【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及滑油生產管控，尤其涉及一種智能潤滑油生產管控方法及系統。
技術介紹
1、以往的潤滑油生產工藝存在許多挑戰，包括生產過程復雜、工藝參數波動大以及產品一致性控制難度高。在生產過程中，不同批次的原材料和工藝條件容易引入微小偏差，這些偏差累積后導致潤滑油性能下降，增加設備磨損的風險。此外，隨著工業4.0和智能制造理念的普及，市場對高質量、高性能潤滑油的需求不斷提高，同時也對生產過程的精確控制和資源利用效率提出了更高要求。各種機械設備和系統的運轉對潤滑油的需求日益增長，潤滑油的性能、質量及穩定性直接影響著設備的運行效率、壽命和能源消耗。因此，如何在保證潤滑油質量的同時，提高生產效率，降低生產成本，成為了潤滑油制造行業面臨的重要挑戰。然而，傳統的一種智能潤滑油生產管控方法存在著對潤滑油狀態分析不準確，以及工藝參數控制誤差大的問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要提供一種智能潤滑油生產管控方法及系統，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種智能潤滑油生產管控方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟s1：對潤滑油生產線上的潤滑油進行批次樣品采集，得到潤滑油批次樣品；對潤滑油批次樣品進行不同批次間的生產工藝基準參數映射，得到生產工藝基準清洗參數；
4、步驟s2：根據生產工藝基準清洗參數進行不同生產工藝基準間的油分子鏈運動模擬，得到油分子鏈運動數據；對油分子鏈運動數據進行工藝偏離系數評估，得到粘度工藝偏離系數；
5、步驟s3：
6、步驟s4：基于工藝多維參數優化邏輯數據進行自動化固件設計，得到工藝優化自動化固件，將工藝優化自動化固件嵌入至智能潤滑油生產線控制中心，以執行智能潤滑油生產管控。
7、本專利技術在潤滑油生產線中，通過對不同批次的潤滑油進行采樣，能夠獲得多組批次樣品數據。這些樣品可以用來分析不同批次之間的生產工藝差異，進而映射出一組標準化的生產工藝基準參數。這些基準參數包括溫度、壓力、攪拌速度等關鍵因素，可以為后續的生產過程優化和清洗工藝提供標準依據。此步驟有助于發現不同批次間的工藝差異，為后續的質量控制提供了必要的數據支持和參考。根據生產工藝基準清洗參數，在計算機模擬環境中進行油分子鏈的運動模擬，以研究油分子在不同工藝條件下的行為。這些模擬數據有助于理解油分子的流動特性以及分子鏈的動態變化，進一步揭示生產過程中的粘度變化。通過對油分子鏈運動數據進行工藝偏離系數評估，可以得到一個關于粘度偏離的系數，這為后續的生產工藝優化提供了量化的依據。此步驟能夠精確評估工藝偏差對潤滑油性能的影響，并為優化提供科學依據。在得到粘度工藝偏離系數后，使用多維參數決策優化方法進行深入分析，以識別對生產工藝影響較大的關鍵參數。這些優化數據不僅有助于改進現有工藝，還可以為新產品的開發提供支持。同時，基于隨機森林算法的邏輯學習將對這些多維優化參數進行深度分析和模式識別，從而生成一組優化的工藝參數邏輯數據。隨機森林算法能夠有效地處理多種輸入變量，提高了參數優化的精準度和穩定性，從而使得生產工藝更加智能化和高效。基于步驟s3中得到的工藝多維參數優化邏輯數據，進行自動化固件的設計，以實現潤滑油生產線的智能化控制。通過嵌入這些優化固件至智能潤滑油生產線控制中心，系統能夠自動執行生產過程中的各項優化措施，自動調整生產參數，確保潤滑油產品在生產過程中始終保持最佳的質量和性能。此步驟實現了生產過程的智能化和自動化，不僅提高了生產效率，還能減少人為干預，進一步提升了潤滑油生產的穩定性和一致性。因此，本專利技術是對傳統的一種智能潤滑油生產管控方法做出的優化處理，解決了傳統的一種智能潤滑油生產管控方法存在著對潤滑油狀態分析不準確，以及工藝參數控制誤差大的問題，提高了對潤滑油狀態分析的準確度，降低了工藝參數控制誤差。
8、優選地，步驟s1包括以下步驟：
9、步驟s11：對潤滑油生產線上的潤滑油進行批次樣品采集，得到潤滑油批次樣品；
10、步驟s12：對潤滑油批次樣品進行不同批次間的生產工藝基準參數映射，得到生產工藝基準參數；
11、步驟s13：對生產工藝基準參數進行數據清洗，得到生產工藝基準清洗參數。
