Прогноз сорта выпускаемой продукции в малотоннажных нестационарных многоассортиментных производствах полимерной продукции
Аннотация
Дата поступления статьи: 08.07.2025Современные вычислительные системы управления химико-технологическими процессами позволяют программно реализовывать сложные алгоритмы управления, в то числе с использование методов машинного обучения и элементов искусственного интеллекта. Такие алгоритмы могут быть применимы в том числе для сложных нестационарных многоассортиментых и гибких дискретных производств, к которым относятся и такие процессы малотоннажной химии, как производства полимерных материалов. В статье рассматривается производство фторопласта в реакторах периодического действия. Этот процесс протекает при постоянно изменяемых параметрах, таких как давление и температура. Одной из важных задач системы управления является стабилизация качества выпускаемого полимера, и для этих целей важно прогнозировать это качество в процессе производства до выпуска фторопласта. Качество продукции в свою очередь сильно зависит как от качества исходных реагентов, так и от действий оператора. В условиях нестационарного процесса типовые виртуальные анализаторы качества, основанные на регрессионных зависимостях, показывают плохие результаты, и, как правило, неприменимы. В статье предложена архитектура виртуального анализатора качества, основанного на методах математического прогноза с использованием таких алгоритмов так: метод случайного леса, градиентный бустинг и пр.
Ключевые слова: полимеризация, многоассортиментные производства, малотоннажная химия, прогноз качества, машинное обучение
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами
.