CN114970769B - 一种五金机械配件的脱油及异常分析方法 - Google Patents

一种五金机械配件的脱油及异常分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，涉及报警技术领域，解决的技术问题是五金机械配件的脱油及异常分析，采用的方法是该方法包括步骤一：五金机械配件表面被有机涂层覆盖，有机涂层将五金机械配件的污染降至0；有机涂层的外层为累积的油层；步骤二：输入待脱油的五金机械配件，用清洁化学剂喷涂具有涂层的输入待脱油的五金机械配件，清洁化学剂由喷涂设备供应，将待脱油的五金机械配件放置在喷涂设备中，进行旋转喷涂脱油工作；步骤三：五金机械配件的油层从组件中移除，用高压去离子水喷涂组件；步骤四：通过二进制异常数据分类器算法模型，对五金机械配件的脱油过程异常进行分析。

Description

一种五金机械配件的脱油及异常分析方法
技术领域
本发明涉及报警技术领域，且更确切地涉及一种五金机械配件的脱油及异常分析方法。
背景技术
五金工具 是指铁、钢、铝等金属经过锻造、压延、切割等物理加工制造而成的各种金属器件的总称。围广泛,产品众多,根据用途和材料类别将其分为12大类。五金工具包括各种手动、电动、气动、切割工具、汽保工具、农用工具、起重工具、测量工具、工具机械、切削工具、工夹具、刀具、模具、刃具、砂轮、钻头、抛光机、工具配件、量具刃具、磨具磨料等。五金机械配件在应用过程中，很容易出现脱油及异常故障，常规方法通常采用人工视觉检测的方法，这种方法比较原始、机械，难以实现五金机械配件的脱油及异常分析。
发明内容
针对上述技术的不足，本发明公开一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，能够实现五金机械配件的脱油及异常分析。
为了实现上述技术效果，本发明采用以下技术方案：
一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，其中包括以下步骤：
步骤一：五金机械配件表面被有机涂层覆盖，有机涂层将五金机械配件的污染降至0；有机涂层的外层为累积的油层，油层为五金机械配件加工生产过程中产生，对五金机械配件进行脱油处理；
步骤二：输入待脱油的五金机械配件，用清洁化学剂喷涂具有涂层的输入待脱油的五金机械配件，清洁化学剂由喷涂设备供应，将待脱油的五金机械配件放置在喷涂设备中，进行旋转喷涂脱油工作；
在本步骤中，通过喷雾控制化学品的方向，喷雾过程产生的热量比浸渍浴过程少，喷雾过程更安全，喷雾过程中不使用冷却器；
步骤三：五金机械配件的油层从组件中移除，用高压去离子水喷涂组件；压力清洗去除五金机械配件上残留的化学品；之后将五金机械配件暴露于稀释KOH混合物中，KOH处理从部件上剥离旧涂层；在应用KOH处理后，使用去离子水冲洗组件；最后，新清洁的部件准备好重新修复涂层，修复过程包括对部件进行喷砂处理和涂敷新的涂层；
步骤四：通过二进制异常数据分类器算法模型，对五金机械配件的脱油过程异常进行分析，通过输入喷涂设备状态数据，借助于二进制数码区分识别喷涂设备异常数据，完成五金机械配件的脱油过程异常分析。
作为本发明进一步的技术方案，基于旋转式的五金机械配件脱油喷涂设备可用于执行步骤一-步骤四中的任何喷涂步骤。
作为本发明进一步的技术方案，喷涂设备包括喷涂设备脱油室，所述喷涂设备脱油室内设置有五金机械配件，所述五金机械配件设置在支撑装置中，所述支撑装置通过旋转装置设置在喷涂设备脱油室内部，所述五金机械配件上设置有传感器，所述喷涂设备脱油室外部设置有清洁化学品供应件，所述清洁化学品供应件上还设置有喷嘴，所述清洁化学品供应件设置有第一导管，所述第一导管和第二导管通过泵连通，所述第二导管的一端连接有排水管，传感器通过信号线与控制器连接，喷涂设备脱油室侧部还设置有信号线。
作为本发明进一步的技术方案，五金机械配件的脱油过程异常分析方法为二进制异常数据分类器BEDC算法模型。
作为本发明进一步的技术方案，BEDC算法模型步骤分为：
步骤1：在迭代算法中，喷涂设备正常状态数据权值连续增加，喷涂设备异常状态数据权值断续增加，根据两者区别进行分类，从而组成集合如下式所示：
Figure 469285DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式（1）中，
Figure 541146DEST_PATH_IMAGE002
表示喷涂设备状态数据集合，
Figure 184617DEST_PATH_IMAGE003
表示待识别的喷涂设备状态数据，
