摘要
本发明公开了泡沫清洗剂生产全流程数据采集方法,涉及泡沫清洗剂生产技术领域,包括以下步骤:在泡沫清洗剂振动熟化过程中,首先采用高精度的传感器对泡沫清洗剂当前的工艺数据进行实时采集,掌握泡沫清洗剂在不同振动阶段的动态变化。本发明通过对振动熟化过程中高分子链交联状态的智能监测与动态调控,有效解决因固定间隔振动导致的过度交联、粘度升高及凝胶化问题。通过高精度传感器采集工艺数据,结合深度学习预测模型,精准识别交联趋势,并在预测到风险时自适应调整振动参数,通过动态缩短静置间隔、增加振动频率、降低振动强度,减少剪切应力的不利影响,提高生产稳定性、产品一致性及生产效率,防止设备堵塞,提升市场竞争力。
技术关键词
泡沫清洗剂
数据采集方法
深度学习模型
深度学习预测模型
因子
特征提取方法
时间戳同步技术
密度
动态
分子
表达式
深度学习建模
非线性映射关系
参数
风险
小波变换方法
指数衰减函数
频率
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