒子群的适应度值，以全局最优为收敛方向迭代更新各粒子的速度和位置，直到满足收敛条件；根据收敛后的离子群全局最优解确定的工艺参数即为所述最优工艺参数。
10.一种中空吹塑机智能控制系统，其特征在于，包括：