Figure 598412DEST_PATH_IMAGE004
表 示状态矢量，
Figure 858492DEST_PATH_IMAGE005
表示喷涂设备异常状态数据的极限值，
Figure 202886DEST_PATH_IMAGE006
表示以喷涂设备异常前后特征 区别提取的特征函数；
步骤2：对喷涂设备状态数据集合进一步处理，然后根据数据样本对喷涂设备状态数据权值进行加权，对加权函数建立模型为：
Figure 481289DEST_PATH_IMAGE007
（2）
式（2）中，
Figure 580832DEST_PATH_IMAGE008
表示加权函数；
Figure 62629DEST_PATH_IMAGE009
表示数据样本序号；
Figure 961446DEST_PATH_IMAGE010
表示喷涂设备状态数据安全 误差；
Figure 641826DEST_PATH_IMAGE011
表示喷涂设备异常状态数据估算误差；通过喷涂设备异常状态数据特征得到数据 样本，则异常极限值对异常数据样本的识别误差
Figure 115533DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 68314DEST_PATH_IMAGE013
（3）
式（3）中，
Figure 20090DEST_PATH_IMAGE014
表示加权函数样本的正值，
Figure 820556DEST_PATH_IMAGE015
表示加权函数样本的负值，
Figure 215896DEST_PATH_IMAGE016
表示异常状态数据函数模型的正值；
Figure 141127DEST_PATH_IMAGE017
表示异常状态数据函数模型的负值，根据异常极限值对异常数据样本的识别误差
Figure 631014DEST_PATH_IMAGE012
得到对数值
Figure 223669DEST_PATH_IMAGE018
为：
Figure 921121DEST_PATH_IMAGE019
（4）
步骤3：根据公式（4）得到喷涂设备异常状态分类数据，然后综合喷涂设备状态数据函数模型得到异常识别区分函数：
Figure 599227DEST_PATH_IMAGE020
（5）
式（5）中，
Figure 158385DEST_PATH_IMAGE021
表示异常识别区分函数。
本发明积极有益效果在于:
区别于常规技术，本发明解决的技术问题是人工化学清洗法效率低、脱油覆盖面不全，浪费化学液大；包括以下步骤：
步骤一：五金机械配件表面被有机涂层覆盖，有机涂层将五金机械配件的污染降至0；有机涂层的外层为累积的油层，油层为五金机械配件加工生产过程中产生，对五金机械配件进行脱油处理；
步骤二：输入待脱油的五金机械配件，用清洁化学剂喷涂具有涂层的输入待脱油的五金机械配件，清洁化学剂由喷涂设备供应，将待脱油的五金机械配件放置在喷涂设备中，进行旋转喷涂脱油工作；
在本步骤中，通过喷雾控制化学品的方向，喷雾过程产生的热量比浸渍浴过程少，喷雾过程更安全，喷雾过程中不使用冷却器；
步骤三：五金机械配件的油层从组件中移除，用高压去离子水喷涂组件；压力清洗去除五金机械配件上残留的化学品；之后将五金机械配件暴露于稀释KOH混合物中，KOH处理从部件上剥离旧涂层；在应用KOH处理后，使用去离子水冲洗组件；最后，新清洁的部件准备好重新修复涂层，修复过程包括对部件进行喷砂处理和涂敷新的涂层；
步骤四：通过二进制异常数据分类器算法模型，对五金机械配件的脱油过程异常进行分析，通过输入喷涂设备状态数据，借助于二进制数码区分识别喷涂设备异常数据，完成五金机械配件的脱油过程异常分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，其中：
图1为本发明整体流程示意图；
图2为本发明中喷涂设备内部结构示意图；
附图标识：喷涂设备脱油室1、五金机械配件2、支撑装置3、喷嘴4、清洁化学品供应件5、导管6、泵7、导管8、排水管9、传感器10、信号线11、控制器12、信号线13。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1和图2所示，一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，包括以下步骤：
步骤一：五金机械配件表面被有机涂层覆盖，有机涂层将五金机械配件的污染降至0；有机涂层的外层为累积的油层，油层为五金机械配件加工生产过程中产生，对五金机械配件进行脱油处理；
