一种聚酰亚胺薄膜的加工装置及其控制方法与流程

1.本技术涉及聚酰亚胺薄膜加工的技术领域，尤其涉及一种聚酰亚胺薄膜的加工装置及其控制方法。


背景技术：

2.聚酰亚胺薄膜是一种耐高温电机电器的绝缘材料。聚酰亚胺薄膜的加工过程包括横向拉伸，横向拉伸过程中需要对聚酰亚胺薄膜进行加热。
3.相关技术中提供了一种聚酰亚胺薄膜的加工装置，其包括加工腔室、用于将聚酰亚胺薄膜传送经过加工腔室的两组传送辊、用于在加工腔室内横向拉伸聚酰亚胺薄膜的两组拉伸辊以及用于对聚酰亚胺薄膜进行加热的热风加热机构，热风加热机构能够对加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜进行加热，使聚酰亚胺薄膜升温而容易形变，继而使聚酰亚胺薄膜能够在拉伸辊的作用下横向拉伸。
4.在热风加热机构的加热作用下聚酰亚胺薄膜的温度较高、较容易发生形变，且加工腔室内的聚酰亚胺薄膜特别是横向拉伸后的聚酰亚胺薄膜较薄、较容易发生形变，热风加热的气流容易使加工腔室内的聚酰亚胺薄膜发生异常形变，影响聚酰亚胺薄膜的成膜率。


技术实现要素：

5.本技术提供了一种聚酰亚胺薄膜的加工装置及其控制方法，其有利于提高聚酰亚胺薄膜的成膜率。
6.第一方面，本技术提供了一种聚酰亚胺薄膜的加工装置。该装置包括加工腔室、两组传送辊、两组拉伸辊、热风加热机构、采集模块和控制模块；所述两组传送辊用于将聚酰亚胺薄膜水平传送经过加工腔室内顶部，所述两组拉伸辊用于横向拉伸加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜，所述热风加热机构用于在加工腔室内底部形成竖直向上的热风；所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；所述控制模块连接所述采集模块，以接收所述薄膜温度数据、顶部温度数据、热风温度数据和热风风速数据；所述控制模块被配置为：在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中，根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据；基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据；将所述最高温度数据和最小厚度数据代入预训练的承受能力计算模型，以生成风速上限数据，所述承受能力计算模型基于大数据训练、用于计算一定温度及一定厚度的聚
酰亚胺薄膜能够承受的最高风速；判断所述热风风速数据是否高于最高风速数据，若是，则生成告警信息。
7.通过采用上述技术方案，该加工装置能够根据聚酰亚胺薄膜的温度和厚度，合理估算聚酰亚胺薄膜能够承受多大风压而不出现异常形变或损坏，继而判断热风加热机构对聚酰亚胺薄膜造成的风压是否会造成聚酰亚胺薄膜的异常形变或损坏，在热风加热机构的热风容易损坏聚酰亚胺薄膜时及时告警，对告警及时处理后有利于保障聚酰亚胺薄膜的成膜率。
8.进一步地，所述控制模块被进一步配置为：根据预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段确定本次拉伸停止时刻；判断本次拉伸停止时刻是否处于当前时刻的预设时长内，若是则以本次拉伸停止时刻为最值时刻，若否则以距离当前时刻预设时长的时刻为最值时刻；根据热风温度数据、顶部温度数据和预训练的顶部底部热交换模型估算最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度，所述顶部底部热交换模型，基于大数据预训练，用于反应加工腔室顶部和底部热交换单位时间后、顶部温度的变化；根据顶部温度数据、估算温度数据、薄膜温度数据和预训练的顶部薄膜热交换模型，估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度，所述顶部薄膜热交换模型基于大数据训练，用于计算加工腔室顶部和聚酰亚胺薄膜热交换单位时间后、聚酰亚胺薄膜的温度变化；以所述预计薄膜温度为所述最高温度数据；以及基于预获取的拉伸控制方案、聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的厚度数据为最小厚度数据。
9.进一步地，所述控制模块还连接所述热风加热机构，用于控制热风加热机构的启闭；所述控制模块被进一步配置为：在生成告警信息时，控制所述热风加热机构关闭预设间隔时长，所述预设间隔时长比预设时长短。
10.进一步地，所述采集模块包括两个接触式测温探头、三个非接触式测温探头和一个风速传感探头；两个接触式测温探头分别设置于加工腔室的顶部和底部，分别用于采集所述顶部温度数据和所述热风温度数据；三个非接触式测温探头分别用于采集聚酰亚胺薄膜上三个不同位置的温度，以确定三个温度的平均值为所述薄膜温度数据；一个风速传感器探头设置于加工腔室的底部，用于采集所述热风风速数据。
