[发明专利]一种基于大数据的铁屑来源工位和品质的识别方法

说明书

本发明提供了一种基于大数据的铁屑来源工位和品质的识别方法，包括以下步骤1)收集多个铁屑产生工位的铁屑并将其作为原始数据库；2)选取原始数据库中的每个工位铁屑的基础标识；3)对原始数据库中的铁屑进行基础标识的多维度分析，得到每种铁屑相应维度的权重值，建立识别模型；4)将目标铁屑的基础标识数据导入该识别模型中，计算目标铁屑与原始数据库中铁屑的相似程度值P，相似程度值P越小，表明目标铁屑与对应的铁屑越相似，获取与目标铁屑最接近的原始数据库中的铁屑数据，得到与该铁屑数据相对应的来源工位和铁屑品质。本发明能够快速识别铁屑来源并反馈该铁屑来源处的实际加工情况，具有安全高效、不影响生产的优点。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据的铁屑来源工位和品质的识别方法。

背景技术

发动机加工车间以机加工方式生产发动机的6C部件，加工过程中常出现铁屑夹在工件中的品质事件，在后续调查中，没有科学的方法判断铁屑的来源工位，目前为止，全凭人为经验判断以及铁屑外观对比确认疑似工位，判断方式缺乏科学依据，期间往往需要大量的时间，不利于品质的管理与控制，此外若出现非明显特征的铁屑，可能会增大对比工作量，不能及时解决问题；

与此同时伴随着刀具的磨损，在刀具寿命末端、刀具夹铝、刀具崩损时很容易出现品质事件，对于设备运行状况和刀具磨损情况，只有停下设备或检查刀具才能确认，实际生产过程中耽误生产节拍，不宜操作，这样也不利于对产品品质的预防工作。

因此，需要提供一种铁屑品质识别方法以快速判断正在进行加工中的工位处是否存在加工故障。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明提供了一种基于大数据的铁屑来源工位和品质的识别方法，能够快速识别铁屑来源并反馈该铁屑来源处的实际加工情况，具有安全高效、不影响生产的优点。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于大数据的铁屑来源工位和品质的识别方法，其包括以下步骤：

1)收集多个铁屑产生工位的铁屑并将其作为原始数据库；

2)选取原始数据库中的每个工位铁屑的基础标识；

3)对原始数据库中的铁屑进行基础标识的多维度分析，得到每种铁屑相应维度的权重值，建立识别模型；

4)将目标铁屑的基础标识数据导入该识别模型中，计算目标铁屑与原始数据库中铁屑的相似程度值P：

P²＝a₁(x₁-y₁)²+a₂(x₂-y₂)²+······+a_n(x_n-y_n)²；

其中：a₁、a₂···a_n代表一种铁屑n个不同维度的权重值；

x₁、x₂···x_n代表原始数据库的n个维度数据；

y₁、y₂···y_n代表目标铁屑的n个维度数据，n≥3；

其中相似程度值P越小，表明目标铁屑与对应的铁屑越相似，获取与目标铁屑最接近的原始数据库中的铁屑数据，得到与该铁屑数据相对应的来源工位和铁屑品质。

根据本发明的另一种具体实施方式，基础标识的维度数据包括形状、宽度、厚度和光泽。

进一步的，基础标识的维度数据还包括长度和旋向中的至少一种。