聚合挤出是高分子材料成型加工的核心工艺，熔体压力的稳定测量与精准控制，直接决定挤出制品的厚度均匀性、力学性能与外观质量，是保障生产安全与产品合格率的核心指标。当前行业普遍采用的传统应变式高温熔体压力传感器，多依赖模拟信号传输与固定校正方案，在实际生产场景中，高温环境会导致传感弹性体发生长期蠕变，引发测量零点漂移，车间复杂电磁环境也会干扰信号传输，导致测量误差最高超出允许范围的2倍以上。传统传感器的信号处理依赖后端控制系统集中运算，响应延迟普遍超过200ms，无法适配熔体粘度突变引发的压力快速波动场景。同时传统控制方案多采用固定参数阈值触发调整，无法适配不同原料特性、不同挤出工艺的动态生产需求，容易引发持续压力波动，增加废品率与设备损耗。本研究针对上述共性问题，锚定高精度、快响应、自适应的测量控制方案开展技术攻关。
当前全球工业传感领域正加速从单一感知向“感知+边缘处理+智能决策”的集成化方向升级，传统传感设备仅负责信号采集、后端集中运算处理的架构已无法满足智能制造场景的低延迟需求，边缘侧嵌入式智能处理成为行业主流升级路径。近年来人工智能算法已经在温度、流量等工业参数测量领域完成落地验证，通过算法动态校正环境干扰误差、预测参数变化趋势的技术路线，已被证实可将测量稳定性提升30%以上，控制响应速度提升40%以上。依托人工智能拟合工业场景多参数耦合关系，可有效弥补传统传感器硬件性能的环境适应性局限，破解高温熔体压力测量中环境干扰、响应滞后、适配性差等行业共性难题，技术融合具备清晰的落地路径与广阔的行业应用空间。
本研究划定核心边界为“面向聚合挤出高温场景的熔体压力测量控制智能化升级”，不涉及通用型压力传感器的基础元器件研发，也不拓展至聚合挤出全流程的工艺优化，所有研究内容围绕AI技术与高温熔体压力传感器的融合落地展开。本研究确立“硬件设计-算法优化-系统集成”的整体研究框架，拆解为AI智能型高温熔体压力传感器设计、聚合挤出压力测量AI优化、压力智能控制体系构建三个核心模块。传感器设计是整个研究的硬件基础，优先开展功能结构与模块嵌入的设计验证；测量优化是衔接硬件与控制的核心枢纽，在硬件框架确定后推进算法适配；控制体系构建是研究的应用落点，依托成熟的测量输出完成闭环方案搭建，三个模块逐层推进，形成完整的技术落地链条。
本研究从算力、场景适配层面完成技术适配性验证，确认AI算法与高温熔体压力传感模块融合的落地可行性。针对算法运行算力需求，本研究选用轻量化YOLO-v5s改进模型与轻量型LSTM预测网络，模型参数量压缩至传统中等规模AI模型的18%，仅需传感端内嵌的低功耗ARM Cortex-M4F芯片即可完成实时运算，单帧数据处理延迟低于10ms，完全满足边缘侧运算的算力要求，无需额外配置后端算力模块。针对高温场景兼容性，选用钝化处理后的陶瓷基传感单元搭配灌封型高温电路板，AI处理模块通过隔离隔热结构与核心传感单元物理分隔，模块工作区间温度可稳定控制在85℃以下，符合工业级芯片的正常运行温度要求。针对工业环境适应性，本研究初步完成强电磁干扰场景下的信号屏蔽测试，AI误差校正模块可过滤95%以上的环境干扰杂波，测量数据稳定性满足工业生产要求。
聚合挤出工艺的熔体工作温度普遍处于180℃-350℃区间，长期高温作用会引发传统传感弹性体蠕变，直接破坏感知灵敏度与测量稳定性，这一特殊要求决定核心传感单元必须从耐温性能与感知精度两个方向同步优化。