12、本專利技術在潤滑油生產線上，通過對每個生產批次進行潤滑油樣品的采集，能夠收集到不同批次的代表性數據。這些樣品包含了潤滑油的各種關鍵性質，如粘度、密度、化學成分等。批次樣品采集為后續的生產過程分析提供了必要的原始數據支持。通過這一過程，可以確保不同批次的潤滑油產品都能被準確地監測和評估，從而有效識別出生產過程中的潛在問題或不一致性，并為工藝優化提供依據。對采集到的潤滑油批次樣品進行不同批次間的生產工藝基準參數映射是此步驟的核心。通過對比不同批次的樣品數據與相應的生產工藝參數（如溫度、壓力、攪拌速度、添加劑比例等），可以建立出一組標準化的工藝基準參數。這些參數能夠清晰地反映出每個批次生產過程中的工藝特征，為后續的工藝優化提供基礎。該步驟有助于消除不同批次間的生產工藝差異，確保生產過程的統一性，并為精確控制生產工藝提供科學依據。對生產工藝基準參數進行數據清洗是確保數據質量和準確性的關鍵步驟。由于采集到的數據存在噪聲、異常值或不完整的情況，數據清洗過程能夠去除這些不準確的干擾信息，保證最終所得到的工藝基準清洗參數具有較高的可靠性。在這一過程中，通過對數據進行標準化、去重、填補缺失值等處理，使得工藝基準參數更加精確和一致。清洗后的數據為后續的生產工藝改進和優化提供了更加可靠的基礎，確保在進行工藝調整時能夠獲得更為精準和可操作的參數。
13、優選地，步驟s2包括以下步驟：
14、步驟s21：對潤滑油批次樣品進行不同批次間的潤滑油密度差異提取，得到潤滑油密度差異數據；
15、步驟s22：根據生產工藝基準清洗參數對潤滑油密度差異數據進行不同生產工藝基準間的油分子鏈運動模擬，得到油分子鏈運動數據；
16、步驟s23：對油分子鏈運動數據進行動態粘度關聯線性分析，得到動態粘度關聯線性數據；
17、步驟s24：基于動態粘度關聯線性數據對生產工藝基準清洗參數進行工藝偏離系數評估，得到粘度工藝偏離系數。
18、本專利技術對潤滑油批次樣品進行密度差異提取，能夠有效分析不同批次潤滑油之間的物理特性差異。潤滑油的密度是衡量其分子結構和成分組成的重要指標，而不同批次的密度差異表明生產工藝或原材料的差異。通過提取潤滑油密度差異數據，能夠為后續的生產工藝優化提供重要參考。該步驟有助于識別潤滑油批次之間的潛在問題，確保產品的一致性和質量穩定性，為進一步優化生產流程打下基礎。根據生產工藝基準清洗參數對潤滑油密度差異數據進行油分子鏈運動模擬，有助于深入理解不同工藝參數下油分子的行為特征。油分子鏈的運動模擬揭示了在不同的生產工藝環境中，潤滑油分子的流動性、分本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S22包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S224包括以下步驟：
6.根據權利要求3所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S24包括以下步驟：
7.根據權利要求6所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S243包括以下步驟：
8.根據權利要求1所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
9.根據權利要求7所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟S32包括以下步驟：
10.一種智能潤滑油生產管控系統，其特征在于，用于執行如權利要求1所述的智能潤滑油生產管控方法，該智能潤滑油生產管控系統包括：
【技術特征摘要】
1.一種智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟s22包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的智能潤滑油生產管控方法，其特征在于，步驟s224包括以下步驟：
6.根據權利要求3所述的智能...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳韋岐，任曉辰，李毅，劉雪梅，李元臻，徐銳，
申請(專利權)人：西安瑪珂特新材料科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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