CN116992740B - 一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工业生产设备控制方法技术领域，特别是一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法及***，在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；若分析结果为第二分析结果，则获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，能够降低报废率，提高经济效益，实现了智能化加工。
Description
技术领域
本发明涉及工业生产设备控制方法技术领域，特别是一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法及***。
背景技术
通讯基站的天线座、连接器、散热器、防雷器等精密零部件在加工生产时往往需要经过锻造工艺，因为通讯基站精密零件通常需要具有足够的强度和耐久性，以抵抗外部环境的挑战和长时间的使用，锻造加工可以通过改变材料的晶粒结构和增加材料的紧密程度来增强零件的强度和耐久性，使其能够承受高负荷和恶劣条件；并且通信基站要求高度精确的组装和运行，因此其零件必须具有精确的尺寸和形状，锻造加工可以通过控制锻造过程中的温度、压力和时间等参数来实现更精确的尺寸控制，这可以确保零件的质量符合规格要求，并且可以与其他组件正确配合，因此，锻造工艺是许多通讯基站精密零部件不可缺少的工艺步骤。
然而，现有的锻造设备在加工时不能根据锻造工况实时调整加工参数，智能化程度较低，导致废品率较高；并且在锻造设备对精密零部件进行锻造过程中，由于锤击力的影响，锻造区域会难免产生锻造裂纹，当锻造裂纹开裂到非锻造区域后，会对部件的力学性能造成较大影响，此时力学性能已经不满足要求，此时部件已经是废品，此时即使对该部件进行继续加工，该部件依旧是废品，浪费加工资源，还会降低生产效率。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足，提供了一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法及***。
为达到上述目的本发明采用的技术方案为：
本发明第一方面公开了一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，包括以下步骤：
获取锻造部件的加工图纸信息，根据所述加工图纸信息构建锻造部件的整体三维模型图，并基于所述加工图纸确定出锻造部件的若干个加工区域与非加工区域；获取生产设备的预设加工参数，基于所述预设加工参数控制生产设备依次对若干个所述加工区域进行加工；
在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；
构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果；
若分析结果为第一分析结果，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；若分析结果为第二分析结果，则在第二预设时间节点再次通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；
根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图，具体为：
通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号；并对该加工区域所反馈的声波信号进行频域分析，以将裂纹信号与其他频率分量进行区分，提取出单独的裂纹信号；
对所述裂纹信号进行滤波、增益控制、阈值处理，得到预处理后的裂纹信号；构建三维空间，将预处理后的裂纹信号中的每个数据点映射到所述三维空间中，并获取每个数据点在所述三维空间中的相对坐标值；
根据超声波探测器与加工区域的相对位置和方向对所述相对坐标值进行坐标转换，以获得各数据点的真实坐标值；基于各数据点的真实坐标值将所述裂纹信号转化为点云数据；其中，每个数据点表示一个离散的裂纹表面点，其位置和属性由裂纹信号决定；
通过LOF算法计算各点云数据的局部离群因子值，并将各点云数据的局部离群因子值与预设局部离群因子值进行比较；将局部离群因子值大于预设局部离群因子值对应的点云数据剔除，以去除离群点，得到筛选后点云数据；
将所述筛选后点云数据点云数据分割为体素块，根据每个体素块中的点云数据的分布，生成各体素块表示的模型，对各体素块表示的模型进行组合，得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果，具体为：
通过大数据网络获取发生各种异常工况时加工区域对应的异常裂纹三维模型图；构建数据库，并将发生各种异常工况时加工区域对应的异常裂纹三维模型图导入所述数据库中，得到异常裂纹数据库；
将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中，通过特征匹配算法提取计算所述第一裂纹三维模型图与各异常裂纹三维模型图之间的相似度，得到多个相似度；
构建排序表，将多个所述相似度导入所述排序表中进行大小排序，排序完成后，提取出最大相似度；将所述最大相似度与预设相似度进行比较；
