[发明专利]胶液混制质量的在线控制方法、装置、系统和存储介质

权利要求书

1.一种胶液混制质量的在线控制方法，其特征在于，包括：

在线获取胶液的近红外光谱数据；

根据所述光谱数据在预先建立的光谱-指标关系模型中获得对应的胶液的至少一项指标；

若所述指标未达到要求，则根据预先建立的指标-参数关系模型，获得反应釜的至少一个参数并调整；

在线获取胶液的光谱数据之前，还包括建立光谱-指标关系模型和指标-参数关系模型；

建立光谱-指标关系模型，具体包括：

分别采集多个胶液样品的光谱数据和指标，所述指标包括粘度、固含量和均匀性的至少一项；

将所述多个胶液样品分为第一校正集样品和第一验证集样品；

利用所述第一校正集样品，通过化学计量学方法，将所述第一校正集样品的光谱数据分别与每一项指标进行关联，建立至少一个光谱-指标关系模型；

建立指标-参数关系模型，具体包括：

分别采集多个胶液样品的指标和反应釜的参数，所述指标包括粘度、固含量和均匀性的至少一项，所述参数包括搅拌速度、料温和熟化时间的至少一项；

将所述多个胶液样品分为第二校正集样品和第二验证集样品；

通过人工智能算法，将所述第二校正集样品的至少一项指标与反应釜的至少一个参数进行关联，建立指标-参数关系模型；

其中，所述指标-参数关系模型包括单指标-单参数关系模型、单指标-多参数关系模型和多指标-多参数关系模型。

2.根据权利要求1所述的在线控制方法，其特征在于，建立光谱-指标关系模型，还包括：

将第一验证集样品的光谱数据代入所述光谱-指标关系模型，获得所述第一验证集样品的指标的预测值；

将所述预测值与采集到的所述第一验证集样品的指标进行对比，确认所述光谱-指标关系模型是否有效。

3.根据权利要求1所述的在线控制方法，其特征在于，建立指标-参数关系模型，还包括：

根据所述第二验证集样品的至少一项指标、反应釜的至少一个参数，通过平均绝对误差和/或平均平方误差，确定所述指标-参数关系模型的效果。

4.一种胶液混制质量的在线控制装置，其特征在于，包括：

光谱采集模块，用于在线获取胶液的近红外光谱数据；

指标计算模块，用于根据所述光谱数据在预先建立的光谱-指标关系模型中获得对应的胶液的至少一项指标；

指标确认模块，用于判断所述指标是否达到要求；

参数调整模块，用于若所述指标未达到要求，根据预先建立的指标-参数关系模型，获得反应釜的至少一个参数并调整；

模型建立模块，用于：建立光谱-指标关系模型和指标-参数关系模型，具体包括：

采样子模块，用于分别采集多个胶液样品的光谱数据和至少一项指标，并将所述多个胶液样品分为第一校正集样品和第一验证集样品；所述指标包括粘度、固含量和均匀性的至少一项；

统计分析子模块，用于利用所述第一校正集样品，通过化学计量学方法，将所述第一校正集样品的光谱数据分别与每一项指标进行关联，建立至少一个光谱-指标关系模型；

采样子模块，还用于分别采集多个胶液样品的至少一项指标和反应釜的至少一项参数，并将所述多个胶液样品分为第二校正集样品和第二验证集样品；所述指标包括粘度、固含量和均匀性的至少一项，所述参数包括搅拌速度、料温和熟化时间的至少一项；

人工智能子模块，用于通过人工智能算法，将所述第二校正集样品的至少一项指标与反应釜的至少一个参数进行关联，建立指标-参数关系模型；

其中，所述指标-参数关系模型包括单指标-多参数关系模型和多指标-多参数关系模型。

5.根据权利要求4所述的在线控制装置，其特征在于，模型建立模块还包括：

模型验证子模块，用于将验证集样品的光谱数据代入至少一个所述光谱-指标关系模型，获得所述验证集样品的指标的预测值；

将所述预测值与采集到的所述验证集样品的指标进行对比，确认所述光谱-指标关系模型是否有效。