Page 122 - 《橡塑技术与装备》2026年4期

橡塑技术与装备
HINA R&P TECHNOLOGY AND EQUIPMENT

误差。 精度、均匀性和响应速度，并取得了可观的节能效益。
随后，在 1 台 65" 双模轮胎硫化机改造项目上进 实验数据充分验证了该系统在提升轮胎产品质量、生
行了实验。将原有蒸汽加热系统替换为本文设计的电 产效率和实现绿色制造方面的巨大优势。未来应用 AI
磁加热智能控制系统。 技术可以围绕以下方向展开进一步研究开发。
温度均匀性测试 ：在模具关键位置布置多个测温 （1）工艺优化与自学习：引入机器 AI 自学习算法，
点，在恒温阶段，各点温差从传统蒸汽加热的 ±8 ℃ 通过对海量生产数据的学习，自动优化硫化工艺参数，
缩小至 ±3 ℃以内，均匀性提升超过 60%。 实现从 “ 精确控制 ” 到 “ 最优控制 ” 的跨越。
能耗对比 ：生产同规格轮胎，记录一个完整生产 （2）数字孪生与预测性维护 ：构建硫化机的数字
周期的总耗电量（电磁加热）与总耗汽量（折算为标 孪生模型，实时映射物理实体的状态，实现设备性能
准煤），综合计算显示节能率达到 32%~35%。 的预测和剩余寿命评估，实时数据分析，通过传感器
工艺重复精度 ：连续生产 10 条轮胎，同一测温点 持续监测设备状态，AI 算法识别潜在故障征兆并提前
的最高温度重复精度在 ±0.5 ℃范围内。 预警，推动维护模式向预测性维护转变。
硫化质量 ：对硫化出的轮胎进行解剖分析，其断 （3）柔性化与自动化生产 ：自适应 AI 控制算法，
面胶料熟度均匀性显著改善，产品力学性能（如拉伸 使硫化机能无缝对接工厂级 MES 管理系统，快速响应
强度、耐磨性）的一致性得到提高。 生产计划的变更，实现多品种、小批次的柔性生产。

4 结论与展望 参考文献 ：
[1] 潘星，王冠中 . 电磁感应加热技术在轮胎硫化机上的应用研究
本文设计并实现的电磁加热轮胎硫化机智能控制
[J]. 橡胶工业，2020,67(9):68-70.
系统，成功地将高效清洁的电磁加热技术与先进的智 [2] 芮庆忠，黄诚 . 西门子 S7-1500 PLC 编程及应用 [M]. 北京 ：
能控制算法相结合。通过采用模糊自适应 PID 和多区 电子工业出版社，2023.
协同控制策略，系统显著提升了硫化过程的温度控制 [3] 廖常初 . 西门子人机界面（触摸屏）组态与应用技术 [M]. 北京：
机械工业出版社，2017.

Intelligent control system for electromagnetic heating tire curing press

Li Changtai, Wang Li, Xue Fuguang, Chu Hongtu
(Qingdao Hilang Intelligent Equipment Co. LTD., Qingdao 266400, Shandong, China)
Abstract: In view of the problems of high energy consumption, poor temperature uniformity, response
lag, and insufficient control accuracy in the traditional steam-heated tire curing process, this paper proposes
and designs an intelligent control system for tire curing press based on electromagnetic induction heating
technology. The system uses PLC as the core controller, combines high-frequency electromagnetic heating
power supply, and introduces a fuzzy adaptive PID control algorithm to construct an intelligent control system
integrating precise temperature control, multi-stage process management, real-time state monitoring,
and fault diagnosis. The system is verified through Simulink simulation and experiments. The results show that
compared to traditional methods, the system improves the temperature uniformity of the mold surface
by more than 60%, enhances the temperature rise and fall response speed by about 50%, achieves a
comprehensive energy-saving effect of over 30%, and achieves a repeatability accuracy of ±0.5℃ for curing
process parameters. This significantly improves the quality and production efficiency of tire curing, realizing the
green and intelligent upgrading of the curing process.
Key words: tire vulcanization; electromagnetic induction heating; intelligent control system; fuzzy PID;
temperature uniformity; energy saving
（R-03)

4
·70· 第 52 卷 第 期