若所述最大相似度不大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域的加工工况正常，则生成第一分析结果；若所述最大相似度大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域的加工工况异常，则生成第二分析结果。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向，具体为：
利用SIFT算法获取所述第一裂纹三维模型图的第一特征描述符，同时利用SIFT算法获取所述第二裂纹三维模型图的第二特征描述符；
将所述第一特征描述符转换为第一特征向量表示形式，将所述第二特征描述符转换为第二特征向量表示形式；对所述第一特征向量与第二特征向量进行归一化处理，以确保第一特征向量与第二特征向量具有相同的尺度；
使用余弦相似度来度量第一特征向量与第二特征向量之间的相似性，将相似性大于预设相似性的区域标记为匹配区域；利用所述匹配区域将第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图进行匹配处理，以将第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图进行整合；
整合完毕后，将所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图相重合的模型部分剔除，并保留不相重合的模型部分，得到裂纹动态模型图；
通过有限元分析法计算所述裂纹动态模型图的模型体积值，基于所述第一预设时间节点、第二预设时间节点以及模型体积值计算得到裂纹开裂速度；通过Soble算法获取所述裂纹动态模型图的边缘轮廓曲线，根据所述边缘轮廓曲线分析得到裂纹开裂方向。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产，具体为：
将所述第二裂纹三维模型图整合到所述整体三维模型图中，得到裂纹实时状态模型图；
将所述裂纹实时状态模型图输入至仿真软件中，并基于所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向仿真出在预设加工参数条件下对该加工区域进行继续加工时裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，并提取出最短开裂时间；
根据所述预设加工参数确定出对该加工区域进行继续加工时所需要的剩余加工时间；并将所述剩余加工时间与最短开裂时间进行比较；
若所述剩余加工时间不大于最短开裂时间，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；
若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则生成加工调节指令，根据所述加工调节指令对生产设备的预设加工参数进行调节。
进一步地，本发明的一个较佳实施例中，若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则生成加工调节指令，根据所述加工调节指令对生产设备的预设加工参数进行调节，具体为：
若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则获取生产设备的最小加工参数；
基于所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向仿真出在最小加工参数条件下对该加工区域进行继续加工时裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，并提取出最小开裂时间；
根据所述最小加工参数确定出对该加工区域进行继续加工时所需要的余下加工时间；将所述余下加工时间与最小开裂时间进行比较；
若所述余下加工时间不大于最小开裂时间，则控制生产设备按照最小加工参数对该加工区域加工生产；
若所述余下加工时间大于最小开裂时间，则生成停止加工指令，控制生产设备停止对该锻造部件继续加工生产，并对该锻造部件进行报废处理。
本发明第二方面公开了一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控***，所述智能调控***包括存储器与处理器，所述存储器中存储有生产设备的智能调控方法程序，当所述生产设备的智能调控方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
获取锻造部件的加工图纸信息，根据所述加工图纸信息构建锻造部件的整体三维模型图，并基于所述加工图纸确定出锻造部件的若干个加工区域与非加工区域；获取生产设备的预设加工参数，基于所述预设加工参数控制生产设备依次对若干个所述加工区域进行加工；
在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；
构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果；
若分析结果为第一分析结果，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；若分析结果为第二分析结果，则在第二预设时间节点再次通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；
根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产。
