[發明專利]一種基于深度學習算法的零配件壓配系統及方法

在審

• 申請號: 202110134657.7
• 申請日: 2021-02-01
• 公開（公告）號: CN112764390A
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 董海波;葉凱文
• 申請（專利權）人: 浙江一木智能科技有限公司
• 主分類號: G05B19/05
• 分類號: G05B19/05;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供了一種基于深度學習算法的零配件壓配系統，包括機械部分、控制部分和軟件部分。該系統可精準穩定地控制壓配過程，實時地反饋壓配的結果，且由于其可預測性地調整壓配壓力的特性，盡可能地減少被壓配的零件變形量。本發明還提供了一種基于統計學算法的零配件壓配過程的監測方法，該方法可在壓配過程中篩選出配合過于緊或配合過于松的零件，提升壓配質量。本發明還提供了一種基于力學特征的零配件壓配結果的判定方法，該方法可精確判定壓配的結果和質量。本發明還提供了一種基于深度學習算法的零配件壓配過程中預測性調整壓配壓力的方法，該方法可優化壓配過程，減少過壓壓力和因此造成的形變。

技術領域

本發明涉及零配件壓配技術領域，具體是涉及一種基于深度學習算法的零配件壓配系統及壓配過程的監測和反饋方法。

背景技術

在零配件壓配領域中，傳統上采用液壓壓配機對零配件進行壓配，而傳統的液壓壓配機是一種以液體為工作介質，用來傳遞能量以實現壓配的機器。但是傳統液壓機壓力不穩定、標準模糊，壓配的質量無法精確判斷，只能靠外部尺寸測量和工人的感知，由于零配件在公差上的差異，可能出現過壓，導致產品形變。傳統上要精確的判定零配件是否完成壓配，需要通過二次測量的方式。傳統上要判斷壓配件的壓接質量需要使用復雜的方式，而進一步導致壓配件成本升高。

此外，針對不同的產品，傳統上靠工人通過手動方式一次次調試摸索來獲得生產標準參數，且所獲得的結果也不精確。同時整個壓配過程沒有反饋，需要人肉眼判斷完成質量。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服上述現有的缺陷，提供基于深度學習算法的零配件壓配系統、一種基于統計學算法的零配件壓配過程的監測方法、一種基于力學特征的壓配結果的判定方法和一種基于深度學習算法的零配件壓配過程中預測性調整壓力的方法；可對壓配過程進行實時監測，可在壓配過程中計算實時壓力數據，預測性地調整壓力。并可在壓配完成之后可精確、實時給出壓配結果。

為實現上述目的，本發明通過以下技術方案得以實現。

本發明提供的一種基于深度學習算法的零配件壓配系統，包括機械部分、控制部分和軟件部分；機械部分包括伺服電機、壓力傳感器、壓配裝置；控制部分基于可編程邏輯控制器開發；軟件部分包括一體機、交互界面、對外接口和算法模塊。

所述控制部分與機械部分相連，可下發控制信號，并獲取伺服電機的距離數據、壓力傳感器的壓力數據。

所述軟件部分基于一體機開發，并通過以太網與控制部分通信，可設定控制部分的壓配壓力、壓配速度，獲取控制部分的壓力-距離數據。

所述軟件部分提供人機交互界面，且可調用歷史數據訓練算法模型，可調用算法模塊對實時的壓力-距離數據進行計算，并將計算的結果反饋給控制模塊及對外接口并保存數據，外部接口可將結果提供給外部系統。

該系統可精準穩定地控制壓配過程，實時地反饋壓配的結果，且由于其可預測性地調整壓配壓力的特性，盡可能地減少被壓配的零件變形量。

本發明提供的基于統計學算法的零配件壓配過程的監測方法，其特征在，基于統計學中的中心極限定律和回歸算法，計算經過標準化后的歷史壓配數據，計算并建立過程控制邊界；并在壓配過程中，使用該邊界監測實時的壓力-距離數據，具體包括邊界計算過程和實時監測過程。

邊界計算過程的目的是建立過程控制邊界。實時監測過程的目的是實時監測壓配的過程，若過程出現異常及時提醒并反饋給上級系統，避免不合格品繼續流轉到下一道工序，浪費人力、物力。

具體過程如下：

1、邊界計算過程：

（1）用戶通過人機交互界面，設置壓配過程的壓配速度和壓力；

（2）用戶使用邊界尺寸的零件壓配，獲取對應零件壓配過程的壓力-距離數據；

（3）算法模塊對邊界尺寸零件的壓力-距離數據做標準化處理；