【技術實現步驟摘要】
漆包線生產工藝自動化調節方法及系統
[0001]本專利技術涉及工藝生產的
，具體涉及漆包線生產工藝自動化調節方法及系統
。
技術介紹
[0002]漆包線是電機
、
變壓器等電氣設備中常用的導線，在生產過程中，為了確保漆包線的質量，還需要進行一系列的質量檢測
。
比如，應該對導體材料的成分
、
導體的直徑
、
線盤的規格等進行嚴格的控制；同時，還需要對涂料的質量和涂覆效果進行檢測，保證涂料的附著力和絕緣性能符合要求
。
[0003]現有技術在生產過程中所使用生產設備的控制參數設定是通過操作員個人技能和經驗進行操作和設置
。
[0004]現有技術在進行漆包線生產過程中所使用生產設備的控制參數設定往往受到操作員個人技能和經驗的影響，存在基于人工設置的控制參數進行漆包線生產時，漆包線品控穩定性較弱的技術問題
。
技術實現思路
[0005]本申請主要解決了進行漆包線生產過程中所使用生產設備的控制參數設定往往受到操作員個人技能和經驗的影響，存在基于人工設置的控制參數進行漆包線生產時，漆包線品控穩定性較弱的技術問題
。
[0006]鑒于上述問題，本申請實施例提供了漆包線生產工藝自動化調節方法及系統，第一方面，本申請實施例提供了漆包線生產工藝自動化調節方法，所述方法包括：交互確定待生產漆包線的目標應用場景，根據所述目標應用場景確定目標應用需求信息，其中，所述目標應用需求信息包括目標導電...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.
漆包線生產工藝自動化調節方法，其特征在于，所述方法包括：交互確定待生產漆包線的目標應用場景；根據所述目標應用場景確定目標應用需求信息，其中，所述目標應用需求信息包括目標導電性能約束
、
目標絕緣性能約束和目標耐熱性能約束；將所述目標應用需求同步至預構建的工藝參數分析子網絡，獲得第一生產控制參數，其中，所述第一生產控制參數包括
K
個工藝控制參數；基于所述第一生產控制參數進行所述待生產漆包線的試生產，獲得樣品漆包線；預構建漆包線性能檢測網絡，其中，所述漆包線性能檢測網絡包括表觀瑕疵檢測通道和絕緣涂覆檢測通道；對所述樣品漆包線進行通電預處理和圖像采集，獲得樣品表觀圖像集和樣品熱成像圖像集，將所述樣品表觀圖像集和所述樣品熱成像圖像集分別同步至所述漆包線性能檢測網絡的所述表觀瑕疵檢測通道和所述絕緣涂覆檢測通道進行性能檢測，獲得性能偏差信息集；根據所述性能偏差信息集對所述第一生產控制參數進行性能優化仿真，獲得第二生產控制參數，其中，所述第二生產控制參數包括
K
個優化控制參數，
K
為正整數；采用所述第二生產控制參數進行所述待生產漆包線的生產工藝自動化調節以及所述待生產漆包線的多批次生產
。2.
如權利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述第二生產控制參數進行所述待生產漆包線的生產工藝自動化調節以及所述待生產漆包線的多批次生產，所述方法還包括：根據所述
K
個工藝控制參數獲得
K
個生產工藝節點；構建所述性能偏差信息集與所述
K
個生產工藝節點的關聯映射，獲得
K
個性能檢測約束；根據所述
K
個生產工藝節點構建
K
個生產監測窗口，其中，所述
K
個生產監測窗口具有
K
個生產監測周期；所述生產監測窗口以所述
K
個性能檢測約束為基準進行所述待生產漆包線生產過程的多輪次監測，獲得
K
組生產偏差節點；根據所述
K
組生產偏差節點構建所述
K
個生產工藝節點的
K
個設備檢修周期
。3.
如權利要求2所述的方法，其特征在于，將所述目標應用需求同步至預構建的工藝參數分析子網絡，獲得第一生產控制參數，其中，所述第一生產控制參數包括
K
個工藝控制參數，所述方法還包括：交互獲得多個樣本漆包線的多組樣本工藝控制參數，其中，所述多組樣本工藝控制參數中每組樣本工藝控制參數包括
K
個樣本控制參數；交互獲得多個所述樣本漆包線的多組樣本應用需求，其中，所述多組樣本應用需求中每組樣本應用需求包括樣本導電性能參數
、
樣本絕緣性能參數和樣本耐熱性能參數，其中，所述多組樣本應用需求和所述多組樣本工藝控制參數基于樣本漆包線關聯映射；基于知識圖譜構建所述工藝參數分析子網絡，在所述工藝參數分析子網絡中第一屬性為導電性能，第二屬性為絕緣性能，第三屬性為性能；根據所述工藝參數分析子網絡的屬性分配進行所述多組樣本應用需求的數據填充，完成所述工藝參數分析子網絡的構建；
將所述目標應用需求同步至所述工藝參數分析子網絡，遍歷所述多組樣本應用需求進行偏差計算，獲得映射于所述多組樣本應用需求的多組需求偏差參數；預設需求偏差權值，并基于所述需求偏差權值對所述多組需求偏差參數進行加權計算，獲得多個需求偏差指數；序列化所述多個需求偏差指數獲得需求偏差極值，根據所述需求偏差極值在所述多組樣本工藝控制參數調用獲得所述第一生產控制參數
。4.
如權利要求2所述的方法，其特征在于，預構建漆包線性能檢測網絡，其中，所述漆包線性能檢測網絡包括表觀瑕疵檢測通道和絕緣涂覆檢測通道，所述方法還包括：交互獲得所述
K
個生產工藝節點的
K
組瑕疵特征；采集獲得樣本絕緣層瑕疵圖像集，并參考所述
K
組瑕疵特征對所述樣本絕緣層瑕疵圖像集中的絕緣層瑕疵圖像進行瑕疵類型標識，獲得樣本瑕疵標識圖像集；基于循環神經網絡構建表觀瑕疵檢測通道，其中，所述表觀瑕疵檢測通道以所述樣本絕緣層瑕疵圖像集和所述樣本瑕疵標識圖像集作為檢測精度優化的訓練數據；采集獲得樣本絕緣層紅外圖像集，并對所述樣本絕緣層紅外圖像集中的絕緣層紅外圖像進行均勻度缺陷標識，獲得樣本絕緣涂覆標識圖像集；基于反向傳播神經網絡構建絕緣涂覆檢測通道，其中，所述絕緣涂覆檢測通道以所述樣本絕緣層紅外圖像集和所述樣本絕緣涂覆標識圖像集作為檢測精度優化的訓練數據；預構建所述漆包線性能檢測網絡，其中，所述漆包線性能檢測子網絡包括性能檢測雙通道，將所述表觀瑕疵檢測通道和所述絕緣涂覆檢測通道同步至所述性能檢測雙通道，完成所述漆包線性能檢測網絡的構建
。5.
如權利要求4所述的方法，其特征在于，對所述樣品漆包線進行通電預處理和圖像采集，獲得樣品表觀圖像集和樣品熱成像圖像集，將所述樣品表觀圖像集和所述樣品熱成像圖像集分別同步至所述漆包線性能檢測網絡的所述表觀瑕疵檢測通道和...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊娟，
申請(專利權)人：江蘇大圓電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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