本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷，本发明具备以下有益效果：在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析；若分析结果为第一分析结果，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；若分析结果为第二分析结果，则获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产。当锻造区域出现裂纹后，生产设备能够根据裂纹情况自动分析出对应的调控措施，从而避免裂纹开裂至非锻造区域上，降低报废率，提高经济效益，实现了智能化加工；并且能够对加工废品及时进行报废处理，能够节省加工资源，有效降低加工成本。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
图1为一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法的第一方法流程图；
图2为一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法的第二方法流程图；
图3为一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法的第三方法流程图；
图4为一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控***的***框图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
如图1所示，本发明第一方面公开了一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，包括以下步骤：
S102：获取锻造部件的加工图纸信息，根据所述加工图纸信息构建锻造部件的整体三维模型图，并基于所述加工图纸确定出锻造部件的若干个加工区域与非加工区域；获取生产设备的预设加工参数，基于所述预设加工参数控制生产设备依次对若干个所述加工区域进行加工；
S104：在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；
S106：构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果；
S108：若分析结果为第一分析结果，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；若分析结果为第二分析结果，则在第二预设时间节点再次通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；
S110：根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产。
需要说明的是，加工图纸信息由工程技术师设计得到，加工图纸信息中包括部件尺寸信息、锻造位置信息、锻造参数信息等。所述加工区域为锻造区域，非加工区域为非锻造区域。并且根据加工图纸信息确定出锻造生产设备的预设加工参数，接着再基于预设加工参数控制生产设备依次对若干个所述加工区域进行加工。
其中，在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图，具体为：
通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号；并对该加工区域所反馈的声波信号进行频域分析，以将裂纹信号与其他频率分量进行区分，提取出单独的裂纹信号；
对所述裂纹信号进行滤波、增益控制、阈值处理，得到预处理后的裂纹信号；构建三维空间，将预处理后的裂纹信号中的每个数据点映射到所述三维空间中，并获取每个数据点在所述三维空间中的相对坐标值；
根据超声波探测器与加工区域的相对位置和方向对所述相对坐标值进行坐标转换，以获得各数据点的真实坐标值；基于各数据点的真实坐标值将所述裂纹信号转化为点云数据；其中，每个数据点表示一个离散的裂纹表面点，其位置和属性由裂纹信号决定；
通过LOF算法计算各点云数据的局部离群因子值，并将各点云数据的局部离群因子值与预设局部离群因子值进行比较；将局部离群因子值大于预设局部离群因子值对应的点云数据剔除，以去除离群点，得到筛选后点云数据；
将所述筛选后点云数据点云数据分割为体素块，根据每个体素块中的点云数据的分布，生成各体素块表示的模型，对各体素块表示的模型进行组合，得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图。
需要说明的是，LOF算法为局部离群因子算法，LOF算法是一种用于异常检测的算法，它可以识别数据集中的异常点，并根据其与邻近数据点的关系来计算异常程度，LOF算法基于局部密度的概念，将数据点的局部离群程度与其邻居的密度进行比较。局部离群因子值是指一个数据点的局部可达密度与其邻居的平均局部可达密度的比值，它表示一个数据点相对于其邻居的离群程度，较高的局部离群因子值表示数据点更有可能是异常点，而较低的值则表示数据点更接近于正常数据。通过LOF算法能够将离群点剔除，从而得到更加准确的数据，从而构建得到精度更高的第一裂纹三维模型图，更加真实的还原出加工区域中裂纹的实际状态。
需要说明的是，通过获取加工区域的声波信号，再结合点云重构的方式，从而快速地构建得到加工区域中的第一裂纹三维模型图，相对于图像重构方式，不需要经过复杂、大量的图像处理运算，能够提高***鲁棒性，提高建模效率。
