[发明专利]压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法在审
申请号: | 202110930031.7 | 申请日: | 2021-08-13 |
公开(公告)号: | CN113656456A | 公开(公告)日: | 2021-11-16 |
发明(设计)人: | 朱珩予 | 申请(专利权)人: | 上海铸世自动化科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458;G06F30/20;G06Q50/04;G06F111/10;G06F119/18 |
代理公司: | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人: | 孙志一 |
地址: | 202164 上海市崇明区*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 压铸 生产 工艺 参数 数据 实时 采集 控制 方法 | ||
1.一种压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,所述方法包括:
采用传感器采集压铸生产底层的工艺参数值;
根据工艺参数值绘制工艺参数的稳定性控制图;
根据工艺参数的稳定性控制图判断工艺参数值是否稳定性;
如果工艺参数值不稳定则调整工艺,使工艺参数值达到稳定;
如果工艺参数值稳定,则计算所述工艺参数值与生产产品结果的相关性系数r的值;
根据相关性系数r的值判断所述工艺参数值与生产产品结果是否相关;
如果所述工艺参数值与生产产品结果相关,则根据设定的生产良品率计算工艺参数的最优取值范围;
根据所述工艺参数的最优取值范围,对高压铸造的工艺参数值进行闭环实时控制,从而控制实际生产的良品率。
2.根据权利要求1所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,所述方法还包括:
将传感器采集的压铸生产底层的工艺参数值、相关性系数r值、工艺参数的最优取值范围和生产的良品率发送到云端服务器。
3.根据权利要求2所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述云端服务器对工艺参数值、相关性系数r值、工艺参数的最优取值范围和生产的良品率的数据进行统计、分析和基于AI算法的自学习。
4.根据权利要求1所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,所述根据工艺参数值绘制工艺参数的稳定性控制图,具体包括:
根据高压铸造生产过程中采集的工艺参数值计算第一参数均值
其中,xij为第i个样本子组中的第j个第一参数值,ni为采集样本子组中第一参数值的个数;
计算控制下限值LCLi:
计算控制上限值UCLi:
其中,μ为过程均值因子;k为检测参数,σ为过程标准差;i和j均为自然数;
根据第一参数均值控制下限值LCLi和控制上限值UCLi绘制工艺参数的稳定性控制图。
5.根据权利要求4所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,所述根据工艺参数的稳定性控制图判断工艺参数值是否稳定,具体包括:
根据工艺参数的稳定性控制图的数据计算所述工艺参数的极差、方差和标准差的值;
通过极差、方差和标准差的值与设定的阈值相比较,判断所述工艺参数稳定或不稳定。
6.根据权利要求5所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,所述如果工艺参数稳定,则计算所述工艺参数值与生产产品结果的相关性系数r的值,具体包括:
计算每个工艺参数对生产产品结果的影响大小的相关性系数r:
其中,xi为样本子组i中的第一参数值,为样本子组i中的第一参数值均值;yi为样本子组i中的第二参数值,为样本子组i中的第二参数值均值。
7.根据权利要求6所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,所述根据相关性系数r的值判断所述工艺参数与生产产品结果是否相关,具体包括:判断相关性系数r值是否小于影响因子,当相关性系数r值小于或等于影响因子时,所述工艺参数与生产产品结果相关;
当相关性系数r值大于影响因子时,所述工艺参数与生产产品结果不相关。
8.根据权利要求7所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,相关性系数r值越小,所述工艺参数与生产产品结果相关性越大。
9.根据权利要求1所述的压铸生产中工艺参数大数据的实时采集控制方法,其特征在于,所述根据所述工艺参数的最优取值范围,对高压铸造的工艺参数进行闭环实时控制,从而控制实际生产的良品率,具体包括:
根据所述工艺参数的最优取值范围,对高压铸造的工艺参数进行闭环实时控制:
如果工艺参数超出最优取值范围,则对所述工艺参数进行反馈,使之回到最优取值范围,从而控制实际生产的良品率;
如果工艺参数不能回到最优取值范围,则发出信号报警,同时将超出最优取值范围的工艺参数列表。
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