11.进一步地，所述采集模块还包括两个图像传感探头，两个图像传感探头用于分别从两个角度采集加工腔室内的加工图像数据；所述控制模块还接收所述加工图像数据；所述控制模块被进一步配置为：根据所述加工图像数据验证当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段。
12.进一步地，还包括降温机构、收卷辊和除尘机构；由所述加工腔室输出的聚酰亚胺薄膜经过所述降温机构至所述收卷辊收卷，所述除尘机构包括分别设置于收卷辊两端的吹风部件和吸尘部件，所述吹风部件的出风方向和所述吸尘部件的抽风方向均平行于所述收卷辊的轴线，所述吸尘部件连接有一布袋集尘部
件。
13.第二方面，本技术提供了一种聚酰亚胺薄膜加工装置的控制方法。所述加工装置包括加工腔室、两组传送辊、两组拉伸辊、热风加热机构、采集模块和控制模块；所述两组传送辊用于将聚酰亚胺薄膜水平传送经过加工腔室内顶部，所述两组拉伸辊用于横向拉伸加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜，所述热风加热机构用于在加工腔室内底部形成竖直向上的热风；所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；所述控制模块连接所述采集模块，以接收所述薄膜温度数据、顶部温度数据、热风温度数据和热风风速数据；所述控制方法应用于所述控制模块，所述控制方法包括：在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中，根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据；基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据；将所述最高温度数据和最小厚度数据代入预训练的承受能力计算模型，以生成风速上限数据，所述承受能力计算模型基于大数据训练、用于计算一定温度及一定厚度的聚酰亚胺薄膜能够承受的最高风速；判断所述热风风速数据是否高于最高风速数据，若是，则生成告警信息。
14.进一步地，在所述控制方法中，根据预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段确定本次拉伸停止时刻；判断本次拉伸停止时刻是否处于当前时刻的预设时长内，若是则以本次拉伸停止时刻为最值时刻，若否则以距离当前时刻预设时长的时刻为最值时刻；所述根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据包括：根据热风温度数据、顶部温度数据和预训练的顶部底部热交换模型估算最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度，所述顶部底部热交换模型，基于大数据预训练，用于反应加工腔室顶部和底部热交换单位时间后、顶部温度的变化；根据顶部温度数据、估算温度数据、薄膜温度数据和预训练的顶部薄膜热交换模型，估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度，所述顶部薄膜热交换模型基于大数据训练，用于计算加工腔室顶部和聚酰亚胺薄膜热交换单位时间后、聚酰亚胺薄膜的温度变化；以所述预计薄膜温度为所述最高温度数据；以及所述基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据包括：基于预获取的拉伸控制方案、聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的厚度数据为最小厚度数据。
15.进一步地，所述控制模块还连接所述热风加热机构，用于控制热风加热机构的启闭；所述控制方法还包括：在生成告警信息时，控制所述热风加热机构关闭预设间隔时长，所述预设间隔时长比预设时长短。
16.进一步地，所述采集模块还用于采集加工腔室内的加工图像数据；所述控制模块还接收所述加工图像数据；所述控制方法还包括：根据所述加工图像数据验证当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段。
17.综上所述，本技术至少包含以下有益效果：1.提供了一种聚酰亚胺薄膜的加工装置及其控制方法，其根据横向拉伸中的聚酰亚胺薄膜的温度和厚度预估其可承受的最大风压，以便于保障聚酰亚胺薄膜的成膜率；2.聚酰亚胺薄膜在预设时长内最高温度和最薄厚度的具体计算方法较为合理，有利于保障计算所得的可承受的最大风压的合理准确，继而进一步保障了聚酰亚胺薄膜的成膜率。
18.应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本技术的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本技术的范围。本技术的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