其中，构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果，如图2所示，具体为：
S202：通过大数据网络获取发生各种异常工况时加工区域对应的异常裂纹三维模型图；构建数据库，并将发生各种异常工况时加工区域对应的异常裂纹三维模型图导入所述数据库中，得到异常裂纹数据库；
S204：将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中，通过特征匹配算法提取计算所述第一裂纹三维模型图与各异常裂纹三维模型图之间的相似度，得到多个相似度；
S206：构建排序表，将多个所述相似度导入所述排序表中进行大小排序，排序完成后，提取出最大相似度；将所述最大相似度与预设相似度进行比较；
S208：若所述最大相似度不大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域的加工工况正常，则生成第一分析结果；若所述最大相似度大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域的加工工况异常，则生成第二分析结果。
需要说明的是，锻造加工时，在冲击力或者锤击力的作用下锻造区域难免会产生锻造裂纹，锻造裂纹按性质区分一般分为正常裂纹或异常裂纹，正常裂纹通常出现在锻造区域应力集中部分，这是由于材料在锻造过程中受到较大的应力集中所致；异常裂纹则可能出现在锻造区域的边缘或者凸起，这种裂纹通常是由于材料的缺陷或者不均匀性引起的。正常裂纹通常呈现出较为规则的形态，如直线状或者弯曲状；异常裂纹则可能呈现出不规则的形态，如分叉、扩展或者交叉等。正常裂纹通常只有少量存在，且分布较为均匀；异常裂纹则可能出现大量的裂纹，或者出现聚集的情况。正常裂纹通常较浅，不会过于深入材料内部；异常裂纹则可能深入材料内部，甚至延伸到整个截面。
需要说明的是，特征匹配算法通过提取和匹配两个模型的特征点来计算相似度，常用的特征包括形状描述符、法向量、曲率等，通过计算匹配的特征点数量和质量，可以评估两个模型之间的相似度。若所述最大相似度不大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域中所出现的锻造裂纹属于正常裂纹，则生成第一分析结果，控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产即可。若所述最大相似度大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域中所出现的锻造裂纹属于异常裂纹，此时需要对该异常裂纹进行进一步分析，则生成第二分析结果。通过以上方法能够自动识别出锻造工况是否正常。
其中，根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向，具体为：
利用SIFT算法获取所述第一裂纹三维模型图的第一特征描述符，同时利用SIFT算法获取所述第二裂纹三维模型图的第二特征描述符；
需要说明的是，SIFT(尺度不变特征变换)算法是一种经典的计算机视觉算法，用于检测和描述模型中的特征描述符，通过构建模型的高斯金字塔，检测模型在不同尺度下的极值点（关键点），使用局部区域的特征描述符，对关键点周围的图像区域进行描述，该描述子对于旋转、缩放和光照变化具有不变性。
将所述第一特征描述符转换为第一特征向量表示形式，将所述第二特征描述符转换为第二特征向量表示形式；对所述第一特征向量与第二特征向量进行归一化处理，以确保第一特征向量与第二特征向量具有相同的尺度；
使用余弦相似度来度量第一特征向量与第二特征向量之间的相似性，将相似性大于预设相似性的区域标记为匹配区域；利用所述匹配区域将第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图进行匹配处理，以将第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图进行整合；
需要说明的是，将每个特征描述符转换为特征向量表示形式。通常，特征描述符会表示为具有固定长度的向量，其中每个元素代表一种特征属性。对特征向量进行归一化处理，以确保它们具有相同的尺度。使用L2范数将向量归一化，即将每个元素除以向量的L2范数。使用余弦相似度来度量两个特征向量之间的相似性。余弦相似度衡量了两个向量的夹角余弦值，值域在[-1，1]之间。根据余弦相似度计算的结果，选择一个特定的阈值来确定匹配的特征点或特征区域。可以将相似度高于阈值的特征视为匹配。
整合完毕后，将所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图相重合的模型部分剔除，并保留不相重合的模型部分，得到裂纹动态模型图；
通过有限元分析法计算所述裂纹动态模型图的模型体积值，基于所述第一预设时间节点、第二预设时间节点以及模型体积值计算得到裂纹开裂速度；通过Soble算法获取所述裂纹动态模型图的边缘轮廓曲线，根据所述边缘轮廓曲线分析得到裂纹开裂方向。
