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申请/专利权人：湖南凯德隆晟科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于人工智能的收卷方法及系统，包括：S1：收集薄膜密度数据、薄膜厚度数据及卷径数据、薄膜张力数据，对薄膜张力数据进行预处理，得到预处理后的薄膜张力数据；S2：构建张力预测模型，进行薄膜张力数据缺失值填补，生成卷径‑张力曲线；S3：计算PID系统每一次调整张力产生的超调幅度和波动时间，计算出超调惩罚项；S4：构建张力等级划分模型，根据最大卷径，输出张力等级数量和对应张力；S5：根据张力等级数量和对应张力，通过PID系统控制收卷过程中的薄膜张力。本发明考虑到PID系统进行张力调整带来的误差累积，解决了传统收卷方法未充分考虑薄膜特性、卷径与PID系统的能力，导致的收卷效果不佳的问题。
主权项：1.一种基于人工智能的收卷方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集薄膜密度数据、薄膜厚度数据，以及薄膜收卷过程中薄膜卷的卷径数据、收卷过程中的薄膜张力数据，并对薄膜张力数据进行预处理，得到预处理后的薄膜张力数据；S2：将薄膜密度数据、薄膜厚度数据与卷径数据进行融合，同时构建张力预测模型，进行薄膜张力数据缺失值填补，生成卷径-张力曲线；所述张力预测模型首先提出位置缺失编码、缺失距离编码，分别对缺失值的位置以及缺失值与真值的距离进行标识，再将位置缺失编码、缺失距离编码与薄膜张力数据进行融合，输入门控循环单元，对薄膜张力数据进行预测并填补；S3：计算PID系统每一次调整薄膜张力产生的超调幅度和波动时间，进而计算出超调惩罚项；S4：构建张力等级划分模型，根据最大卷径，输出张力等级数量和对应张力；所述张力等级划分模型的奖励函数采用定积分的方式计算卷径-张力曲线拟合度，张力等级划分模型的值函数采用Q-learning的方式进行计算，并采用ε-greedy策略，对张力等级划分模型进行更新；S5：根据张力等级数量和对应张力，通过PID系统控制收卷过程中的薄膜张力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南凯德隆晟科技有限公司 一种基于人工智能的收卷方法和系统
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