19.结合附图并参考以下详细说明，本技术各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：图1示出了本技术实施例中一种聚酰亚胺薄膜的加工装置的原理图；图2示出了本技术实施例中一种聚酰亚胺薄膜加工装置的控制方法的流程图。
实施方式
20.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本技术保护的范围。
21.另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
22.本技术提供了一种聚酰亚胺薄膜的加工装置及其控制方法，其通过计算聚酰亚胺薄膜在一定温度和厚度下能够承受的风压，判断实际风压是否会影响聚酰亚胺薄膜的成膜率，若影响则告警，以便于保障聚酰亚胺薄膜的成膜率。
23.第一方面，本技术提供了一种聚酰亚胺薄膜的加工装置。
24.图1示出了本技术实施例中一种聚酰亚胺薄膜的加工装置的原理图，其展现出聚酰亚胺薄膜加工装置传送方向上的一个截面，未示出传送辊。
25.参照图1，加工装置包括加工腔室（图中最外层矩形框）、两组传送辊（图中未示
出）、两组拉伸辊和热风加热机构。所述两组传送辊用于将聚酰亚胺薄膜水平传送经过加工腔室内顶部，所述两组拉伸辊用于横向拉伸加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜，所述热风加热机构用于在加工腔室内底部形成竖直向上的热风。
26.具体来说，两组传送辊分别水平设置在加工腔室的入口和出口（图中未示出），两组传送辊均垂直于聚酰亚胺薄膜的长度方向，在聚酰亚胺薄膜长度方向上夹紧传送聚酰亚胺薄膜，以实现将聚酰亚胺薄膜传送经过加工腔室。两组拉伸辊分别用于夹紧聚酰亚胺薄膜宽度两端，两组拉伸辊可在聚酰亚胺薄膜的宽度方向上靠近及远离，以实现加工腔室内聚酰亚胺薄膜的横向拉伸。热风加热机构具体可以设置为热风机，该热风机设置于加工腔室内底部，热风机的吹风功率和加热功率均恒定，理想情况下该热风机输出热风的风速和风温均恒定。
27.关于加工装置机械部分更为具体的结构，例如拉伸辊通过何种机构实现夹紧和松开聚酰亚胺薄膜的两端、通过何种机构相互靠近和远离等，现有技术已经有充分的支撑，且不属于本方案的关键发明点，故不在此处作更具体公开。
28.聚酰亚胺薄膜的横向拉伸流水线工艺包括以下几个步骤：第一步，将预设长度的聚酰亚胺薄膜传送至加工腔室内就位；第二步，启动热风加热机模块，对加工腔室内的聚酰亚胺薄膜进行加热；第三步，在聚酰亚胺薄膜加热到一定温度后，使两组拉伸辊就位夹紧待拉伸的聚酰亚胺薄膜两侧，并使两组拉伸辊在聚酰亚胺薄膜宽度方向上匀速远离，以实现聚酰亚胺薄膜的横向拉伸预设宽度；第四步，两组拉伸辊横向远离至最远时停止，表明聚酰亚胺薄膜已经横向拉伸完成，宽度增大预设宽度，此时停止热风加热机构，使加工腔室内的聚酰亚胺薄膜自然降温；第五步，在聚酰亚胺薄膜降温至一定温度后，启动两组传送辊，将拉伸完成的聚酰亚胺薄膜传送出加工腔室，并将待拉伸的预设长度聚酰亚胺薄膜传送至加工腔室内就位。
29.如此往复，即可实现聚酰亚胺薄膜的横向拉伸流水线工艺。
30.理想情况下，聚酰亚胺薄膜的横向拉伸速度和热风加热机构的加热功率和吹风功率本领域技术人员基于经验和实际项目需要预先设置的，横向拉伸速度和加热功率相匹配，基本能够实现聚酰亚胺薄膜横向拉伸功率的顺利实施，最多辅助以聚酰亚胺薄膜的温度监控，在聚酰亚胺薄膜的温度达到温度阈值时关闭热风加热机构，避免聚酰亚胺薄膜的温度过高而损坏。然而，聚酰亚胺薄膜的成膜率不仅与热风加热机构的加热功率相关，也容易受吹风功率影响，而且不同厚度、不同温度的聚酰亚胺薄膜能够承受的风压是不同的，基于此，对本技术的聚酰亚胺薄膜加工装置进行改进。
31.基于改进背景，该加工装置还包括采集模块和控制模块（图中未示出），以便实现在聚酰亚胺薄膜横向拉伸过程中的监控，保障横向拉伸工艺的成膜率。所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；所述控制模块连接所述采集模块，以接收所述薄膜温度数据、顶部温度数据、热风温度数据和热风风速数据。
32.具体来说，所述采集模块包括两个接触式测温探头、三个非接触式测温探头和一个风速传感探头；两个接触式测温探头分别设置于加工腔室的顶部和底部，分别用于采集顶部温度数据和热风温度数据；三个非接触式测温探头分别用于采集聚酰亚胺薄膜上三个
不同位置的温度，以确定三个温度的平均值为薄膜温度数据；一个风速传感器探头设置于加工腔室的底部，用于采集热风风速数据。
33.控制模块还连接上位机和/或相关人员持有的移动终端。
34.下面对控制模块在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中执行的控制逻辑进行公开。
