2025年擠出機行業技術分析：擠出機行業技術升級聚焦於智能化

  中國報告大廳網訊，塑料作為工業生產的核心基礎材料，其成型質量直接決定下游產業產品性能，擠出成型工藝因適配連續化生產需求，在塑料加工領域占比超60%，而擠出機作為該工藝的核心設備，溫度控制精度是制約產品合格率的關鍵因素。2025年擠出機行業技術升級聚焦於智能化、高精度控制方向，傳統PID控制因動態性能差、抗擾動能力不足，難以滿足高端塑料產品對溫度參數±1℃的嚴苛要求，基於智能算法優化的多自由度控制技術成為行業突破重點，各類改進型粒子群算法(PSO)與雙自由度PID結合的控制方案逐步進入產業化驗證階段。以下是2025年擠出機行業技術分析。

  塑料的製作工藝流程包括擠出成型、注塑成型、壓縮成型、壓注成型等，其中擠出成型應用最廣泛，多用於管材、薄膜等連續生產場景。擠出機在實際塑料製作過程中，溫度控制效果直接影響產品的力學性能與外觀質量，溫度過高易導致塑料降解，溫度過低則會造成塑化不完全，出現產品表面凹凸、內部應力集中等問題。常規PID控制方法動態性能較差、控制精度較低，對擠出機溫控系統的時變性、滯後性和非線性特性適配不足，控制效果未達最優狀態，因此需採用改進型自適應粒子群算法，搭配並行雙自由度PID取代常規PID，並優化控制器參數，實現跟蹤效果與抗擾動效果的雙重最優控制。

  一、擠出機溫控系統數學模型構建

  擠出機行業對塑料的溫度控制通過加熱線圈實現，熱量經管壁熱傳導至物料，同時擠出過程中螺旋杆的助推作用會產生摩擦生熱，這一複合傳熱過程使得擠出機溫控迴路具備顯著的時變性、滯後性和非線性特點。這些特性導致擠出機溫控系統難以通過傳統線性模型精準描述，需結合傳熱學原理與實際運行數據，構建考慮摩擦生熱補償、延遲效應修正的非線性數學模型，為後續控制器設計與參數優化提供理論基礎。

  二、擠出機雙自由度PID控制器設計

  單自由度PID控制器僅一組可調參數，無法同時滿足擠出機溫控系統對跟蹤效果和抗擾動能力的最優需求：偏向抗擾動能力時，跟蹤目標溫度的響應速度會降低;側重跟蹤效果時，面對電壓波動、物料粘度變化等擾動的穩定性會下降。其中，r(t)為目標溫度值，d(t)為干擾值(如電壓波動、物料特性變化等)，u₁(t)為PD控制器的輸出值，u₂(t)為PID控制器的輸出值，u(t)為u₁(t)和u₂(t)的疊加值。PD控制器Gₙ主要承擔擠出機溫度跟蹤控制功能，確保實際溫度快速逼近目標值;PID控制器G𝒸₂主要承擔抗擾動功能，抑制各類外部干擾對擠出機溫控精度的影響。

  三、基於改進PSO算法的擠出機並行式雙自由度PID控制器優化

  3.1 擠出機控制器實現原理

  基於改進型自適應粒子群算法的並行式雙自由度PID控制器分為兩部分設計，即並行式雙自由度PID控制器和改進型自適應模塊。以粒子群算法為基礎，加入遷徙操作和自適應控制策略，提升算法運算精度，同時融合併行式雙自由度PID參數，通過優化後的策略進行疊代計算，直至得到擠出機溫控系統的全局最優控制參數。圖2為基於粒子群算法的並行式雙自由度PID控制器實現原理。

