[发明专利]用于对激光加工头进行状态监控的方法和用于执行所述方法的激光加工系统在审
申请号: | 202180075319.9 | 申请日: | 2021-09-08 |
公开(公告)号: | CN116419815A | 公开(公告)日: | 2023-07-11 |
发明(设计)人: | M·韦伯;N·韦肯曼 | 申请(专利权)人: | 普雷茨特两合公司 |
主分类号: | B23K31/12 | 分类号: | B23K31/12 |
代理公司: | 永新专利商标代理有限公司 72002 | 代理人: | 郭毅 |
地址: | 德国*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 激光 工头 进行 状态 监控 方法 执行 加工 系统 | ||
1.一种用于激光加工头(10)的状态监控的方法,所述方法包括下述步骤:
通过布置在所述激光加工头(10)上或者布置在所述激光加工头中的至少一个传感器单元检测测量数据,
基于所检测的测量数据确定输入矢量;
通过将通过机器学习训练的模型应用到所述输入矢量上,确定输出矢量,
其中,所述输出矢量包含所述激光加工头(10)的至少两个元件(13)的所估计的状态数据,以用于确定所述激光加工头(10)的总状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述状态数据包括:元件的污染类型,元件的污染程度,元件的耗损程度,元件的老化程度,元件的剩余的使用持续时间,元件的改变的焦距,激光束的当前焦点位置与目标焦点位置的偏差,和/或关于所述激光加工头的功能能力的说明。
3.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述输入矢量的确定此外还基于至少一个过程参数进行。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述至少一个过程参数包括以下中的一个:激光器功率,所述激光加工头的焦点位置,气压,所述激光加工头的进给速度,所述激光加工头的成像比例,所述激光加工头的焦距,或者所述激光加工头与工件(1)的间距。
5.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述至少一个元件(13)包括以下中的至少一个:光学元件,保护玻璃,分束器,镜子,透镜,透镜组,聚焦透镜,聚焦光学器件,准直光学器件,准直透镜,机械元件,执行器,马达,喷嘴,喷嘴电极,陶瓷件,切割气体引导装置,冷却元件,电气元件和/或电子元件,电路板,控制电路板,通信电路板,功率构件,和马达控制装置。
6.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述测量数据包括以下测量参量中的至少一个测量参量的值:湿度,所述激光加工头(10)的内部空间(11)中的空气湿度,所述激光加工头(10)的环境的空气湿度,温度,所述激光加工头(10)的环境的温度,所述激光加工头(10)的壳体(15)的温度,所述激光加工头(10)的内部空间(11)中的温度,所述激光加工头(10)的元件(13)的温度,冷却液体温度,温度辐射强度,辐射强度,散射光强度,由所述激光加工头(10)的元件(13)反射回的和/或散射的辐射的强度,所述激光加工头(10)的内部空间(11)中的散射光的强度,光学元件的散射光的强度,来自或者流向元件(13)的电流,元件(13)上的电压,元件(13)的通信信号,所述激光加工头(10)的内部空间(11)中的气压,两个光学元件(13)之间的和/或光学元件(13)上的气压,所述激光加工头(10)的元件(13)的和/或所述激光加工头(10)的加速度,所述激光加工头(10)的元件(13)的和/或所述激光加工头(10)的振动。
7.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述模型包括多个第一模型和第二模型,所述第一模型用于分别确定所述激光加工头(10)的元件(13)的状态数据,所述第二模型用于由从所述第一模型获得的、所述元件(13)的状态数据确定所述激光加工头(10)的状态数据。
8.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述模型基于下述算法中的至少一个算法:随机森林,支持向量机,神经网络,递归神经网络,卷积神经网络和深度卷积神经网络。
9.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,所述模型设立用于转移学习,和/或所述模型能够适配用于强化学习。
10.根据上述权利要求中任一项所述的方法,其中,在检查循环期间执行所述用于状态监控的方法。
11.根据权利要求10所述的方法,其中,在检查循环期间如此调设焦点位置,使得所述激光加工头(10)的至少一个光学元件被最大地或者最小地照射。
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