需要说明的是，通过将裂纹动态模型图离散的有限元网格模型，通过对每个有限元单元的几何形状进行计算，确定每个单元的体积，通常，常见的有限元单元形状包括三角形、四边形等二维单元，以及四面体、六面体等三维单元，将所有有限元单元的体积加总，得到整个模型的体积。Soble算法（索贝尔算法）一种常用的边缘检测算法，用于在图形中检测边缘，它基于图形的灰度差异，通过计算像素点的梯度强度来确定边缘的位置，通过提取出裂纹动态模型图的边缘轮廓曲线中的裂纹尖端点，再根据裂纹尖端点的位移情况从而分析出裂纹开裂方向。通过以上方法能够根据裂纹在预设时间段内的变化情况分析出裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向。
其中，根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产，如图3所示，具体为：
S302：将所述第二裂纹三维模型图整合到所述整体三维模型图中，得到裂纹实时状态模型图；
S304：将所述裂纹实时状态模型图输入至仿真软件中，并基于所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向仿真出在预设加工参数条件下对该加工区域进行继续加工时裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，并提取出最短开裂时间；
S306：根据所述预设加工参数确定出对该加工区域进行继续加工时所需要的剩余加工时间；并将所述剩余加工时间与最短开裂时间进行比较；
S308：若所述剩余加工时间不大于最短开裂时间，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；
S310：若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则生成加工调节指令，根据所述加工调节指令对生产设备的预设加工参数进行调节。
需要说明的是，加工参数包括锤击力度、锤击速度、锻造温度、锻造时间等。通过如SolidWorks、Proe等工业三维仿真软件将所述第二裂纹三维模型图整合到所述整体三维模型图中，得到裂纹实时状态模型图。并且根据预设加工参数、裂纹开裂速度与裂纹开裂方向设定好模型仿真参数，通过工业三维仿真软件模拟仿真出当前裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，然后再提取出最短开裂时间；若所述剩余加工时间不大于最短开裂时间，说明在对该加工区域加工锻造完成后，该裂纹依旧不会开裂到锻造部件的非锻造区域上，不会对锻造工件中非锻造区域的性能造成影响，此时控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产便可。通过以上方法能够分析出锻造区域中的裂纹是否会开裂至非锻造区域中，从而分析出是否需要对加工参数进行调控，实现了智能化加工生产，能够提高产品良率。
其中，若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则生成加工调节指令，根据所述加工调节指令对生产设备的预设加工参数进行调节，具体为：
若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则获取生产设备的最小加工参数；
基于所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向仿真出在最小加工参数条件下对该加工区域进行继续加工时裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，并提取出最小开裂时间；
根据所述最小加工参数确定出对该加工区域进行继续加工时所需要的余下加工时间；将所述余下加工时间与最小开裂时间进行比较；
若所述余下加工时间不大于最小开裂时间，则控制生产设备按照最小加工参数对该加工区域加工生产；
若所述余下加工时间大于最小开裂时间，则生成停止加工指令，控制生产设备停止对该锻造部件继续加工生产，并对该锻造部件进行报废处理。
需要说明的是，若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，说明若按照预设加工参数在对该加工区域加工锻造完成后，该裂纹依旧会开裂到锻造部件的非锻造区域上，从而对锻造工件中非锻造区域的性能造成影响，此时则需要对预设加工参数进行调控，以避免裂纹开裂到非锻造区域上。如可以通过调小锤击力度的方式来避免裂纹开裂到非锻造区域上。具体来说，根据最小加工参数、裂纹开裂速度与裂纹开裂方向设定好模型仿真参数，通过工业三维仿真软件模拟仿真出当前裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，然后再提取出最小开裂时间。
若所述余下加工时间不大于最小开裂时间，说明在将锤击力度调节至最小后，裂纹不会开裂到锻造部件的非锻造区域上，不会对锻造工件中非锻造区域的性能造成影响，这是由于当将锤击力度调小后，锻造区域所承受的载荷力也会下降，从而限制了裂纹的进一步开裂，当然也可以通过调小锤击速度等方式进行调节，此时控制生产设备按照最小加工参数对该加工区域进行加工生产，从而避免裂纹开裂至非锻造区域，这样一来，当锻造区域出现裂纹后，生产设备能够根据裂纹情况自动分析出对应的调控措施，从而避免裂纹开裂至非锻造区域上，降低报废率，提高经济效益，实现了智能化加工。
若所述余下加工时间大于最小开裂时间，说明即使通过调低锤击力度的方式，并且把锤击力度调至最小，在最小锤击力度方式对该锻造区域进行加工生产，该裂纹依旧会开裂至非加工区域上，说明即使继续对该锻造部件进行加工其依旧是废品，此时立即控制生产设备停止对该锻造部件继续加工生产，并对该锻造部件进行报废处理。这样一来，通过本方法能够对加工废品及时进行报废处理，能够节省加工资源，有效降低加工成本。