步骤二：输入待脱油的五金机械配件，用清洁化学剂喷涂具有涂层的输入待脱油的五金机械配件，清洁化学剂由喷涂设备供应，将待脱油的五金机械配件放置在喷涂设备中，进行旋转喷涂脱油工作；
在本步骤中，通过喷雾控制化学品的方向，喷雾过程产生的热量比浸渍浴过程少，喷雾过程更安全，喷雾过程中不使用冷却器；
步骤三：五金机械配件的油层从组件中移除，用高压去离子水喷涂组件；压力清洗去除五金机械配件上残留的化学品；之后将五金机械配件暴露于稀释KOH混合物中，KOH处理从部件上剥离旧涂层；在应用KOH处理后，使用去离子水冲洗组件；最后，新清洁的部件准备好重新修复涂层，修复过程包括对部件进行喷砂处理和涂敷新的涂层；
步骤四：通过二进制异常数据分类器算法模型，对五金机械配件的脱油过程异常进行分析，通过输入喷涂设备状态数据，借助于二进制数码区分识别喷涂设备异常数据，完成五金机械配件的脱油过程异常分析。
在步骤二中，基于旋转式的五金机械配件脱油喷涂设备可用于执行步骤一-步骤四中的任何喷涂步骤。
在上述实施例中，喷涂设备包括喷涂设备脱油室1，所述喷涂设备脱油室1内设置有五金机械配件2，所述五金机械配件2设置在支撑装置3中，所述支撑装置3通过旋转装置14设置在喷涂设备脱油室1内部，所述五金机械配件2上设置有传感器10，所述喷涂设备脱油室1外部设置有清洁化学品供应件5，所述清洁化学品供应件5设置有第一导管6，所述清洁化学品供应件5上还设置有喷嘴4，所述第一导管6和第二导管8通过泵7连通，所述第二导管8的一端连接有排水管9，传感器10通过信号线11与控制器12连接，喷涂设备脱油室1侧部还设置有信号线13。
在上述实施例中，如图2所示，喷涂设备可以是完全包围待脱油的五金机械配件2的喷涂设备脱油室1，如果五金机械配件2是大型组件，则可以使用喷涂设备脱油室1一次清洁一个五金机械配件2；或者，如果多个五金机械配件2中的每一个都足够小，可以安装在喷涂设备脱油室1内，并且足够小，可以在多个组分不相互干扰的情况下，用清洁化学剂有效喷涂多个五金机械配件2；
在具体实施例中，喷涂设备还包括支撑装置3，支撑装置3可以是挂钩、卡舌、托架或任何适合支撑五金机械配件2的装置；支撑装置3可由任何不渗透或抵抗用于清洁五金机械配件2的清洁化学剂的材料制成；一旦安装了五金机械配件2，操作员或控制器可以开始从喷嘴4向五金机械配件2喷洒清洁化学物质；支撑装置3可以连接到旋转装置14，旋转装置14可以旋转五金机械配件2，以便五金机械配件2的所有侧面都可以喷涂清洁化学物质；
在具体实施例中，喷涂设备可包括喷嘴4，其位于喷涂设备脱油室1的左侧和右侧。可以理解，喷嘴4可以位于喷涂设备脱油室1的任何内表面上，或者喷嘴4可以悬挂在喷涂设备脱油室1内。喷嘴4可连接至清洁化学品供应件5，清洁化学品供应件5又可连接至导管6，可以使用一个或多个清洁化学品供应件5；
在具体实施例中，喷涂设备的导管6可连接至泵7，泵7又可连接至导管8和排水管9；清洁化学物质可落入喷涂设备脱油室1的底部，并由排水管9收集，从排水管9中，可通过泵7通过导管8泵送清洁化学物质；清洁化学物质可通过导管6直接泵送至清洁化学品供应件5，或可在返回至清洁化学品供应件5之前首先进行过滤和/或重新调节；
在具体实施例中，喷涂设备还可包括传感器10，传感器10可适用于测量五金机械配件2的状态参数和流入排水管9的任何清洁化学物质的浓度；传感器10可以通过信号线11连接到控制器12；控制器12可以通过信号线13连接到喷嘴4，如果五金机械配件2的状态参数超过目标范围，则控制器12可命令降低来自喷嘴4的清洁化学物质的流速；类似地，如果五金机械配件2的状态参数降至目标范围以下，则控制器12可命令增加来自喷嘴4的清洁化学物质的流速；
在上述实施例中，在步骤四中，五金机械配件的脱油过程异常分析方法为二进制异常数据分类器（Binary exception data classifier，BEDC）算法模型，BEDC算法模型步骤分为：
步骤1：在迭代算法中，喷涂设备正常状态数据权值连续增加，喷涂设备异常状态数据权值断续增加，根据两者区别进行分类，从而组成集合如下式所示：
Figure 418596DEST_PATH_IMAGE022
（1）
式（1）中，
Figure 139427DEST_PATH_IMAGE002
表示喷涂设备状态数据集合，
Figure 304829DEST_PATH_IMAGE003
表示待识别的喷涂设备状态数据，
Figure 402098DEST_PATH_IMAGE004
表 示状态矢量，
Figure 280930DEST_PATH_IMAGE005
