[发明专利]一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法

说明书

本发明涉及一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法，包括：获取聚酯纤维聚合车间生产过程数据，并对生产过程数据进行预处理。根据特征选择方法和人工经验选取出对聚酯纤维聚合过程特性粘度具有较大影响的变量，形成特征子集。建立聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的深度学习模型。以特征子集为输入，对聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的模型进行训练，利用梯度下降法对神经网络模型进行参数优化，训练得到聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的最佳模型。将所得的聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的模型部署于聚酯车间，根据车间的实时生产数据进行预测。本申请通过深度学习算法实现聚酯纤维聚合过程特性粘度的预测，使得车间工作人员可以实时调整工艺参数。

技术领域

本发明涉及一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法，尤其涉及一种基于Attention机制的TCN-GRU的聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法，属于聚酯纤维智能生产预测技术领域。

背景技术

纺织行业是我国支柱产业之一，发展早、规模大。聚酯纤维是纺织行业的重要原材料之一，其生产主要流程包括聚酯纤维熔体生产、运输、纺丝和织布加工四部分，其中溶体聚合过程是聚酯纤维生产的首要环节。聚酯纤维聚合过程特性粘度是衡量聚酯纤维质量的重要参数，其稳定性是衡量生产质量的重要指标。

在聚酯纤维生产过程中，现场工程师一般根据工作经验来对个别关键指标进行监控、调整，该方法往往凭借生产经验，缺乏相关的理论指导，不能满足智能生产的需求。因此，迫切需要一种预测方法，不用在线调试，即可根据设定的生产参数要求预测出聚酯纤维聚合过程特性粘度，对其生产具有指导作用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：目前聚酯纤维聚合过程中，工程师一般根据工作经验来对特性粘度指标进行监控、调整，缺乏相关理论指导，不能满足智能生产的需求；其次，在线调试过程可能会造成聚酯纤维熔体特性粘度变化较大，不能满足后续生产工艺要求，以至于造成较大的经济损失。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法，其特征在于，为基于注意力机制的时间卷积网络TCN—门控神经网络GRU的聚酯纤维聚合过程特性粘度预测方法，包括以下步骤：

S1获取聚酯纤维聚合生产车间过程数据，生产过程数据为各生产过程参数数据，每个生产过程参数为一个变量；对所获取的生产过程数据进行预处理，预处理方式包括：对生产过程数据异常值进行处理；对生产过程数据噪声进行处理；对生产过程数据量纲不一致进行处理；

S2基于步骤S1获得的生产过程数据，根据特征选择方法和人工经验从所有变量中选取出对聚酯纤维聚合过程特性粘度具有较大影响的变量，被选出的所有变量构成特征子集，将特征子集中的每个变量定义为特征；

S3建立聚酯纤维聚合过程特性粘度预测的深度学习模型，该深度学习模型包括输入层、TCN残差网络、GRU单元层、Attention层和输出层；

经过输入层输入的数据在TCN残差网络中，首先进行一维扩张卷积操作，如下式所示：

式中，x_s-di为输入序列，x表示第s个卷积对象，di表示第i个卷积核的扩张系数，x-di确保只能对过去的输入做卷积操作；f(i)表示第i个卷积核的过滤器； k表示卷积核大小；

数据经过一维扩张卷积操作后对权重进行归一化操作，使用ReLU函数作为激活函数，最后采用Dropout操作，随机丢弃神经元；

TCN残差网络用语提取数据的时序特征后输入到GRU单元层，GRU单元层由更新门和重置门组成，如下式所示：

r_t＝σ(W_r[h_t-1,u_t])