35.所述控制模块被配置为：在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中，根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据；基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据；将所述最高温度数据和最小厚度数据代入预训练的承受能力计算模型，以生成风速上限数据，所述承受能力计算模型基于大数据训练、用于计算一定温度及一定厚度的聚酰亚胺薄膜能够承受的最高风速；判断所述热风风速数据是否高于最高风速数据，若是，则生成告警信息。
36.在前述内容中，预获取的拉伸控制方案表示一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程，其至少包括开始拉伸时刻、横向拉伸速度以及停止拉伸时刻，横向拉伸速度恒定，聚酰亚胺薄膜的初始宽度固定，两组拉伸辊之间可形成的最大宽度确定（大致等于聚酰亚胺薄膜横向拉伸后的宽度），故开始拉伸时刻与停止拉伸时刻之间的时长确定，开始拉伸时刻和停止拉伸时刻之间每一时刻对应的两组横向拉伸辊之间的距离能够确定。
37.拉伸控制方案由控制模块控制，基于前述原理，控制模块结合内置时钟能够确定当前时刻（由于本方法在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中执行，故当前时刻必然处于开始拉伸时刻至停止拉伸时刻之间）在开始拉伸时刻至停止拉伸时刻之间的位置，当前时刻与停止拉伸时刻之间的时长也能够确定，当前时刻与停止拉伸时刻之间的时长与预设时长的大小关系也能够确定。
38.基于前述内容，所述控制模块被进一步配置为：根据预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段确定本次拉伸停止时刻；判断本次拉伸停止时刻是否处于当前时刻的预设时长内，若是则以本次拉伸停止时刻为最值时刻，若否则以距离当前时刻预设时长的时刻为最值时刻；基于前述内容，所述控制模块被进一步配置为：根据热风温度数据、顶部温度数据和预训练的顶部底部热交换模型估算最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度，所述顶部底部热交换模型，基于大数据预训练，用于反应加工腔室顶部和底部热交换单位时间后、顶部温度的变化；根据顶部温度数据、估算温度数据、薄膜温度数据和预训练的顶部薄膜热交换模型，估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度，所述顶部薄膜热交换模型基于大数据训练，用于计算加工腔室顶部和聚酰亚胺薄膜热交换单位时间后、聚酰亚胺薄膜的温度变化；以所述预计薄膜温度为所述最高温度数据。
39.具体来说，加工腔室的结构模型已知，其内部的部件排布基本恒定，用于采集顶部
温度数据和热风温度数据的接触式测温探头位置恒定，由于热风加热机构位于加工腔室底部，故热风温度数据一般高于顶部温度数据，加工腔室的底部与顶部发生热交换时，会使顶部升温，而加工腔室的底部温度基本等于热风加热机构输出热风的热风温度数据，基于热交换的原理，在误差允许范围内可以认为加工腔室顶部和底部的热交换效率仅受顶部温度数据和热风温度数据的影响，故通过有限次的实验积累，即可确定在一组确定的热风温度数据和顶部温度数据持续单位时间时，顶部温度数据的温升。所述顶部底部热交换模型表现为一个对照表，其反映（当前时刻的热风温度数据，当前时刻的顶部温度数据）与单位时间后顶部温度数据的对照关系。已知当前时刻的热风温度数据和顶部温度数据，也已知最值时刻与当前时刻之间的时长，基于顶部底部热交换模型，即可计算最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度。
40.在一个示例中，单位时间为1s，在顶部底部热交换模型中，包含当前时刻的热风温度数据、当前时刻的顶部温度数据以及单位时间后预计的顶部温度数据的对照关系，即若当前时刻的热风温度数据和顶部温度数据已知，则带入顶部底部热交换模型可以对照得到单位时间（1s）后预计的顶部温度数据。在实际计算时，热风温度数据恒定不变，设最值时刻为第180秒，则以当前时刻的热风温度数据、顶部温度数据估算最值时刻加工腔室顶部的估算温度数据的具体过程为：以当前时刻为参考时刻（即0时刻），将当前时刻的（即采集所得的）热风温度数据和顶部温度数据带入顶部底部热交换模型，得到1s时的顶部温度数据，再将热风温度数据和1s时的顶部温度数据代入顶部底部热交换模型，得到2s时的顶部温度数据，再将热风温度数据2s时的顶部温度数据代入顶部底部热交换模型，得到3s时的顶部温度数据...如此循环往复，直至得到180s时的顶部温度数据即为最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度。
