[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

说明书

提供了一种电动工具，包括：壳体，由壳体支撑的电动机，由壳体支撑的传感器以及电子控制器。传感器被配置为生成指示电动工具的操作参数的传感器数据。电子控制器包括电子处理器和存储器。存储器包括用于由电子处理器执行的机器学习控制程序。电子处理器被配置为接收传感器数据并使用机器学习控制程序处理传感器数据。电子处理器还被配置为使用机器学习控制程序基于传感器数据生成输出，该输出指示与电动工具的紧固操作相关联的安装值。电子处理器还被配置为基于生成的输出来控制电动机。

相关申请

本申请要求于2019年7月23日提交的申请号为62/877,489的美国临时专利申请的权益，其全部内容通过引用并入本文。

技术领域

本文描述的实施方式涉及电动工具，其基于一个或多个接收到的输入来控制紧固件的安装(seating)。

发明内容

在一个实施方式中，提供了一种电动工具，包括：壳体，由壳体支撑的电动机，由壳体支撑的传感器以及电子控制器。传感器被配置为生成指示电动工具的操作参数的传感器数据。电子控制器包括电子处理器和存储器。存储器包括用于由电子处理器执行的机器学习控制程序。电子控制器被配置为接收传感器数据，并使用机器学习控制程序处理传感器数据。电子处理器还被配置为使用机器学习控制程序基于传感器数据生成输出，该输出指示与电动工具的紧固操作相关联的安装值。电子处理器还被配置为基于生成的输出来控制电动机。

在电动工具的一些实施方式中，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，并且由电动工具从外部系统装置接收。

在电动工具的一些实施方式中，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。

在电动工具的一些实施方式中，安装(seating)值指示紧固件已经开始安装。

在电动工具和方法的一些实施方式中，电子控制器被配置为基于安装值指示紧固件已经开始安装而降低电动机的速度。

在电动工具和方法的一些实施方式中，电子控制器被配置成基于安装值指示紧固件完全安装而停止电动工具的电动机。

在另一实施方式中，提供了一种操作电动工具以控制紧固件安装的方法。该方法包括：由电动工具的传感器生成指示电动工具的操作参数的传感器数据。该方法还包括由电动工具的电子控制器接收传感器数据。控制器包括电子处理器和存储器。存储器包括用于由电子处理器执行的机器学习控制程序。该方法还包括使用机器学习控制器的机器学习控制程序处理传感器数据，以及使用机器学习控制程序基于传感器数据生成输出。输出指示与电动工具的紧固操作相关联的紧固值。该方法还包括由电子控制器基于输出控制电动工具的电动机。

在电动工具和方法的一些实施方式中，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，并且由电动工具从外部系统装置接收。

在方法的一些实施方式中，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。

在方法的一些实施方式中，紧固值指示紧固件被紧固的水平。

在方法的一些实施方式中，电子控制器被配置为基于紧固值指示紧固件正在接近目标紧固扭矩而降低电动机的速度。

在方法的一些实施方式中，电子控制器被配置为基于紧固值指示紧固件被扭紧到目标紧固扭矩而停止电动工具的电动机。

在方法的一些实施方式中，操作参数包括以下的一个或多个：紧固件旋转的次数、测量的扭矩、特征速度、电动工具的电压、电动工具的电流、所选的操作模式、流体温度和工具移动信息。

在方法的一些实施方式中，电动工具包括被配置为提供指示工具运动的数据的陀螺仪。