[发明专利]基于历史数据的微波加热温度场智能监控方法

权利要求书

1.一种基于历史数据的微波加热温度场智能监控方法，其特征在于：采用高阶张量对任意零件的加热模式进行数学表达，基于深度学习算法建立适用于任意零件的加热模式控制策略预测模型，对大量历史数据中与待加热零件相似的零件的加热模式与控制策略间的关联关系进行监督学习，实现对该零件任意加热模式对应的控制策略进行准确预测；对零件进行微波加热时，实时监测零件同一层材料的温度分布，当最大温差超过设定值时，基于加热模式互补思想快速计算出用于补偿当前温度分布的加热模式，并将该加热模式输入至完成训练的加热模式控制策略预测模型，根据模型输出的控制策略对应地调整微波系统参数，对该零件同一层材料上不均匀的温度分布进行主动补偿；同时将微波加热过程中使用的控制策略——加热模式数据保存至历史数据库中，作为以后对加热模式控制策略预测模型进行训练的基础；

所述任意零件的加热模式HP主要由零件基本信息Geom和零件温度信息Temp构成，零件基本信息包括零件几何形状、零件三维尺寸以及零件在微波腔体中的位置，零件温度信息由零件同一层材料各点处的升温速率构成，即：

式中，h表示复合材料零件表面各点向微波腔体内工作台投影的高度；

所述的加热模式控制策略主要包括微波源数量、微波源位置、各微波源功率比例等加热过程中可实时调整的微波系统参数，即：

U＝[δ₁,δ₂,…,δ_l]

其中，U为复合材料零件加热模式的控制策略，δ为微波腔体内某个微波源的开关状态，取值为0或1，l为微波腔体内某特定微波源的编号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在对零件同一层材料温度均匀性主动补偿的基础上，实时调整微波腔体内的总功率，将功率增量平均分配给当前运行的微波源，在不改变零件同一层材料温度均匀性的条件下使零件平均温度或最高温度或最低温度实时跟随设定温度工艺曲线。