高效能熔喷设备自动化控制系统的优化策略

引 言：熔喷设备是医用防护、空气净化及工业过滤等领域的核心制造装备，其工艺过程对温度、压力、流量等参数高度敏感，稍有波动便会影响纤维结构与产品性能。近年来，随着高端过滤材料需求增加，生产线对高产能、高稳定性、低能耗的要求不断提升。然而，传统自动化控制系统存在响应迟滞、调节精度不足、能效低等问题，难以适应复杂工况与多目标优化需求。工业4.0 及智能制造的发展为此提供了契机，通过引入先进控制算法与数据驱动技术，有望实现生产过程的动态优化与性能跃升。

一、熔喷设备及其自动化控制系统概述

（一）熔喷设备工作原理

熔喷设备是一种以热塑性高分子聚合物为原料，通过加热熔融、计量挤出、气流牵伸及成网固结等一系列过程制备超细纤维材料的非织造布生产装备。其工艺核心在于将熔融聚合物以稳定流量送入特制的喷丝模头，并在高温高速气流的作用下使熔体流被迅速牵伸至微米或亚微米级直径，随后在空气冷却条件下沉积成纤维网，并通过热压或静电驻极等后处理工序赋予材料所需的结构与功能。该过程对温度、压力、熔体流量以及气流速度等参数极为敏感，任何微小波动都可能导致纤维直径分布不均、孔隙结构异常或力学性能下降。因此，熔喷生产不仅依赖精确的机械加工与热工设计，更需要稳定高效的自动化控制系统对全流程进行实时监测与动态调节，以确保产品质量和生产效率的统一[1]。

（二）自动化控制系统结构与关键技术

熔喷设备的自动化控制系统通常由感知、运算与执行三个层次构成。感知层利用分布于各关键节点的温度传感器、压力变送器、流量计以及风速监测装置，实现对工艺环境与设备运行状态的实时采集。运算层以可编程逻辑控制器（PLC）、工业计算机或嵌入式控制单元为核心，负责对采集数据进行信号处理、工艺建模及控制算法运算，并生成精确的调节指令。执行层则通过加热单元、变频驱动的送风系统、计量泵及气阀等装置，将控制指令转化为对实际生产过程的即时干预。

在关键技术方面，闭环控制是保证系统稳定性的基础，其中温度与压力的高精度控制多采用改进型PID、模糊控制或自适应控制等策略，以减小超调量和稳态误差。针对熔喷工艺中多变量耦合与时变特性显著的特点，多变量协同控制与模型预测控制（MPC）等先进方法被引入以实现参数间的动态协调与全局优化。同时，结合工业以太网或现场总线的高速数据采集与传输技术，可将生产过程中的海量运行数据实时送入分析模块，利用统计建模与机器学习方法进行模式识别、状态预测及故障诊断，从而实现生产的预测性维护与能耗优化。近年来，随着人机交互界面和云端监控平台的广泛应用，熔喷设备的自动化控制系统正逐步向智能化、网络化和远程化方向发展，为高效、稳定、绿色的非织造布生产提供了坚实的技术基础。

二、高效能熔喷设备自动化控制系统的优化策略

（一）优化目标与指标体系

高效能熔喷设备自动化控制系统的优化首先应明确目标与评价体系。鉴于熔喷生产过程涉及多变量耦合、动态扰动和多目标权衡，其优化目标不仅包括提高产品质量和生产效率，还涵盖能耗降低、设备稳定性提升以及系统的自适应能力。在质量方面，核心指标包括纤维直径分布的均匀性、过滤效率和力学性能的稳定性；在效率方面，应关注单位时间产量、设备稼动率以及换产时间的缩短；在能耗方面，需评估单位产品的电力与热能消耗水平。除此之外，系统的可靠性与可维护性也应纳入评价体系，通过运行稳定性、故障率及维护响应时间等指标进行综合衡量。基于上述指标体系，可以形成多目标优化模型，为后续控制策略的选择与参数配置提供理论依据。

（二）控制算法优化

控制算法是自动化控制系统的核心，其性能直接决定了工艺参数调节的精度与响应速度。针对熔喷工艺中存在的多变量耦合、非线性与时变特性，传统PID 控制虽在结构简单和实现方便方面具有优势，但在应对快速扰动或复杂动态条件时存在超调量大、稳态误差高等不足。因此，优化的方向应包括算法结构改进与智能化引入。一方面，可在传统PID 基础上引入模糊逻辑或自适应机制，使控制参数能够根据工况变化在线调整；另一方面，模型预测控制（MPC）凭借对系统动态的精确建模与未来趋势的预测能力，在协调多参数控制、抑制扰动影响方面展现出优势[2]。此外，数据驱动方法，如基于机器学习的控制策略，可利用历史生产数据构建非线性预测模型，实现复杂工况下的智能决策。不同控制算法可通过仿真与实测对比，在响应速度、稳态误差和能耗表现等维度进行综合评估，从而选择最优方案或形成混合控制策略。

（三）系统参数调节与优化

系统参数的合理调节是实现高效稳定生产的重要保障。在熔喷过程中，关键参数如熔体温度、喷丝模头压力、计量泵流量以及热风温度与流速，不仅相互耦合，而且对纤维成形具有直接影响。因此，优化策略应包括参数灵敏度分析、参数耦合关系建模以及在线优化机制的构建。通过实验设计与多变量回归分析，可以识别对质量和效率影响最显著的参数，并在控制系统中优先实现高精度调节。同时，针对生产中存在的环境波动与原料差异，可引入自整定或自学习算法，使系统能够在运行过程中不断更新参数设定，实现实时优化。能源利用方面，可通过对加热系统与送风系统的动态功率分配优化，降低能耗并减少不必要的热损失。在此基础上，配合状态预测与预防性维护机制，不仅能够保持工艺参数的稳定，还可延长设备寿命，提高整体运行的经济性与可持续性。

三、结语

本文围绕高效能熔喷设备的自动化控制优化展开研究，从系统结构、关键技术入手，构建了涵盖质量、效率、能耗与稳定性的多目标指标体系，并提出了基于改进型PID、模糊控制、模型预测控制及数据驱动方法的算法优化方案。在此基础上，结合参数灵敏度分析与自适应调节机制，实现了关键工艺参数的高精度、快速响应与动态优化。研究表明，该策略不仅能够显著提升产品一致性与生产效率，还能有效降低能耗并增强系统可靠性。成果对于推动熔喷设备向智能化、绿色化发展具有重要的理论价值和工程应用意义。

参考文献

[1]邹萌萌,刘德铭,周朝钢.熔喷气体 的优化[J].上海纺织科技,2025,53(07):26-31.

[2]刘琛,郭状,张林,等.熔喷聚丙烯驻 及性能调控[J].上海纺织科技,2024,52(09):25-32.