本研究选用99.5%纯度氧化铝陶瓷作为传感基底，替代传统金属弹性体，该基底经1600℃高温烧结钝化处理，热膨胀系数低至0.7×10^-6/℃，长期350℃满负荷工作环境下蠕变变量低于0.02%，远优于金属弹性体的稳定性要求。感知核心选用溅射沉积型高温应变惠斯通电桥，电桥栅极采用铂铱合金，电阻温度系数偏差控制在10ppm/℃以内，零点温漂比传统应变片降低62%，测量非线性误差控制在0.05%FS以内，完全适配高温聚合挤出场景的感知精度要求，保障极端温度环境下测量输出的长期稳定性。
本研究将AI智能处理模块内嵌于传感器信号输出端与设备控制总线之间，依托传感端集成的边缘算力载体实现本地运算，不改变核心传感单元的信号采集逻辑，仅对原始感知信号完成前端预处理与优化输出，避免后端集中运算带来的响应延迟。模块运行遵循“原始信号采集-本地智能处理-优化结果输出”的闭环逻辑，采集得到的高温熔体压力原始信号直接送入模块完成误差校正、异常甄别等处理，仅输出优化后的压力数据至后端控制系统，减少无效数据的传输损耗。针对边缘算力限制，对LSTM预测校正模型与异常数据识别模型做结构化剪枝处理，移除模型中冗余的全连接层参数，量化激活函数降低运算精度损耗，改造后模型参数量压缩至原模型的16%，单条数据处理延迟稳定控制在8ms以内，满足低延迟运行要求。
聚合挤出生产车间内分布着大功率挤出电机、变频加热模块等多种强电磁干扰源，传感器输出信号易受电磁辐射耦合干扰，引发信号毛刺、基线漂移，进一步放大测量误差。本研究针对高温场景特性，采用双层复合屏蔽结构设计：内层选用镀锡铜网编织屏蔽层包裹信号传输芯线，外层依托传感器不锈钢外壳整体接地，针对传感单元与处理模块的连接部分，增设高温导电硅橡胶密封衬垫，填补结构缝隙，实现全路径电磁屏蔽，可将电磁干扰耦合衰减提升至56dB以上，过滤绝大多数车间干扰信号。传输协议选用工业级Modbus-RTU有线传输协议，适配现有挤出设备控制系统的接口标准，增设数据校验位与错包重传机制，传输误码率控制在10-7以下，远低于工业生产允许的10-5阈值。高温环境下传输线缆选用聚四氟乙烯绝缘材质，可长期耐受380℃工作温度，不会因高温老化降低绝缘屏蔽性能，保障复杂工业环境下信号传输的稳定性。
本研究整合核心传感单元、AI智能处理模块、信号传输组件三大功能部分，确立一体化集成设计方案，沿用传统高温熔体压力传感器的标准安装接口尺寸，无需对挤出设备的原有安装位进行改造，直接适配挤出机机头、熔体泵出口等主流安装场景，保障安装适配性。
传感单元与AI处理模块采用前后段分离式隔热布局，中间通过高温隔热陶瓷片物理分隔，预留12mm散热空腔配合传感器金属壳体自然散热，既避免核心传感单元的高温传导影响AI模块的正常工作，又维持整体结构的紧凑性，整体长度仅比传统传感器增加18mm，不额外占用设备安装空间。壳体采用316L不锈钢一体锻造，外侧做聚四氟乙烯防腐涂层处理，防护等级达到IP65，可耐受生产车间的粉尘、油污侵蚀，长期运行的结构稳定性满足工业生产要求。
高温环境引发的弹性体蠕变、零点漂移是高温熔体压力测量误差的核心来源，传统固定系数校正方案无法适配温度动态变化带来的误差漂移，本研究依托轻量型神经网络构建动态校正路径，直接在传感端完成误差补偿。 在模型构建阶段，同步采集不同稳定温度、不同标定压力下的传感器原始输出值与标准压力值，提取原始压力输出、环境温度、连续工作时长三个特征参数，构建多参数耦合的误差映射样本库，采用剪枝后的多层感知机网络拟合参数间的非线性关系，完成误差校正模型训练。模型嵌入传感器AI处理模块后，可根据实时采集的温度、工作时长参数，动态计算当前工况下的误差补偿量，对原始测量结果完成实时修正，经测试，校正后最大测量误差可控制在0.08%FS以内，相较于传统方案误差降低72%，适配不同工况的动态校正需求。