41.同理，加工腔室内聚酰亚胺薄膜的位置已知，用于采集聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据的三个非接触式测温探头的位置固定，用于采集顶部温度数据的接触式测温探头位置固定，由于聚酰亚胺薄膜位于加工腔室顶部，故加工腔室顶部较高的温度能够对聚酰亚胺薄膜进行加热，聚酰亚胺薄膜与加工腔室顶部发生热交换时，聚酰亚胺薄膜会升温。基于热交换原理，在误差允许范围内可以认为聚酰亚胺薄膜和加工腔室顶部的热交换效率仅受顶部温度数据和薄膜温度数据的影响，故通过有限次的实验积累，即可确定在一组确定的薄膜温度数据和顶部温度数据持续单位时间时，薄膜温度数据的温升。所述顶部薄膜热交换模型表现为一个对照表，其反映（当前时刻的顶部温度数据，当前时刻的薄膜温度数据）与单位时间后薄膜温度数据的对照关系。已知当前时刻的顶部温度数据和薄膜温度数据，也已知最值时刻与当前时刻之间的时长，基于顶部薄膜热交换模型，即可计算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度，该预计薄膜温度即为聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最高温度数据。
42.在一个示例中，单位时间为1s，在顶部薄膜热交换模型中，包含当前时刻的顶部温度数据、当前时刻的薄膜温度数据以及单位时间后预计的薄膜温度数据的对照关系，即若当前时刻的顶部温度数据和薄膜温度数据已知，则带入顶部薄膜热交换模型可以对照得到单位时间（1s）后预计的薄膜温度数据。在实际计算时，设最值时刻为180s，以当前时刻的顶部温度数据和薄膜温度数据估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度的具体过程为：以当前时刻为参考时刻（即0时刻），将当前时刻的（即采集所得的）顶部温度数据和薄膜温度
数据代入顶部薄膜热交换模型，得到1s时估算的薄膜温度数据，再将前述内容中估算得到的1s时的顶部温度数据和此处中估算得到的1s时的薄膜温度数据代入顶部薄膜热交换模型，得到2s时估算的薄膜温度数据，再将前述内容中估算得到的2s时的顶部温度数据和此处估算得到的2s时估算的薄膜温度数据代入顶部薄膜热交换模型，得到3s时的薄膜温度数据...如此循环往复，直至得到180s时估算的薄膜温度数据为聚酰亚胺薄膜最值时刻的预计薄膜温度。
43.在前述内容中，单位时间为精度允许下的最小时间单位，开始拉伸时刻、停止拉伸时刻、当前时刻以及其他任意时刻中任意两个之间的时长均为单位时间的整数倍。
44.所述控制模块被进一步配置为：根据预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段确定本次拉伸停止时刻；判断本次拉伸停止时刻是否处于当前时刻的预设时长内，若是则以本次拉伸停止时刻为最值时刻，若否则以距离当前时刻预设时长的时刻为最值时刻；基于预获取的拉伸控制方案、聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的厚度数据为最小厚度数据。
45.在前述内容中，聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据固定且已获取，则开始拉伸时刻的聚酰亚胺薄膜的厚度数据为初始厚度数据，本方法中设两组拉伸辊匀速远离过程中聚酰亚胺薄膜厚度均匀变化（初始厚度*初始宽度/当前宽度=当前厚度），则两组拉伸辊之间的距离横向扩大至最远距离过程中每一时刻的厚度均能够确定，即最值时刻的聚酰亚胺薄膜的厚度数据能够确定，该厚度数据即为最小厚度数据。
46.前述的承受能力计算模型基于大数据训练，通过与本技术中加工装置基本一致的加工装置的实验，可以得知在聚酰亚胺薄膜横向拉伸致使其等于一定厚度、并使聚酰亚胺薄膜处于一定温度、热风加热机构输出气流处于一定风速时，聚酰亚胺薄膜的出现异常形变及破损的概率（该概率与成膜率的和为1），基于预设的要求成膜率（最低值），可以推定指定温度、指定厚度的聚酰亚胺薄膜能够承受的最高风速。应理解，承受能力计算模型也为对照表，将聚酰亚胺薄膜的最高温度数据和最小厚度数据代入厚，可对照直接得到聚酰亚胺薄膜为保障一定成膜率能承受的最高风速数据。
47.本技术实施例的方案中，热风风速数据也恒定，直接比较热风风速数据和最高风速数据的大小即可确定是否需生成报警数据。报警数据包含用于发送至上位机和移动终端，以提醒相关工作人员，相关工作人员对相关情况进行处理，有利于保障聚酰亚胺薄膜的成膜率。告警信息中还可以包含处理时间信息，该处理时间信息与预设时长相关联，一般小于预设时长，例如等于预设时长的一半，如此有利于相关工作人员及时对告警信息进行处理。
48.进一步地，所述控制模块还连接所述热风加热机构，用于控制热风加热机构的启闭；所述控制模块被进一步配置为：在生成告警信息时，控制所述热风加热机构关闭预设间隔时长，所述预设间隔时长比预设时长短。如此，即便相关工作人员不能及时对告警信息进行处理，也能够通过自动控制的手段保障聚酰亚胺薄膜的成膜率。
49.进一步地，在前述内容中，当前时刻拉伸辊的位置是通过拉伸控制方案的开始拉伸时刻开始计时至当前时刻过程中两组拉伸辊之间增加的距离计算确定的，该种纯靠算法
