[发明专利]基于历史数据的微波加热温度场智能监控方法

摘要

一种基于历史数据的微波加热温度场智能监控方法，其特征是基于大量历史数据和深度学习算法建立任意零件任意加热模式与微波控制策略间的关联关系，在微波加热过程中实时监测零件同一层材料的温度分布，当最大温差超过设定值时，基于加热模式互补思想快速计算出用于补偿当前温度分布的加热模式，并根据对应的控制策略实时调整微波系统参数，对不均匀的温度分布进行精确、智能补偿。本发明从原理上突破了微波不均匀加热的难题，显著提高了被加热对象在微波加热过程中的温度均匀性。

主权项

1.一种基于历史数据的微波加热温度场智能监控方法，其特征在于：采用高阶张量对任意零件的加热模式进行数学表达，基于深度学习算法建立适用于任意零件的加热模式控制策略预测模型，对大量历史数据中与待加热零件相似的零件的加热模式与控制策略间的关联关系进行监督学习，实现对该零件任意加热模式对应的控制策略进行准确预测；对零件进行微波加热时，实时监测零件同一层材料的温度分布，当最大温差超过设定值时，基于加热模式互补思想快速计算出用于补偿当前温度分布的加热模式，并将该加热模式输入至完成训练的加热模式控制策略预测模型，根据模型输出的控制策略对应地调整微波系统参数，对该零件同一层材料上不均匀的温度分布进行主动补偿；同时将微波加热过程中使用的控制策略——加热模式数据保存至历史数据库中，作为以后对加热模式控制策略预测模型进行训练的基础。