[发明专利]预测模型的训练方法、电子装置、激光器诊断装置及方法

说明书

本申请提出了一种预测模型的训练方法，包括：获取激光器焊接的历史运行数据；拆分历史运行数据，形成训练集及验证集；根据训练集训练预设模型，得到第一模型；输入验证集至第一模型，确定评价参数；确定评价参数符合预设要求；基于评价参数符合预设要求，确定预测模型。本申请还提供了一种电子装置，用于执行上述的训练方法。本申请还提供了一种激光器诊断装置及方法，包括：输入特征数据至预测模型得到预测温度；输入预测温度至第二模型，形成预警区间；基于温度及预警区间，确定激光器的健康状态。本申请在输入激光器的温度时根据预警区间可确定激光器的健康状态及是否预警，避免不能提前预警导致不良品的产生。

技术领域

本申请涉及焊接技术领域，特别涉及一种预测模型的训练方法、电子装置、激光器诊断装置及方法。

背景技术

激光器是激光焊接机的关键部件，激光器运行数据是否正常决定着工件的加工质量，所以，在生产加工中通常需要监测激光器的加工参数，当加工参数超过预设范围值时，则通知维修人员进行维修。

目前，预警范围的设置通过使根据操作人员的工作经验设置，由于不同操作人员的工作经验不一致，不易形成统一的范围标准。并且，现有的激光焊接机不能提前预警或预警效果差，当加工参数超过预设范围值时，设备已经运作了一段时间，产生了许多不良品，这也会损坏激光焊接机的性能和寿命。

发明内容

鉴于上述状况，实有必要提供一种预测模型的训练方法、电子装置、激光器诊断装置及方法，以解决上述激光焊接机预警范围标准不统一以及预警不及时的技术问题。

本申请一实施例提供了一种预测模型的训练方法，包括：

获取激光器焊接的历史运行数据，其中所述历史运行数据包括特征数据以及与所述特征数据对应的温度，所述特征数据包括电压、电流及功率中的至少一者，所述电压和所述电流为加载在所述激光器上的电压和电流，所述功率包括所述激光器发出激光的功率密度，所述温度包括所述激光器上激光束出射位置的温度和反光镜位置的温度的至少一者；

拆分所述历史运行数据，形成训练集及验证集，其中所述训练集为第一部分所述特征数据及对应的所述温度的集合，所述验证集为第二部分所述特征数据及对应的所述温度的集合；

根据所述训练集训练预设模型，得到第一模型；

输入所述验证集至所述第一模型，确定评价参数；

确定所述评价参数符合预设要求；

基于所述评价参数符合预设要求，确定预测模型。

本申请一实施例提供了一种电子装置，包括处理器和存储介质，所述存储介质包括可读指令，所述可读指令用于被所述处理器执行上述的训练方法。

本申请提供了一种预测模型的训练方法及执行该训练方法的电子设备，通过对激光器在焊接过程所形成的历史运行数据进行训练，形成预测模型，进而能够通过预测模型得出标准的预警区间，提供了预测模型训练的解决方案，使预警范围的形成更加依赖大数据信息，而非人员的工作经验，利于工厂实现自动化和智能化。

本申请一实施例提供了一种激光器诊断装置，用于确定激光器的健康状态，包括：

通信器，用于接收所述激光器的运行数据，其中所述运行数据包括特征数据以及与所述特征数据对应的温度，所述特征数据包括电压、电流及功率的至少一者，所述电压和所述电流为加载在所述激光器上的电压和电流，所述功率包括所述激光器发出激光的功率密度，所述温度包括所述激光器上激光束出射位置的温度和反光镜位置的温度的至少一者；

处理器，耦接所述通信器，用于：

输入所述特征数据至预测模型得到预测温度，所述预测模型为基于对所述激光器的历史运行数据训练得到；

输入所述预测温度至第二模型，形成预警区间；