逻辑和内置时钟确定的方式容易出现误差，故所述采集模块还可以包括两个图像传感探头；两个图像传感探头设置于加工腔室内两个不同位置，以分别从两个视角采集所述加工图像数据；控制模块通过加工图像数据中两组拉伸辊的位置关系，可以确定当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段，即能够确定两组拉伸辊之间的距离。当前时刻所处的加工阶段以加工图像数据显示的为准，控制模块可基于加工图像数据对基于时钟和算法逻辑确定的加工阶段（以及两组拉伸辊之间的距离）进行调校，从而保障计算准确。
50.综上所述，以上加工装置能够有效规避超出聚酰亚胺薄膜承受范围风速的气流的出现，有利于保障聚酰亚胺薄膜的成膜率。
51.进一步地，所述加工装置还包括降温机构、收卷辊和除尘机构；由所述加工腔室输出的聚酰亚胺薄膜经过所述降温机构至所述收卷辊收卷，所述除尘机构包括分别设置于收卷辊两端的吹风部件和吸尘部件，所述吹风部件的出风方向和所述吸尘部件的抽风方向均平行于所述收卷辊的轴线，所述吸尘部件连接有一布袋集尘部件。
52.以上是关于装置实施例的介绍，以下通过方法实施例，对本技术所述方案进行进一步说明。
53.第二方面，本技术实施例公开了一种聚酰亚胺薄膜加工装置的控制方法。
54.所述加工装置包括加工腔室、两组传送辊、两组拉伸辊、热风加热机构、采集模块和控制模块；所述两组传送辊用于将聚酰亚胺薄膜水平传送经过加工腔室内顶部，所述两组拉伸辊用于横向拉伸加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜，所述热风加热机构用于在加工腔室内底部形成竖直向上的热风；所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；所述控制模块连接所述采集模块，以接收所述薄膜温度数据、顶部温度数据、热风温度数据和热风风速数据。
55.所述控制方法应用于所述控制模块。
56.图2示出了本技术实施例中一种聚酰亚胺薄膜加工装置的控制方法的流程图。该加工装置包括加工腔室、两组传送辊、两组拉伸辊、热风加热机构、采集模块和控制模块；所述两组传送辊用于将聚酰亚胺薄膜水平传送经过加工腔室内顶部，所述两组拉伸辊用于横向拉伸加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜，所述热风加热机构用于在加工腔室内底部形成竖直向上的热风；所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；所述控制模块连接所述采集模块，以接收所述薄膜温度数据、顶部温度数据、热风温度数据和热风风速数据。
57.参照图2，所述控制方法应用于所述控制模块，所述控制方法包括：在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中，根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据；基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉
伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据；将所述最高温度数据和最小厚度数据代入预训练的承受能力计算模型，以生成风速上限数据，所述承受能力计算模型基于大数据训练、用于计算一定温度及一定厚度的聚酰亚胺薄膜能够承受的最高风速；判断所述热风风速数据是否高于最高风速数据，若是，则生成告警信息。
58.进一步地，在所述控制方法中，根据预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段确定本次拉伸停止时刻；判断本次拉伸停止时刻是否处于当前时刻的预设时长内，若是则以本次拉伸停止时刻为最值时刻，若否则以距离当前时刻预设时长的时刻为最值时刻；所述根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据包括：根据热风温度数据、顶部温度数据和预训练的顶部底部热交换模型估算最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度，所述顶部底部热交换模型，基于大数据预训练，用于反应加工腔室顶部和底部热交换单位时间后、顶部温度的变化；根据顶部温度数据、估算温度数据、薄膜温度数据和预训练的顶部薄膜热交换模型，估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度，所述顶部薄膜热交换模型基于大数据训练，用于计算加工腔室顶部和聚酰亚胺薄膜热交换单位时间后、聚酰亚胺薄膜的温度变化；以所述预计薄膜温度为所述最高温度数据；以及所述基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据包括：基于预获取的拉伸控制方案、聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的厚度数据为最小厚度数据。
