温度均一化センサーの校正には、ゼロ点校正、マスタースレーブ比較、システム動的補償という 3 つの手順が必要です。-特に武漢の高温高湿-環境では、温度測定精度が±0.5度以内で安定していることを保証するために、ハードウェア保護とAIモデルの最適化を組み合わせる必要があります。
1. ゼロ点校正（基本校正）
いつ実行するか: 交換後、慣らし期間前、または突然の環境変化時（梅雨の始まりなど）。{0}}
手順: システムをシャットダウンし、60 度以下まで冷却します。
窒素で 5 分間パージして、接続箱から水分を除去します。
HMI の「センサー キャリブレーション」インターフェースに入り、「自動ゼロ点キャリブレーション」を選択します。
システムは現在の周囲温度を基準として自動的に収集し、オフセットを補正します。
合格基準: 校正後のゼロドリフト < 0.3 度。
2. プライマリとバックアップの温度差の比較 (静的キャリブレーション)
データ収集: プライマリ センサーとバックアップ センサーが同時に動作し、定常状態のデータを 24 時間継続的に記録します。-
校正標準:
平均温度差 < 0.5 度;
瞬間的な温度差 > 2 度の数 : 0;
No sustained drift (> 0.5℃/h) or burrs (>5度/秒);
赤外線検証: 赤外線温度計でノズルの外表面をスキャンします。システムの読み取り値からの偏差が 3 度未満であり、コークス化の影響が排除されます。
工学的価値: ある医療会社は、綿密な比較により、交換後の最初の金型スクラップ率を 12% から 1.8% に削減しました。{0}
3. システムの動的補償 (AI- レベルのキャリブレーション)
LSTM + カルマン融合モデル学習: システムは 24 時間データに基づいて時定数 T を再調整し、AI 温度制御パラメーターを更新します。
PHM システムは、24 時間以内にこの点に 0.8 以上の重みを割り当て、それをメイン制御ロジックに組み込みます。
フィルター パラメーターの最適化: 5Hz ローパス フィルターを有効にして信号のグリッチを抑制します。 AIが誤った補正を行わないようノイズ抑制効果を検証します。