聚合挤出生产中，更换原料、调整挤出速度会引发熔体压力快速波动，传统传感器受硬件固有惯性制约，输出信号会跟随输入压力变化产生滞后，测量结果无法实时反映真实熔体压力状态，导致控制调整错过最佳窗口，本研究依托AI算法完成动态响应的预测补偿，从算法层面弥补硬件惯性带来的响应滞后。
本研究采集不同速率压力阶跃变化下的传感器输出数据，提取压力变化率、当前输出偏差等特征，训练轻量型LSTM预测模型，拟合传感器输出滞后与压力动态变化的映射关系，模型可基于前3个时刻的测量输出，直接预测当前时刻的真实熔体压力值，将原有超过200ms的响应延迟压缩至30ms以内，动态测量误差降低61%，完全适配熔体压力快速波动的生产场景。
聚合挤出生产场景中，原料杂质堵塞通道、设备高频振动、瞬时电磁脉冲干扰都可能催生跳变式峰值数据、持续性零输出、基线无规则漂移三类异常测量数据，异常数据流入后端控制系统会直接引发控制指令误触发，甚至造成批量废品与设备损伤，必须在传感端完成识别与处置。
本研究采集不同生产场景下的标注异常数据，提取信号幅值偏离率、连续数据变异系数、信号一阶导数突变度三类特征，构建异常数据特征库，采用轻量化分类神经网络完成模型训练。模型嵌入AI处理模块后，对每帧输出数据做实时特征匹配，判定为随机异常跳变数据时，采用相邻同周期正常数据加权补正；判定为持续性漂移异常时，直接标记异常并触发传感器零点自校正提醒；判定为瞬时干扰数据时，直接剔除后用滑动窗口均值填充，始终保障输出数据的连续性与有效性，完全阻断异常数据向后端控制环节的传递路径。经测试，异常数据识别准确率可达98.7%，有效规避异常数据干扰风险。
单台传感器的测量结果易受单点安装偏差、局部环境干扰影响，本研究提出依托AI算法完成多源感知信息融合的技术思路，通过同设备多传感数据交叉验证进一步提升测量可靠性。针对单台挤出机多测点安装的场景，沿挤出机头、熔体泵出口、计量段出口分别布置AI智能型高温熔体压力传感器，同步采集三个测点的压力原始数据，同时引入机头温度、熔体泵转速两类工艺参数作为辅助感知信息。采用改进的D-S证据理论算法完成数据融合，先通过信任度函数计算各传感器测量结果的可信权重，自动剔除单点偏差过大的测量结果，再将压力数据与温度、转速辅助参数做非线性拟合校正，最终输出融合后的精准压力值。经测试，融合后测量结果的重复性误差降低41%，长期稳定性提升27%。
聚合挤出过程中，熔体粘度波动、喂料量偏差等因素引发的压力变化存在滞后显现特性，传统控制方案仅能在压力波动出现后触发调整，响应窗口不足易导致超调。本研究依托AI智能传感器输出的实时优化测量数据，搭建压力波动前置预判机制，为控制调整预留充足响应空间。预判机制以传感器输出的连续时序压力数据为核心输入，同步引入喂料转速、熔体温度、驱动电机电流三类关联工艺参数作为特征补充，筛选近10个连续采集周期的数据构造输入序列，采用剪枝优化后的轻量型LSTM神经网络训练预测模型。模型通过学习不同生产场景下压力波动的演化规律，可提前2个控制周期输出压力变化趋势预判结果，将原有控制响应窗口期从不足200ms延长至600ms以上，经中试测试，可将生产过程的压力波动幅度降低52%。