59.进一步地，所述控制模块还连接所述热风加热机构，用于控制热风加热机构的启闭；所述控制方法还包括：在生成告警信息时，控制所述热风加热机构关闭预设间隔时长，所述预设间隔时长比预设时长短。
60.进一步地，所述采集模块还用于采集加工腔室内的加工图像数据；所述控制模块还接收所述加工图像数据；所述控制方法还包括：根据所述加工图像数据验证当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段。
61.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于可选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
62.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所述描述的控制方法的具体工作过程，可以参考前述加工装置实施例中的对应过程，在此不再赘述。
63.以上描述仅为本技术的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本技术中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本技术中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种聚酰亚胺薄膜的加工装置，其特征在于，包括加工腔室、两组传送辊、两组拉伸辊、热风加热机构、采集模块和控制模块；所述两组传送辊用于将聚酰亚胺薄膜水平传送经过加工腔室内顶部，所述两组拉伸辊用于横向拉伸加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜，所述热风加热机构用于在加工腔室内底部形成竖直向上的热风；所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；所述控制模块连接所述采集模块，以接收所述薄膜温度数据、顶部温度数据、热风温度数据和热风风速数据；所述控制模块被配置为：在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中，根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据；基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据；将所述最高温度数据和最小厚度数据代入预训练的承受能力计算模型，以生成风速上限数据，所述承受能力计算模型基于大数据训练、用于计算一定温度及一定厚度的聚酰亚胺薄膜能够承受的最高风速；判断所述热风风速数据是否高于最高风速数据，若是，则生成告警信息。2.根据权利要求1所述的加工装置，其特征在于，所述控制模块被进一步配置为：根据预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段确定本次拉伸停止时刻；判断本次拉伸停止时刻是否处于当前时刻的预设时长内，若是则以本次拉伸停止时刻为最值时刻，若否则以距离当前时刻预设时长的时刻为最值时刻；根据热风温度数据、顶部温度数据和预训练的顶部底部热交换模型估算最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度，所述顶部底部热交换模型，基于大数据预训练，用于反应加工腔室顶部和底部热交换单位时间后、顶部温度的变化；根据顶部温度数据、估算温度数据、薄膜温度数据和预训练的顶部薄膜热交换模型，估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度，所述顶部薄膜热交换模型基于大数据训练，用于计算加工腔室顶部和聚酰亚胺薄膜热交换单位时间后、聚酰亚胺薄膜的温度变化；以所述预计薄膜温度为所述最高温度数据；以及基于预获取的拉伸控制方案、聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的厚度数据为最小厚度数据。3.根据权利要求2所述的加工装置，其特征在于，所述控制模块还连接所述热风加热机构，用于控制热风加热机构的启闭；所述控制模块被进一步配置为：在生成告警信息时，控制所述热风加热机构关闭预设间隔时长，所述预设间隔时长比预设时长短。4.根据权利要求3所述的加工装置，其特征在于，所述采集模块包括两个接触式测温探头、三个非接触式测温探头和一个风速传感探头；两个接触式测温探头分别设置于加工腔