此外，所述一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法还包括以下步骤：
通过大数据网络获取在预设环境因子组合时对应的裂纹环境响应常数，构建知识图谱，并将在预设环境因子组合时对应的裂纹环境响应常数导入所述知识图谱中；
采集生产设备在加工时的实时加工环境因子，将所述实时加工环境因子导入所述知识图谱中，通过灰色关联分析法计算所述实时加工环境因子与预设环境因子组合之间的关联度，以获取得到多个关联度；
构建序列表，将多个所述关联度导入所述序列表中进行排序，排序完成后，提取出最大关联度，获取与最大关联度对应的预设环境因子组合，根据与最大关联度对应的预设环境因子组合确定出生产设备在实时加工环境因子之下的实时裂纹环境响应常数；
将所述实时裂纹环境响应常数与第一预设裂纹环境响应常数以及第二预设裂纹环境响应常数进行比较；其中，第一预设裂纹环境响应常数小于第二预设裂纹环境响应常数；
若所述实时裂纹环境响应常数大于所述第一预设裂纹环境响应常数且小于第二预设裂纹环境响应常数，则使得生产设备继续按照预设加工参数对当前加工区域进行加工生产；
若所述实时裂纹环境响应常数小于或等于所述第一预设裂纹环境响应常数，则将生产设备的预设加工参数调高后对当前加工区域进行加工生产；
若所述实时裂纹环境响应常数大于或等于所述第二预设裂纹环境响应常数，则将生产设备的预设加工参数调低后对当前加工区域进行加工生产。
需要说明的是，裂纹环境响应常数是一种用于描述裂纹扩展与环境因素关联的参数。它表示裂纹开裂速率与环境因子（如湿度、温度、粉尘度等）之间的关系。裂纹环境响应常数通常表示为C，它能够量化环境因素对裂纹开裂速率的贡献，并用于预测材料在特定环境因子组合条件下的裂纹扩展行为，裂纹环境响应常数的值与不同的环境因子以及材料的特性有关。如在一定范围内，温度越高，裂纹环境响应常数越大，而裂纹开裂速度越大。若所述实时裂纹环境响应常数大于所述第一预设裂纹环境响应常数且小于第二预设裂纹环境响应常数，说明在当前加工环境之下裂纹开裂速度的值较为理想，此时使得生产设备继续按照预设加工参数对当前加工区域进行加工生产即可。若所述实时裂纹环境响应常数小于或等于所述第一预设裂纹环境响应常数，说明在当前加工环境下裂纹的开裂速度较慢，此时将生产设备的预设加工参数调高后对当前加工区域进行加工生产，如可以适当提高锤击速度，以提高生产加工效率。若所述实时裂纹环境响应常数大于或等于所述第二预设裂纹环境响应常数，说明在当前加工环境下裂纹的开裂速度较快，则将生产设备的预设加工参数调低后对当前加工区域进行加工生产，如可以适当调低锤击速度，以减缓裂纹开裂速度，避免裂纹开裂至非锻造区域上，降低报废率。这样一来，通过以上方法实现了在锻造加工过程中智能调节加工参数，能够最大程度提高生产效率，降低报废率。
此外，所述一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法还包括以下步骤：
在对加工区域加工锻造完毕后，通过超声波探测器对锻造完毕的加工区域进行探测，以获取得到该加工区域中的实时三维模型图；
对所述实时三维模型图进行特征提取，提取得到存在于该实时三维模型图的裂纹，并统计存在于该实时三维模型图的裂纹的总体积，将所述存在于该实时三维模型图的裂纹的总体积与实时三维模型图的总体积进行比值运算，得到裂纹占比度；将所述裂纹占比度与预设占比度进行比较；
若所述裂纹占比度不大于预设占比度，则控制生产设备对下一加工区域进行加工；
若所述裂纹占比度大于预设占比度，则根据所述加工图纸信息获取得到该加工区域在其余工艺步骤中的加工要素，将所述加工要素整合到所述实时三维模型图中，得到模拟三维模型图；
获取所述模拟三维模型图的剩余裂纹总体积，将所述剩余裂纹总体积与所述模拟三维模型图的总体积进行比值处理，得到模拟裂纹占比度；将所述模拟裂纹占比度与预设占比度进行比较；
若所述模拟裂纹占比度不大于预设占比度，则控制生产设备对下一加工区域进行加工；若所述模拟裂纹占比度大于预设占比度，则停止对该锻造部件加工，并对该锻造部件进行报废处理。
需要说明的是，当对某一加工区域锻造完毕后，若该加工区域的裂纹占比度过大，则该加工区域的力学性能不达标，而锻造部件在经过锻造工艺后，还可能会经过打孔工艺、磨削工艺等其余工艺步骤，因此若所述裂纹占比度大于预设占比度，可以根据加工图纸信息获取得到如打孔工艺的打孔参数（加工要素），从而通过三维工业软件将加工要素整合到所述实时三维模型图中，得到模拟三维模型图，即锻造部件经过打孔工艺后的模拟三维模型图。若所述模拟裂纹占比度不大于预设占比度，说明即使该加工区域的裂纹占比度过大，但是经过打孔工艺后，一部***纹会被消除掉，从而使得该加工区域的裂纹占比度降低至合适范围内，此时该锻造部件经过打孔工艺后其力学性能是合格的，此时控制生产设备对下一加工区域进行加工即可。若所述模拟裂纹占比度大于预设占比度，说明该锻造部件即使经过其余工艺步骤后其力学性能依旧不合格，此时立刻对该部件进行报废处理，能够节省加工资源，有效降低加工成本。
如图4所示，本发明第二方面公开了一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控***，所述智能调控***包括存储器15与处理器16，所述存储器15中存储有生产设备的智能调控方法程序，当所述生产设备的智能调控方法程序被所述处理器16执行时，实现如下步骤：
