基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法

张彬彬; 陈祝云; 张飞; 晋刚

doi:10.12454/j.jsuese.202301065

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基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法

重大装备信息物理系统异常检测与安全控制 | 更新时间：2024-11-22

- 基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法
- Melt Density Monitoring of Extruder Extrusion Process Based on Multi-source Data Fusion and Convolutional Long Short-term Memory Neural Network
- “在聚合物挤出领域，专家提出了基于多源数据融合与CNN-LSTM的熔体密度监测方法，显著提高了实时监测精度，为聚合物质量控制提供技术支持。”
- 工程科学与技术 2024年56卷第6期页码：54-62
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学聚合物新型成型装备国家工程研究中心，广东广州 510641
  2.华南理工大学聚合物成型加工工程教育部重点实验室，广东广州 510641
  3.华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室，广东广州 510641
  4.广东工业大学机电工程学院，广东广州 510006
- 作者简介：
  
  [ "张彬彬（1999—），男，硕士生. 研究方向：聚合物挤出过程在线监测. E-mail：202120101483@mail.scut.edu.cn" ]
  教授，E-mail：pmrdd@scut.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划项目（2022YFC3901900）；国家自然科学基金青年科学基金项目（52205101）；广东省基础与应用基础研究基金项目（2021A1515110708；2023A1515240021）
- DOI：10.12454/j.jsuese.202301065
  中图分类号： TP183；TQ320.66
- 纸质出版日期：2024-11-20，
  
  网络出版日期：2024-06-20，
  
  收稿日期：2023-12-26，
  
  修回日期：2024-05-04，
- 稿件说明：
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张彬彬,陈祝云,张飞,等.基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法[J].工程科学与技术,2024,56(6):54–62

Zhang Binbin,Chen Zhuyun,Zhang Fei,et al.Melt density monitoring of extruder extrusion process based on multi-source data fusion and convolutional long short-term memory neural network[J].Advanced Engineering Sciences,2024,56(6):54–62
张彬彬,陈祝云,张飞,等.基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法[J].工程科学与技术,2024,56(6):54–62 DOI： 10.12454/j.jsuese.202301065.

Zhang Binbin,Chen Zhuyun,Zhang Fei,et al.Melt density monitoring of extruder extrusion process based on multi-source data fusion and convolutional long short-term memory neural network[J].Advanced Engineering Sciences,2024,56(6):54–62 DOI： 10.12454/j.jsuese.202301065.

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基于多源数据融合与卷积长短期记忆神经网络的聚合物挤出过程熔体密度监测方法

Melt Density Monitoring of Extruder Extrusion Process Based on Multi-source Data Fusion and Convolutional Long Short-term Memory Neural Network

DOI：10.12454/j.jsuese.202301065