室的顶部和底部，分别用于采集所述顶部温度数据和所述热风温度数据；三个非接触式测温探头分别用于采集聚酰亚胺薄膜上三个不同位置的温度，以确定三个温度的平均值为所述薄膜温度数据；一个风速传感器探头设置于加工腔室的底部，用于采集所述热风风速数据。5.根据权利要求4所述的加工装置，其特征在于，所述采集模块还包括两个图像传感探头，两个图像传感探头用于分别从两个角度采集加工腔室内的加工图像数据；所述控制模块还接收所述加工图像数据；所述控制模块被进一步配置为：根据所述加工图像数据验证当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段。6.根据权利要求5所述的加工装置，其特征在于，还包括降温机构、收卷辊和除尘机构；由所述加工腔室输出的聚酰亚胺薄膜经过所述降温机构至所述收卷辊收卷，所述除尘机构包括分别设置于收卷辊两端的吹风部件和吸尘部件，所述吹风部件的出风方向和所述吸尘部件的抽风方向均平行于所述收卷辊的轴线，所述吸尘部件连接有一布袋集尘部件。7.一种聚酰亚胺薄膜加工装置的控制方法，其特征在于，所述加工装置包括加工腔室、两组传送辊、两组拉伸辊、热风加热机构、采集模块和控制模块；所述两组传送辊用于将聚酰亚胺薄膜水平传送经过加工腔室内顶部，所述两组拉伸辊用于横向拉伸加工腔室内的部分聚酰亚胺薄膜，所述热风加热机构用于在加工腔室内底部形成竖直向上的热风；所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；所述控制模块连接所述采集模块，以接收所述薄膜温度数据、顶部温度数据、热风温度数据和热风风速数据；所述控制方法应用于所述控制模块，所述控制方法包括：在一个预设长度的聚酰亚胺薄膜的横向拉伸过程中，根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚胺薄膜的最高温度数据；基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据；将所述最高温度数据和最小厚度数据代入预训练的承受能力计算模型，以生成风速上限数据，所述承受能力计算模型基于大数据训练、用于计算一定温度及一定厚度的聚酰亚胺薄膜能够承受的最高风速；判断所述热风风速数据是否高于最高风速数据，若是，则生成告警信息。8.根据权利要求7所述的控制方法，其特征在于，在所述控制方法中，根据预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段确定本次拉伸停止时刻；判断本次拉伸停止时刻是否处于当前时刻的预设时长内，若是则以本次拉伸停止时刻为最值时刻，若否则以距离当前时刻预设时长的时刻为最值时刻；所述根据当前时刻采集所得的所述顶部温度数据、热风温度数据、薄膜温度数据、预获取的拉伸控制方案和当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算预设时长内聚酰亚
胺薄膜的最高温度数据包括：根据热风温度数据、顶部温度数据和预训练的顶部底部热交换模型估算最值时刻加工腔室顶部的预计顶部温度，所述顶部底部热交换模型，基于大数据预训练，用于反应加工腔室顶部和底部热交换单位时间后、顶部温度的变化；根据顶部温度数据、估算温度数据、薄膜温度数据和预训练的顶部薄膜热交换模型，估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的预计薄膜温度，所述顶部薄膜热交换模型基于大数据训练，用于计算加工腔室顶部和聚酰亚胺薄膜热交换单位时间后、聚酰亚胺薄膜的温度变化；以所述预计薄膜温度为所述最高温度数据；以及所述基于预获取的拉伸控制方案和聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算聚酰亚胺薄膜在预设时长内的最小厚度数据包括：基于预获取的拉伸控制方案、聚酰亚胺薄膜的初始厚度数据，根据当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段估算最值时刻聚酰亚胺薄膜的厚度数据为最小厚度数据。9.根据权利要求7或8所述的控制方法，其特征在于，所述控制模块还连接所述热风加热机构，用于控制热风加热机构的启闭；所述控制方法还包括：在生成告警信息时，控制所述热风加热机构关闭预设间隔时长，所述预设间隔时长比预设时长短。10.根据权利要求9所述的控制方法，其特征在于，所述采集模块还用于采集加工腔室内的加工图像数据；所述控制模块还接收所述加工图像数据；所述控制方法还包括：根据所述加工图像数据验证当前时刻在拉伸控制方案中所处的加工阶段。

技术总结
本申请提供了一种聚酰亚胺薄膜的加工装置及其控制方法，属于聚酰亚胺薄膜加工的技术领域，用于解决聚酰亚胺薄膜成膜率低的问题。其中，加工装置包括加工腔室、两组传送辊、两组拉伸辊、热风加热机构、采集模块和控制模块；所述采集模块用于采集加工腔室内部分聚酰亚胺薄膜的薄膜温度数据、加工腔室内顶部的顶部温度数据、加工腔室内底部的热风温度数据以及热风风速数据；控制模块根据顶部温度数据、热风温度数据和薄膜温度数据计算聚酰亚胺薄膜预设时长内的最高温度，并根据拉伸控制方案计算聚酰亚胺薄膜预设时长内的最薄厚度，根据最高温度和最薄厚度判断其能承受的最大风压，在实际风压超出计算所得的最大风压时告警，以便保障成膜率。障成膜率。障成膜率。


技术研发人员：白建恭
受保护的技术使用者：天津市天缘电工材料股份有限公司
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/7/12