获取锻造部件的加工图纸信息，根据所述加工图纸信息构建锻造部件的整体三维模型图，并基于所述加工图纸确定出锻造部件的若干个加工区域与非加工区域；获取生产设备的预设加工参数，基于所述预设加工参数控制生产设备依次对若干个所述加工区域进行加工；
在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；
构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果；
若分析结果为第一分析结果，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；若分析结果为第二分析结果，则在第二预设时间节点再次通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；
根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取锻造部件的加工图纸信息，根据所述加工图纸信息构建锻造部件的整体三维模型图，并基于所述加工图纸确定出锻造部件的若干个加工区域与非加工区域；获取生产设备的预设加工参数，基于所述预设加工参数控制生产设备依次对若干个所述加工区域进行加工；
在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；
构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果；
若分析结果为第一分析结果，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；若分析结果为第二分析结果，则在第二预设时间节点再次通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；
根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产。
2.根据权利要求1所述的一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，其特征在于，在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图，具体为：
通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号；并对该加工区域所反馈的声波信号进行频域分析，以将裂纹信号与其他频率分量进行区分，提取出单独的裂纹信号；
对所述裂纹信号进行滤波、增益控制、阈值处理，得到预处理后的裂纹信号；构建三维空间，将预处理后的裂纹信号中的每个数据点映射到所述三维空间中，并获取每个数据点在所述三维空间中的相对坐标值；
根据超声波探测器与加工区域的相对位置和方向对所述相对坐标值进行坐标转换，以获得各数据点的真实坐标值；基于各数据点的真实坐标值将所述裂纹信号转化为点云数据；其中，每个数据点表示一个离散的裂纹表面点，其位置和属性由裂纹信号决定；
通过LOF算法计算各点云数据的局部离群因子值，并将各点云数据的局部离群因子值与预设局部离群因子值进行比较；将局部离群因子值大于预设局部离群因子值对应的点云数据剔除，以去除离群点，得到筛选后点云数据；
将所述筛选后点云数据点云数据分割为体素块，根据每个体素块中的点云数据的分布，生成各体素块表示的模型，对各体素块表示的模型进行组合，得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图。
3.根据权利要求1所述的一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，其特征在于，构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果，具体为：
通过大数据网络获取发生各种异常工况时加工区域对应的异常裂纹三维模型图；构建数据库，并将发生各种异常工况时加工区域对应的异常裂纹三维模型图导入所述数据库中，得到异常裂纹数据库；
将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中，通过特征匹配算法提取计算所述第一裂纹三维模型图与各异常裂纹三维模型图之间的相似度，得到多个相似度；
构建排序表，将多个所述相似度导入所述排序表中进行大小排序，排序完成后，提取出最大相似度；将所述最大相似度与预设相似度进行比较；
若所述最大相似度不大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域的加工工况正常，则生成第一分析结果；若所述最大相似度大于预设相似度，说明在当前加工时间节点上该加工区域的加工工况异常，则生成第二分析结果。
4.根据权利要求1所述的一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，其特征在于，根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向，具体为：
利用SIFT算法获取所述第一裂纹三维模型图的第一特征描述符，同时利用SIFT算法获取所述第二裂纹三维模型图的第二特征描述符；
将所述第一特征描述符转换为第一特征向量表示形式，将所述第二特征描述符转换为第二特征向量表示形式；对所述第一特征向量与第二特征向量进行归一化处理，以确保第一特征向量与第二特征向量具有相同的尺度；
