【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及控制系統，尤其涉及一種散熱銅管的質量控制方法及系統。
技術介紹
1、散熱銅管是一種常見的工業材料，常被運用于電子設備、機械設備以及家電等領域的散熱。散熱銅管由于具有良好的導熱性能、耐腐蝕性能和加工性能等優點而廣受歡迎。然而在散熱銅管的生產過程中，質量問題可能會影響散熱銅管的散熱性能，從而影響整個設備系統的可靠性和使用壽命。
2、在散熱銅管的生產過程中，大多采用傳統的人工檢測方式，依靠操作人員定期對管材進行抽樣檢查，很難全面地評估其質量狀況。隨著電子設備對散熱性能的要求不斷提高，以及對產品質量的要求也越來越嚴格，迫切需要開發更智能、自動化的質量控制方法，以全面監測和控制散熱銅管的生產質量。
3、因此，亟需研發一種散熱銅管的質量控制方法及系統，來克服現有技術中的缺點。
技術實現思路
1、為了解決現有技術中難以全面地評估散熱銅管質量狀況的問題，本專利技術提供了這樣一種散熱銅管的質量控制方法，包括有以下步驟：
2、s1：將散熱銅管生產線根據職能不同，劃分為不同的監測區域；在不同的監測區域內使用不同部署方案的監測設備對生產數據進行采集；
3、s2：對所述監測區域內的生產數據進行實時評估，獲得質量參數；
4、s3：將所述質量參數與對應監測區域的標準質量參數進行對比，判斷是否符合生產標準；
5、s4：分析所述監測區域的質量參數，識別生產過程中存在的問題；
6、s5：定期對所述散熱銅管生產線的整體合格
7、s6：根據質量分析結果，通過調整工藝參數，對所述生產過程進行優化調控。
8、進一步地，所述監測區域包括銅管成型區域、焊接區域、表面處理區域和性能測試區域；
9、所述銅管成型區域通過配備視覺識別系統的檢測設備，實時監測散熱銅管的形狀、尺寸和表面質量，并通過rfid技術記錄每個散熱銅管的唯一編碼；
10、所述焊接區域通過配備紅外熱成像儀和焊接缺陷識別系統的檢測設備，實時監測焊接質量，并記錄焊接參數和缺陷信息；
11、所述表面處理區域通過配備在線光譜儀和表面粗糙度檢測設備，實時監測所述散熱銅管表面處理工藝的質量，并記錄相關參數；
12、所述性能測試區域通過配備自動測試設備，對所述散熱銅管進行性能測試，并記錄測試結果。
13、進一步地，在收集不同的監測區域的生產數據后，針對所述不同的監測區域的生產數據，設置不同的評定指標，按照所述評定指標獲取的散熱銅管在生產中的數據即為s2中描述的質量參數：
14、其中，對于銅管成型區域的評定指標包括外徑誤差率、形狀偏差率和表面缺陷密度，對于焊接區域的評定指標包括焊接溫度均勻性、焊接缺陷率和焊接強度評估，對于表面處理區域的評定指標包括表面光譜特征值、表面粗糙度和鍍層厚度，對于性能測試區域的評定指標包括熱阻值和壓力承受能力；
15、將所述質量參數與標準參數閾值進行對比，判斷所述質量參數是否合格；
16、當所述散熱銅管在當前監測區域內的所述質量參數合格后，進入下游監測區域繼續監測，直至所述散熱銅管性能測試完畢，完成所述散熱銅管的生產。
17、進一步地，s3還包括根據當前通過對比的散熱銅管的質量參數進行預測，判斷在下游監測區域內的所述質量參數，提前識別潛在的質量問題；具體的執行步驟為：
18、s301：為所述監測區域建立基于歷史生產數據的質量預測模型，所述歷史生產數據包括原材料參數、生產環境數據、工藝參數和最終質量結果，其中每個所述監測區域都有一個對應的質量預測模型；
19、s302：根據下游監測區域內最后通過標準質量參數對比的質量參數，使用增強學習算法對所述質量預測模型進行調整；
20、s303：獲取當前監測區域的所述散熱銅管的質量參數，并輸入至調整后的所述質量預測模型，對當前生產的散熱銅管的下游監測區域的質量參數進行預測，評估潛在風險，并根據風險程度，標注散熱銅管的風險等級；
21、s304：根據所述風險等級，采用不同的控制策略：
22、對于高風險的預測結果，自動調整工藝參數或暫停生產線進行檢查；
23、對于中等風險的預測結果，自動調整工藝參數；
24、對于低風險的預測結果，當前監測區域的散熱銅管繼續執行下游監測區域的生產。
25、進一步地，所述質量預測模型基于梯度提升樹模型建立，通過收集和清洗監測區域的輸入數據和目標變量，并提取和選擇重要特征；使用對應的輸入特征和目標變量，為所述監測區域單獨訓練質量預測模型；在對所述質量預測模型驗證和評估后，對所述監測區域實時質量預測，并根據預測結果調整生產參數或流程；具體的計算公式為：
26、
27、其中，area代表不同的監測區域，xarea為不同監測區域的輸入特征，farea為預測的監測區域的質量參數，f0為初始化的模型預測值，m為梯度提升樹的迭代次數，v為梯度提升樹的學習率，hm為第m次迭代擬合的梯度提升樹。
28、進一步地，獲取各監測區域的質量參數，對質量參數進行數據清洗和標準化，并進行時間同步；
29、計算質量參數之間的皮爾遜相關系數，識別其中顯著相關的質量參數對，將其進行標注；
30、對所述顯著相關的質量參數對進行時間序列分析，監測變化趨勢，當所述質量參數超出預設閾值上下限警戒值時，觸發報警；
31、根據質量參數特征和歷史數據，將異常質量參數歸類至相應的類別，并根據類別和嚴重性，設置不同的預警措施。
32、進一步地，定期統計自上次統計結束至本次統計開始時間段內的總生產量和次品量，獲得生產線整體合格率，所述統計時間以固定時間間隔或固定產量間隔確定；對于不同監測區域，計算其合格率，對比不同監測區域的合格率變化趨勢，識別存在問題的生產環節；