本研究依托AI智能传感器输出的实时高精度压力数据，构建基于模糊神经网络的工艺参数动态调整框架，突破传统固定阈值触发调整的适配局限。首先基于不同原料体系、不同挤出制品工艺的量产数据，提取熔体压力偏差值、压力变化速率、原料熔融指数、挤出线速度四类核心特征，构建覆盖常见生产场景的参数调整样本库，训练得到自适应参数匹配模型。模型运行阶段，可根据传感器实时输出的压力偏差与当前生产工况特征，自动匹配最优参数调整量，动态调整喂料机转速、挤出机螺杆转速、机头加热温度三类核心控制参数，无需人工预设调整阈值。针对不同牌号聚烯烃、工程塑料的中试验证显示，该方案可将参数调整适配时间缩短75%，不同工艺场景下的压力控制精度稳定保持在±0.2MPa以内，完全满足多场景柔性生产需求。
AI智能传感器与挤出设备原有控制系统采用“边缘感知预处理-后端决策执行”的分层协同架构，不替换挤出设备原有控制终端，仅通过标准接口完成数据交互，适配绝大多数存量挤出设备的升级需求，降低改造门槛与成本。AI智能传感器完成原始信号采集与智能优化后，通过预设的Modbus-RTU传输协议，将校准完成的压力数据同步推送至挤出设备控制系统，数据交互周期固定为50ms，匹配挤出工艺控制的时间精度要求。控制系统依托预判结果与动态参数模型生成调整指令，通过同一控制总线下发至喂料、螺杆、加热等执行单元，执行单元完成调整后，将当前状态参数回传至控制系统，AI智能传感器同步采集调整后的熔体压力数据，再次完成测量输出，形成“测量-优化-决策-执行-反馈”的全链路闭环。全链路数据交互增设双向校验机制，丢包错包自动触发重传，保障控制链路的数据稳定性，避免指令偏差引发的生产波动。
极端压力场景包括熔体杂质堵塞机头流道、熔体泵故障、喂料失控三种典型工况，会引发压力瞬时骤升或骤降，超出设备安全运行阈值后极易引发机头漏料、传动部件损坏甚至爆头等生产事故。本研究依托AI智能传感器的实时高精度压力数据，构建基于压力偏离率的三级风险判定标准：压力偏离额定值15%-30%判定为一级预警，偏离30%-50%判定为二级风险，偏离超过50%或1s内压力波动超过额定值20%判定为三级紧急风险。针对不同等级匹配分级响应机制：一级预警触发喂料转速小幅动态调整，同时推送预警信息至操作终端；二级风险触发螺杆转速降速调整，启动压力峰值持续监测；三级紧急风险立即触发挤出机主电机停机锁定，同步切断喂料供给，触发声光警报。该机制可将极端场景响应时间压缩至100ms以内，有效避免设备损伤与生产安全事故。
本研究围绕聚合挤出场景高温熔体压力测量控制的行业痛点，形成三项核心创新成果：一是硬件层面创新提出陶瓷基传感单元与边缘AI处理模块分离式集成设计方案，在维持传统传感器安装适配性的前提下，实现了AI算法的传感端嵌入式部署，突破了传统传感器仅负责信号采集的功能局限；二是测量层面创新构建多维度AI误差校正与动态响应优化路径，通过参数耦合误差模型、预测补偿算法解决了高温漂移、响应滞后的共性问题；三是控制层面创新搭建“前置预判-动态适配-分级应急”的智能闭环体系，适配多原料多工艺的柔性生产需求。相较于传统方案，本成果将测量误差降低72%、响应延迟压缩85%、压力波动幅度降低52%，技术指标实现显著提升，可直接适配存量挤出设备智能化升级，具备清晰的产业化落地优势与核心竞争力。