表示喷涂设备异常状态数据的极限值，
Figure 641504DEST_PATH_IMAGE006
表示以喷涂设备异常前后特征 区别提取的特征函数；
步骤2：对喷涂设备状态数据集合进一步处理，然后根据数据样本对喷涂设备状态数据权值进行加权，对加权函数建立模型为：
Figure 90940DEST_PATH_IMAGE023
（2）
式（2）中，
Figure 477053DEST_PATH_IMAGE024
表示加权函数；
Figure 898807DEST_PATH_IMAGE009
表示数据样本序号；
Figure 227021DEST_PATH_IMAGE025
表示喷涂设备状态数据安全 误差；
Figure 367015DEST_PATH_IMAGE026
表示喷涂设备异常状态数据估算误差；通过喷涂设备异常状态数据特征得到数据 样本，则异常极限值对异常数据样本的识别误差
Figure 117671DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 393932DEST_PATH_IMAGE013
（3）
式（3）中，
Figure 893046DEST_PATH_IMAGE027
表示加权函数样本的正值，
Figure 67807DEST_PATH_IMAGE015
表示加权函数样本的负值，
Figure 310569DEST_PATH_IMAGE028
表示异常状态数据函数模型的正值；
Figure 441336DEST_PATH_IMAGE017
表示异常状态数据函数模型的负值，根据异常极限值对异常数据样本的识别误差
Figure 360619DEST_PATH_IMAGE012
得到对数值
Figure 271944DEST_PATH_IMAGE018
为：
Figure 787239DEST_PATH_IMAGE019
（4）
步骤3：根据公式（4）得到喷涂设备异常状态分类数据，然后综合喷涂设备状态数据函数模型得到异常识别区分函数：
Figure 54403DEST_PATH_IMAGE029
（5）
式（5）中，
Figure 692058DEST_PATH_IMAGE030
表示异常识别区分函数，。
式（5）为迭代分类在喷涂设备异常分析中的应用，通过对喷涂设备状态数据分析区分从而完成异常识别，对于后续喷涂设备治理提供了数据的支撑。
二进制数码在通过编码时，通过以下方法进行。
Figure 293940DEST_PATH_IMAGE031
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些具体实施方式仅是举例说明，本领域的技术人员在不脱离本发明的原理和实质的情况下，可以对上述方法和***的细节进行各种省略、替换和改变。例如，合并上述方法步骤，从而按照实质相同的方法执行实质相同的功能以实现实质相同的结果则属于本发明的范围。因此，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。

Claims (5)

1.一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：五金机械配件表面被有机涂层覆盖，有机涂层将五金机械配件的污染降至0；有机涂层的外层为累积的油层，油层为五金机械配件加工生产过程中产生，对五金机械配件进行脱油处理；
步骤二：输入待脱油的五金机械配件，用清洁化学剂喷涂具有涂层的输入待脱油的五金机械配件，清洁化学剂由喷涂设备供应，将待脱油的五金机械配件放置在喷涂设备中，进行旋转喷涂脱油工作；
在本步骤中，通过喷雾控制化学品的方向，喷雾过程产生的热量比浸渍浴过程少，喷雾过程更安全，喷雾过程中不使用冷却器；
步骤三：五金机械配件的油层从组件中移除，用高压去离子水喷涂组件；压力清洗去除五金机械配件上残留的化学品；之后将五金机械配件暴露于稀释KOH混合物中，KOH处理从部件上剥离旧涂层；在应用KOH处理后，使用去离子水冲洗组件；最后，新清洁的部件准备好重新修复涂层，修复过程包括对部件进行喷砂处理和涂敷新的涂层；
步骤四：通过二进制异常数据分类器算法模型，对五金机械配件的脱油过程异常进行分析，通过输入喷涂设备状态数据，借助于二进制数码区分识别喷涂设备异常数据，完成五金机械配件的脱油过程异常分析。
2.根据权利要求1所述的一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，其特征在于：基于旋转式的五金机械配件脱油喷涂设备可用于执行步骤一-步骤四中的任何喷涂步骤。