33、同時，對各監測區域的生產參數進行實時監控和記錄，對所述生產參數的調整次數進行統計，當所述調整次數超出在設定時間范圍內超出規定的閾值，則判斷生產過程存在不穩定因素。
34、進一步地，一種散熱銅管的質量控制系統，包括編碼標識模塊、區域劃分模塊、數據獲取模塊、質量分析模塊、質量優化模塊、人機交互模塊和質量模擬模塊；
35、所述編碼標識模塊，用于散熱銅管成型階段，使用rfid技術為散熱銅管進行唯一標識；
36、所述區域劃分模塊，用于根據生產線職能，劃分不同的監測區域；
37、所述數據獲取模塊，用于根據劃分監測區域的職能，設計對應的傳感器部署方案，并收集生產數據；
38、所述質量分析模塊，用于對不同的監測區域的生產數據進行質量分析，之后將生產數據進行綜合分析，并定期對生產線合格率進行判斷；
39、所述質量優化模塊，用于根據所述質量分析模塊的判斷結果，對生產參數進行優化；
40、所述人機本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，包括有以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，所述監測區域包括銅管成型區域、焊接區域、表面處理區域和性能測試區域；
3.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，在收集不同的監測區域的生產數據后，針對所述不同的監測區域的生產數據，設置不同的評定指標，按照所述評定指標獲取的散熱銅管在生產中的數據即為S2中描述的質量參數：
4.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，S3還包括根據當前通過對比的散熱銅管的質量參數進行預測，判斷在下游監測區域內的所述質量參數，提前識別潛在的質量問題；具體的執行步驟為：
5.根據權利要求4所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，所述質量預測模型基于梯度提升樹模型建立，通過收集和清洗監測區域的輸入數據和目標變量，并提取和選擇重要特征；使用對應的輸入特征和目標變量，為所述監測區域單獨訓練質量預測模型；在對所述質量預測模型驗證和評估后，對所述監測區域實時質量預測，并根據預測結果調整生產參數或
6.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，獲取各監測區域的質量參數，對質量參數進行數據清洗和標準化，并進行時間同步；計算質量參數之間的皮爾遜相關系數，識別其中顯著相關的質量參數對，將其進行標注；
7.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，定期統計自上次統計結束至本次統計開始時間段內的總生產量和次品量，獲得生產線整體合格率，所述統計時間以固定時間間隔或固定產量間隔確定；對于不同監測區域，計算各自的合格率，對比不同監測區域的合格率變化趨勢，識別存在問題的生產環節；
8.一種散熱銅管的質量控制系統，其特征在于，包括編碼標識模塊、區域劃分模塊、數據獲取模塊、質量分析模塊、質量優化模塊、人機交互模塊和質量模擬模塊；
9.根據權利要求8所述的一種散熱銅管的質量控制系統，其特征在于，在散熱銅管開始生產時，所述散熱銅管的質量控制系統根據各監測區域設置的生產參數，使用深度學習算法進行散熱銅管生產的模擬，并判斷模擬的散熱銅管參數是否符合生產標準；
10.根據權利要求8所述的一種散熱銅管的質量控制系統，其特征在于，所述散熱銅管的質量控制系統還包括進度管理模塊，所述進度管理模塊實時獲取散熱銅管生產線在單位時間內的產量和次品概率，判斷散熱銅管生產進度；并
...【技術特征摘要】
1.一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，包括有以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，所述監測區域包括銅管成型區域、焊接區域、表面處理區域和性能測試區域；
3.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，在收集不同的監測區域的生產數據后，針對所述不同的監測區域的生產數據，設置不同的評定指標，按照所述評定指標獲取的散熱銅管在生產中的數據即為s2中描述的質量參數：
4.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，s3還包括根據當前通過對比的散熱銅管的質量參數進行預測，判斷在下游監測區域內的所述質量參數，提前識別潛在的質量問題；具體的執行步驟為：
5.根據權利要求4所述的一種散熱銅管的質量控制方法，其特征在于，所述質量預測模型基于梯度提升樹模型建立，通過收集和清洗監測區域的輸入數據和目標變量，并提取和選擇重要特征；使用對應的輸入特征和目標變量，為所述監測區域單獨訓練質量預測模型；在對所述質量預測模型驗證和評估后，對所述監測區域實時質量預測，并根據預測結果調整生產參數或流程；具體的計算公式為：
6.根據權利要求1所述的一種散熱銅管的質量控制方法，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：葉全武，
申請(專利權)人：東莞市格隆精密零部件有限公司，
類型：發明
國別省市：
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