使用余弦相似度来度量第一特征向量与第二特征向量之间的相似性，将相似性大于预设相似性的区域标记为匹配区域；利用所述匹配区域将第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图进行匹配处理，以将第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图进行整合；
整合完毕后，将所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图相重合的模型部分剔除，并保留不相重合的模型部分，得到裂纹动态模型图；
通过有限元分析法计算所述裂纹动态模型图的模型体积值，基于所述第一预设时间节点、第二预设时间节点以及模型体积值计算得到裂纹开裂速度；通过Soble算法获取所述裂纹动态模型图的边缘轮廓曲线，根据所述边缘轮廓曲线分析得到裂纹开裂方向。
5.根据权利要求1所述的一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，其特征在于，根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产，具体为：
将所述第二裂纹三维模型图整合到所述整体三维模型图中，得到裂纹实时状态模型图；
将所述裂纹实时状态模型图输入至仿真软件中，并基于所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向仿真出在预设加工参数条件下对该加工区域进行继续加工时裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，并提取出最短开裂时间；
根据所述预设加工参数确定出对该加工区域进行继续加工时所需要的剩余加工时间；并将所述剩余加工时间与最短开裂时间进行比较；
若所述剩余加工时间不大于最短开裂时间，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；
若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则生成加工调节指令，根据所述加工调节指令对生产设备的预设加工参数进行调节。
6.根据权利要求5所述的一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法，其特征在于，若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则生成加工调节指令，根据所述加工调节指令对生产设备的预设加工参数进行调节，具体为：
若所述剩余加工时间大于最短开裂时间，则获取生产设备的最小加工参数；
基于所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向仿真出在最小加工参数条件下对该加工区域进行继续加工时裂纹开裂至各个非加工区域的开裂时间，并提取出最小开裂时间；
根据所述最小加工参数确定出对该加工区域进行继续加工时所需要的余下加工时间；将所述余下加工时间与最小开裂时间进行比较；
若所述余下加工时间不大于最小开裂时间，则控制生产设备按照最小加工参数对该加工区域加工生产；
若所述余下加工时间大于最小开裂时间，则生成停止加工指令，控制生产设备停止对该锻造部件继续加工生产，并对该锻造部件进行报废处理。
7.一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控***，其特征在于，所述智能调控***包括存储器与处理器，所述存储器中存储有生产设备的智能调控方法程序，当所述生产设备的智能调控方法程序被所述处理器执行时，实现如下步骤：
获取锻造部件的加工图纸信息，根据所述加工图纸信息构建锻造部件的整体三维模型图，并基于所述加工图纸确定出锻造部件的若干个加工区域与非加工区域；获取生产设备的预设加工参数，基于所述预设加工参数控制生产设备依次对若干个所述加工区域进行加工；
在第一预设时间节点通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取该加工区域所反馈的声波信号，根据所述声波信号重构得到加工区域在第一预设时间节点对应的第一裂纹三维模型图；
构建异常裂纹数据库，并将所述第一裂纹三维模型图导入所述异常裂纹数据库中进行比对分析，得到第一分析结果或第二分析结果；
若分析结果为第一分析结果，则控制生产设备继续按照预设加工参数对该加工区域进行加工生产；若分析结果为第二分析结果，则在第二预设时间节点再次通过超声波探测器对正在加工的加工区域进行探测，以获取得到加工区域在第二预设时间节点对应的第二裂纹三维模型图；
根据所述第一裂纹三维模型图与第二裂纹三维模型图分析出该裂纹的裂纹开裂速度与裂纹开裂方向；根据所述裂纹开裂速度与裂纹开裂方向对当前加工区域的裂纹进行分析，得到对应的调控命令，根据所述调控命令控制生产设备进行加工生产。
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|---|---|---|---|
| CN202311248242.8A CN116992740B (zh) | 2023-09-26 | 2023-09-26 | 一种通讯基站精密部件生产设备的智能调控方法及*** |
Applications Claiming Priority (1)
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