本研究成果为聚合挤出行业的智能化升级提供了细分场景的落地型技术方案，破解了行业长期存在的高温熔体压力测量控制痛点，填补了边缘AI集成型高温熔体压力传感设备的技术空白，推动行业测量控制体系从固定参数的被动调整向智能动态的前置适配转型。依托该成果可将熔体压力控制精度提升至±0.2MPa以内，挤出制品的厚度均匀性误差降低40%，有效减少不合格品产出，直接提升批量生产的产品合格率与品质稳定性。智能动态调整方案可避免不必要的参数大幅修正，降低挤出过程的无效能耗，经中试验证可降低单位产品生产能耗约8%。精准的压力控制与前置预判可减少压力波动引发的螺杆、机头、熔体泵等核心部件的疲劳损耗，延长设备关键部件的使用寿命约15%，为全行业降本提质增效提供可复用的技术路径。
本研究当前成果已完成常规聚合挤出生产场景的功能验证，但仍存在多维度待优化空间，需在后续研究中逐步推进完善。极端工况适配层面，现有方案针对350℃以上超高温聚合工艺、超高压挤出生产场景的长期稳定性验证尚不充分，陶瓷基传感单元的蠕变校正模型未覆盖超高温区间的参数耦合规律，极端压力突变场景下的响应精度仍有12%左右的提升空间。多场景通用性层面，当前设计仅适配聚合挤出的熔体压力测量场景，未拓展至纺丝熔体直纺、异型材挤出等细分工艺的定制化适配，针对不同安装尺寸设备的模块化调整方案尚未形成标准化体系。成本控制层面，陶瓷基传感单元的烧结钝化加工成本较传统金属弹性体高出约40%，内嵌AI处理模块的芯片成本也推高了传感器整体售价，不利于中小制造企业的批量替换升级，后续需推进加工工艺简化与元器件国产化替代，压缩生产成本。
本研究成果工业化落地遵循“分阶段验证迭代、由点到面推广”的整体思路，优先完成全场景可靠性定型测试，针对180℃-350℃常规挤出区间、350℃以上超高温区间分别开展累计1000小时连续满负荷老化测试，联合国家级计量检测机构完成测量精度、响应速度、电磁兼容性的第三方标定，定型符合工业量产标准的产品规格，形成标准化安装、调试操作手册。 依托长三角地区3家中大型高分子挤出制品企业开展试点应用，针对聚烯烃管材、工程塑料板材两类主流产品完成适配验证，收集生产端运行数据完成产品迭代优化，形成适配存量设备改造、新设备配套的两类落地方案。建立“企业定制化调试+定期售后校准”的服务体系，联合本土元器件供应商推进核心部件国产化降本，针对中小制造企业推出租赁升级方案，降低技术应用门槛，保障技术落地的覆盖范围与运行稳定性。
本课题围绕聚合挤出生产场景中高温熔体压力测量控制的行业共性痛点，完成了AI智能型高温熔体压力传感器的全流程设计与技术验证，构建了从前端测量优化到后端智能控制的完整技术体系，实现了预定研究目标。研究通过陶瓷基核心传感单元优化、边缘AI处理模块嵌入式集成设计，突破了传统传感器受高温环境干扰、响应滞后、适配性不足的性能局限，依托轻量化AI算法完成了测量误差动态校正、动态响应预测补偿、异常数据智能甄别、多源信息融合处理，在此基础上搭建了“压力波动前置预判-工艺参数动态调整-极端场景分级应急”的智能闭环控制方案。经实验室标定与中试验证，本课题成果的核心技术指标相较于传统方案实现显著提升，可适配绝大多数存量挤出设备的智能化升级需求，也可直接配套新建成品挤出生产线，具备清晰的产业化落地基础。
本研究验证了人工智能与工业传感技术融合在细分高温工业场景的落地可行性，为高分子成型加工领域的测量控制智能化升级提供了可复用的技术路径。后续研究将针对现有成果的待完善方向，推进超极端工况适配、多场景标准化改造与生产成本优化，进一步扩大技术应用范围，提升成果的行业适配性与普及性，助力聚合挤出行业实现降本提质增效的升级目标。
