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申请/专利权人：徐州志正装饰材料有限公司

摘要：本发明公开了一种玻璃纤维布浸胶方法及系统，涉及玻璃纤维布加工技术领域，所述方法包括：对目标玻璃纤维布的应用属性信息进行浸胶检索分析，确定预设浸胶量，根据目标玻璃纤维布的生产需求，设定玻璃纤维布移动速度，将预设浸胶量和玻璃纤维布移动速度作为约束条件进行胶液控制分析，获得胶液控制参数集合，对所述目标玻璃纤维布进行胶液喷射控制，获取浸胶控制反馈数据流；基于此进行浸胶效果优化分析，确定目标胶液控制优化参数对目标玻璃纤维布进行浸胶烘干控制。达到实现针对性分析玻璃纤维布的胶液控制参数，提高胶液控制参数的分析精确性和适用性，确保玻璃纤维布浸胶的均匀性和稳定性，进而提高了浸胶效率和浸胶质量的技术效果。

主权项：1.一种玻璃纤维布浸胶方法，其特征在于，所述方法应用于一玻璃纤维布浸胶系统，且所述玻璃纤维布浸胶系统与浸胶机通讯连接，所述方法包括：S1：获取目标玻璃纤维布的应用属性信息，对所述应用属性信息进行浸胶检索分析，确定预设浸胶量，同时根据目标玻璃纤维布的生产需求，设定玻璃纤维布移动速度；S2：将所述目标玻璃纤维布平铺在所述浸胶机的传送带上，以所述玻璃纤维布移动速度进行传送移动，将所述预设浸胶量和所述玻璃纤维布移动速度作为约束条件进行胶液控制分析，获得胶液控制参数集合；S3：在所述传送带的上方设置胶液喷射装置，通过所述胶液喷射装置根据所述胶液控制参数集合，对所述目标玻璃纤维布进行胶液喷射控制，并布设红外传感模块对胶液喷射控制过程进行感应监测，获取浸胶控制反馈数据流；S4：对所述浸胶控制反馈数据流进行浸胶效果优化分析，确定目标胶液控制优化参数，并基于所述确定目标胶液控制优化参数对所述目标玻璃纤维布进行浸胶烘干控制；其中，所述S1中确定预设浸胶量，包括：S11：根据关键属性分类指标构建玻璃纤维布属性分类器，通过所述玻璃纤维布属性分类器对所述应用属性信息进行分类标识，确定玻璃纤维布属性特征信息；S12：获取玻璃纤维布浸胶数据库，所述玻璃纤维布浸胶数据库包括历史玻璃纤维布的属性特征数据、浸胶量数据以及相应的浸胶效果数据；S13：计算获得所述玻璃纤维布属性特征信息与所述玻璃纤维布属性浸胶数据库的属性特征相似度集合，并基于所述属性特征相似度集合检索筛选在预设相似阈值内的玻璃纤维布属性特征数据集；S14：基于所述浸胶效果数据对所述玻璃纤维布属性特征数据集进行优化调整，确定所述预设浸胶量；其中，所述S14中确定所述预设浸胶量，包括：基于所述浸胶效果数据对所述玻璃纤维布属性特征数据集进行优选，确定匹配浸胶量，根据所述匹配浸胶量确定属性特征匹配度；对所述目标玻璃纤维布进行浸胶测试和融合分析，获取属性分类指标-浸胶量映射关系；根据所述属性特征匹配度获取属性特征偏差因子，基于所述属性分类指标-浸胶量映射关系对所述属性特征偏差因子进行计算，确定浸胶量微调步长；基于所述浸胶量微调步长对所述匹配浸胶量进行适应性调整，确定所述预设浸胶量；其中，所述S2中获得胶液控制参数集合，包括：S21：构建胶液控制参数空间，将所述预设浸胶量和所述玻璃纤维布移动速度作为约束条件，与所述胶液控制参数空间进行匹配划分，获取胶液控制参数记忆库；S22：通过浸胶效果激励度函数对所述胶液控制参数记忆库进行评估计算，得到浸胶效果激励度集合，并根据所述浸胶效果激励度集合比例选取多个浸胶参数簇中心；S23：基于所述多个浸胶参数簇中心和所述浸胶效果激励度集合对所述胶液控制参数记忆库进行聚类优化，得到多个胶液控制参数簇；S24：利用所述浸胶效果激励度函数对所述多个胶液控制参数簇进行激励度总和计算优选，得到胶液控制参数集合，所述胶液控制参数集合包括最优胶液控制参数和多个次优胶液控制参数；其中，所述S23中得到多个胶液控制参数簇，包括：根据所述浸胶效果激励度集合确定多个簇中心激励度，将所述多个簇中心激励度，作为参数聚类因子，对所述胶液控制参数记忆库进行参数分配聚类，获得多个初始控制参数簇；构建学习因子，基于所述学习因子将所述多个初始控制参数簇中的其余控制参数分别向所述多个浸胶参数簇中心进行参数学习更新，获得多个控制学习参数簇；利用遗传算法在所述多个控制学习参数簇内进行交叉变异迭代优化，直至满足预设收敛要求，得到所述多个胶液控制参数簇；其中，所述S4中确定目标胶液控制优化参数，包括：S41：对所述浸胶控制反馈数据流进行浸胶效果评估，获取浸胶反馈效果，若所述浸胶反馈效果未达到预设浸胶效果，对所述浸胶控制反馈数据流进行参数补偿分析，获取控制参数变异方向；S42：根据所述控制参数变异方向设置参数变异规则，基于所述参数变异规则对所述胶液控制参数集合进行变异更新，得到胶液控制优化参数集合；S43：基于所述浸胶效果激励度函数对所述胶液控制优化参数集合进行参数评估寻优，确定所述目标胶液控制优化参数。

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