[发明专利]包括用于控制紧固件的安装的机器学习块的电动工具在审
申请号: | 202080064439.4 | 申请日: | 2020-07-23 |
公开(公告)号: | CN114423568A | 公开(公告)日: | 2022-04-29 |
发明(设计)人: | J·E·阿伯特;J·A·伊万科维奇 | 申请(专利权)人: | 米沃奇电动工具公司 |
主分类号: | B25F5/00 | 分类号: | B25F5/00;B25B23/147;B25B21/00;B23D59/00;G05B13/02;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10 |
代理公司: | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人: | 岳永先 |
地址: | 美国威*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 包括 用于 控制 紧固 安装 机器 学习 电动工具 | ||
1.一种电动工具,包括:
壳体;
电动机,由所述壳体支撑;
传感器,由所述壳体支撑并被配置为生成指示所述电动工具的操作参数的传感器数据;
电子控制器,所述电子控制器包括电子处理器和存储器,所述存储器包括用于由所述电子处理器执行的机器学习控制程序,所述电子控制器被配置为:
接收所述传感器数据,
使用所述机器学习控制程序处理所述传感器数据,
使用所述机器学习控制程序基于所述传感器数据生成输出,所述输出指示与所述电动工具的紧固操作相关联的安装值,以及
根据生成的所述输出控制所述电动机。
2.根据权利要求1所述的电动工具,其中,所述机器学习控制程序通过基于示例传感器数据和相关输出的训练而在外部系统装置上生成,并且由所述电动工具从所述外部系统装置接收。
3.根据权利要求2所述的电动工具,其中,所述机器学习控制程序是静态机器学习控制程序和可训练机器学习控制程序中的一个。
4.根据权利要求1所述的电动工具,其中,所述安装值指示所述紧固件已经开始安装。
5.根据权利要求4所述的电动工具,其中,所述电子控制器被配置为基于所述安装值指示所述紧固件已经开始安装而降低所述电动机的速度。
6.根据权利要求1所述的电动工具,其中,所述电子控制器被配置为基于所述安装值指示所述紧固件完全安装而停止所述电动工具的所述电动机。
7.一种操作电动工具以控制紧固件的紧固的方法,所述方法包括:
由所述电动工具的传感器生成指示所述电动工具的操作参数的传感器数据;
由所述电动工具的电子控制器接收所述传感器数据,所述控制器包括电子处理器和存储器,其中所述存储器包括用于由所述电子处理器执行的机器学习控制程序;
使用所述机器学习控制器的机器学习控制程序处理所述传感器数据;
使用所述机器学习控制程序基于所述传感器数据生成输出,其中所述输出指示与所述电动工具的紧固操作相关联的紧固值;以及
由所述电子控制器基于所述输出控制所述电动工具的电动机。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述机器学习控制程序基于示例传感器数据和相关输出而在外部系统装置上生成,并且由所述电动工具从所述外部系统装置接收。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述机器学习控制程序是静态机器学习控制程序和经训练的机器学习控制程序中的一个。
10.根据权利要求8所述的方法,其中,所述紧固值指示所述紧固件被紧固的水平。
11.根据权利要求8所述的方法,还包括基于所述紧固值指示所述紧固件正在接近目标紧固扭矩而降低所述电动机的速度。
12.根据权利要求8所述的方法,还包括基于所述安装值指示所述紧固件被扭紧到所述目标紧固扭矩而停止所述电动机。
13.根据权利要求8所述的方法,其中,所述操作参数包括以下的一个或多个:旋转的次数、测量的扭矩、特征速度、所述电动工具的电压、所述电动工具的电流、所述电动工具的电力、所选的操作模式、流体温度和工具移动信息。
14.根据权利要求13所述的方法,其中,所述电动工具包括陀螺仪,所述陀螺仪被配置为提供指示工具移动的数据。
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