3.根据权利要求1所述的一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，其特征在于：喷涂设备包括喷涂设备脱油室（1），所述喷涂设备脱油室（1）内设置有五金机械配件（2），所述五金机械配件（2）设置在支撑装置（3）中，所述支撑装置（3）通过旋转装置（14）设置在喷涂设备脱油室（1）内部，所述五金机械配件（2）上设置有传感器（10），所述喷涂设备脱油室（1）外部设置有清洁化学品供应件（5），所述清洁化学品供应件（5）设置有第一导管（6），所述清洁化学品供应件（5）上还设置有喷嘴（4），所述第一导管（6）和第二导管（8）通过泵（7）连通，所述第二导管（8）的一端连接有排水管（9），传感器（10）通过信号线（11）与控制器（12）连接，喷涂设备脱油室（1）侧部还设置有信号线（13）。
4.根据权利要求1所述的一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，其特征在于：五金机械配件的脱油过程异常分析方法为二进制异常数据分类器BEDC算法模型。
5.根据权利要求4所述的一种五金机械配件的脱油及异常分析方法，其特征在于：BEDC算法模型步骤分为：
步骤1：在迭代算法中，喷涂设备正常状态数据权值连续增加，喷涂设备异常状态数据权值断续增加，根据两者区别进行分类，从而组成集合如下式所示：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
式（1）中，
Figure 142250DEST_PATH_IMAGE002
表示喷涂设备状态数据集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示待识别的喷涂设备状态数据，
Figure 390828DEST_PATH_IMAGE004
表示状 态矢量，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示喷涂设备异常状态数据的极限值，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示以喷涂设备异常前后特征区别 提取的特征函数；
步骤2：对喷涂设备状态数据集合进一步处理，然后根据数据样本对喷涂设备状态数据权值进行加权，对加权函数建立模型为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（2）
式（2）中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
表示加权函数；
Figure 363201DEST_PATH_IMAGE012
表示数据样本序号；
Figure 177574DEST_PATH_IMAGE014
表示喷涂设备状态数据安全误差；
Figure 468878DEST_PATH_IMAGE016
表示喷涂设备异常状态数据估算误差；通过喷涂设备异常状态数据特征得到数据样本， 则异常极限值对异常数据样本的识别误差
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为：
Figure 126124DEST_PATH_IMAGE018
（3）
式（3）中，
Figure 59445DEST_PATH_IMAGE020
表示加权函数样本的正值，
Figure 197165DEST_PATH_IMAGE022
表示加权函数样本的负值，
Figure 111900DEST_PATH_IMAGE024
表示异常状态数据函数模型的正值；
Figure 600651DEST_PATH_IMAGE026
表示异常状态数据函数模型的负值，根据异常极限值对异常数据样本的识别误差
Figure 806504DEST_PATH_IMAGE017
得到对数值
Figure DEST_PATH_IMAGE027
为：
Figure 251261DEST_PATH_IMAGE028
（4）
步骤3：根据公式（4）得到喷涂设备异常状态分类数据，然后综合喷涂设备状态数据函数模型得到异常识别区分函数：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
（5）
式（5）中，
Figure 884367DEST_PATH_IMAGE030
表示异常识别区分函数。
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