塑料薄膜制品在生活中广泛使用,挤出流延成形是薄膜主要成形方法之一,其工艺参数具有高维度、多阶段、随机波动等特点,薄膜成形质量的稳定性得不到保证。传统的正交实验设计、仿真分析优化均为离线式的工艺优化方式,难以适应随机波动多的工艺过程。针对当前流延挤出工艺中存在的工艺不稳定、数据采集系统不完善、调优不合理的问题,本文以挤出流延薄膜质量稳定性为研究对象,建立了多工艺参数-质量指标间的关联预测模型,开展了以下工作:搭建了五层共挤EVA农膜的挤出流延工艺成形实验平台,结合工艺分析及数据需求开发出平台的在线监控系统,为预测模型的搭建提供了软硬件基础。首先根据待优化的共85个工艺参数及薄膜的质量指标配置了挤出机、模具、流延辊各处的温度、压力等传感器,基于西门子博图组态软件完成了PLC与上位机、上位机与数据服务器的数据通讯与数据的存储过程;最后通过组态上位机实现了在线监控系统对实验平台各工艺参数的监控、状态曲线的实时显示、历史数据的存储等功能。针对过程特征的高维度、强耦联性等特点,本文对各过程特征进行了特征处理,基于各特征的贡献率建立了工艺参数的特征数据集。首先完成了85个工艺参数的五水平工艺实验,并通过聚类分析处理异常数据,通过相关性分析、主成分分析筛去了低贡献率的工艺参数,最终获得了总贡献率为95.07%的44个关键特征,由此解决了特征参数数据维度高、相关性强的问题。针对过程特征与薄膜质量指标间的高度非线性,本文建立了薄膜质量的预测模型,并由此实现了工艺参数的在线调控。首先,在上述工艺实验及特征处理的基础上,基于五折交叉验证的数据集划分、Hyperop优化调参建立了Lightgbm薄膜质量预测模型,最终模型准确率约为87.3%,对厚度极限偏差的预测误差约为2%,对厚度的平均偏差的预测误差约为0.1%。由此建立了基于经验规则库的薄膜质量在线调优模块,并设计了三组实验对其进行了验证,结果表明,在工艺状况发生波动或工艺参数在异常范围时,控制系统能迅速地将其调节回正常生产,保证薄膜质量稳定性。