  3.2 擠出機控制器算法改進

  常規粒子群策略存在明顯缺陷，對外部因素影響不敏感，易受參數Pᵢ𝒹和Gᵢ𝒹影響陷入局部最優解，出現提前收斂問題，導致擠出機溫控參數優化精度不足。為此，需對粒子群策略的權重參數和慣性權重參數進行優化以實現自適應，同時加入遷徙操作，深度優化算法性能，適配擠出機溫控系統的複雜特性。

  3.3 遷徙部分優化

  粒子群的粒子多樣性會影響收斂性，進而導致算法進入局部最優解，疊代過程中對參數Pᵢ𝒹和Gᵢ𝒹的依賴的會加速粒子多樣性降低，影響擠出機溫控參數的優化精度。其中，t為實時疊代次數，fitness(tᵦₑₛₜ)為第t代粒子適應值，且滿足t>1。適應值參數P與群體多樣性呈正向關聯，P取值較大時無需進行遷徙操作;P取值較小時，需執行遷徙操作，從前期產生的最優區選取粒子取代早熟粒子，維持粒子多樣性，保障擠出機溫控參數優化的全局搜索能力。

  含遷徙操作的自適應粒子群策略，基本操作步驟為：(1)初始化粒子群，生成粒子隨機運動速率、隨機位置及子粒子群，整個群體大小為mn(m為子粒子群個數，n為子粒子群中的粒子個數);(2)更新慣性權重參數ω和兩個學習參數c₁、c₂;(3)計算各粒子適應值，獲取粒子參數Pᵢ𝒹值和群體參數Gᵢ𝒹值;(4)更新粒子參數Pᵢ𝒹值和群體參數Gᵢ𝒹值;(5)對比適應值與底線值，若適應值較大，返回步驟(2);若適應值較小，執行遷徙操作;(6)判斷是否達到結束條件，若達標則輸出最終參數，若未達標返回步驟(2)。

  四、擠出機溫控系統仿真驗證與結果分析

  《2025-2030年中國擠出機行業市場深度研究與戰略諮詢分析報告》指出，由數據可知，基於改進PSO算法的擠出機並行式雙自由度PID控制器在跟蹤效果和抗擾動能力方面優勢顯著。其跟蹤效果的IAE參數(0.3319)、ISE參數(0.4098)、Tₛ參數(0.8714)，以及抗擾動能力的IAE參數(0.1578)、ISE參數(0.0198)、Tₛ參數(2.3218)，均大幅優於單自由度、雙自由度1、雙自由度2三種控制方法，能有效提升擠出機溫控精度與穩定性。

  五、總結

  針對擠出機溫度控制中傳統PID方案適配性差、控制精度不足的行業痛點，結合2025年擠出機行業智能化控制技術發展趨勢，提出基於改進型自適應粒子群算法的並行式雙自由度PID控制策略。通過在粒子群算法中引入遷徙操作和自適應控制策略，優化慣性權重與學習參數，解決算法易陷入局部最優、提前收斂的問題，提升參數優化精度;同時以並行式雙自由度PID取代常規PID，實現擠出機溫控系統跟蹤效果與抗擾動能力的雙重優化，適配擠出機溫控迴路時變性、滯後性、非線性的複雜特性。結果表明，該策略的各項性能指標均顯著優於傳統控制方法，能將擠出機溫度控制精度提升至±0.5℃以內，響應時間縮短60%以上，抗擾動能力提升80%，可有效滿足高端塑料生產對擠出機溫控的嚴苛需求。該技術為擠出機智能化升級提供了可行方案，具備廣泛的產業化推廣價值，未來可結合工業網際網路技術，實現擠出機溫控參數的實時在線優化，進一步提升生產效率與產品合格率。

更多擠出機行業研究分析，詳見中國報告大廳《擠出機行業報告匯總》。這裡匯聚海量專業資料，深度剖析各行業發展態勢與趨勢，為您的決策提供堅實依據。

更多詳細的行業數據盡在【資料庫】，涵蓋了宏觀數據、產量數據、進出口數據、價格數據及上市公司財務數據等各類型數據內容。