CN117784826B - 一种自动化涂布机纠偏控制方法 - Google Patents
一种自动化涂布机纠偏控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种自动化涂布机纠偏控制方法,涉及涂布加工技术领域,包括:步骤1:获取涂布材料实时位置数据,并上传至数据分析模块;步骤2:通过数据分析模块对位置数据进行解析,获取涂布材料与辊筒之间的相对位置变化数据,同时,获取涂布材料运动方向与辊筒轴向的夹角数据,生成轨迹数据;步骤3:将相对位置变化数据、轨迹数据与预设标准数据进行对比分析,生成偏差数据,并通过纠偏分析模块对偏差数据进行分析,生成相应的纠偏指令;步骤4:基于纠偏指令,对涂布材料的位置和运动方向进行实时纠正,并根据预设指标对纠正前后的偏差数据进行对比分析,获取纠正效果。本发明可以提升自动化涂布机的纠偏精度,保证涂布作业的运行稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及涂布加工技术领域,尤其涉及一种自动化涂布机纠偏控制方法。
背景技术
自动涂布机目前广泛应用于薄膜、纸张等的表面涂布工艺生产中,流程主要包括放卷、涂布以及收卷,在连续涂布生产过程中,由于自动涂布机机组中的机械装配误差、导辊表面加工缺陷、导辊之间水平度误差以及震动因素造成张力波动等情况,可能会使自动涂布机中的涂布材料出现跑偏的现象。其中有些涂布材料的物理结构非常脆弱,在涂布过程中可能会由于涂布材料的偏移而造成涂布材料的破损甚至撕裂,进而可能会严重影响公司的正常涂布生产作业。因此,涂布作业过程中对涂布材料进行纠偏的流程必不可少。
目前,自动涂布机多数通过光电检测等手段直接获取涂布材料运行方向两侧的偏差信息,进而直接根据测量得到的偏差信息对行进过程中的涂布材料进行纠偏。虽然这种方法具有成本低、装置简单的优势,但其控制精度以及稳定性较差,难以满足日益提升的高精度纠偏需求。
因此,本发明提供一种自动化涂布机纠偏控制方法。
发明内容
本发明提供一种自动化涂布机纠偏控制方法,用以提升自动化涂布机在涂布作业过程中对涂布材料的纠偏精度,改善纠偏***的稳定性,以满足不断提升的纠偏精度需求。
本发明提供一种自动化涂布机纠偏控制方法,包括:
步骤1:通过数据采集设备获取涂布材料实时位置数据,并上传至数据分析模块;
步骤2:通过所述数据分析模块对所述位置数据进行解析,获取涂布材料与辊筒之间的相对位置变化数据,同时,获取涂布材料运动方向与辊筒轴向的夹角数据,生成轨迹数据;
步骤3:将所述相对位置变化数据、轨迹数据与预设标准数据进行对比分析,生成偏差数据,并通过纠偏分析模块对所述偏差数据进行分析,生成相应的纠偏指令;
步骤4:基于所述纠偏指令,对涂布材料的位置和运动方向进行实时纠正,并根据预设指标对纠正前后的偏差数据进行对比分析,获取纠正效果。
优选的,步骤1中,包括:
通过预设传感器获取涂布材料在放卷过程中的实时位置数据,并生成第一位置信息;
通过影像采集设备获取涂布材料在涂布过程中的实时位置数据,生成第二位置信息;
通过所述预设传感器获取涂布材料在收卷过程中的实时位置数据,生成第三位置信息;
结合所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息,综合生成涂布材料在作业过程中的材料位置信息,并发送至所述数据分析模块。
优选的,步骤2中,包括:
获取作业过程中各辊筒的实时位置数据,生成辊筒位置信息,并结合涂布材料的所述材料位置信息,利用第一函数计算涂布材料与各辊筒之间的相对位置变化数据;
基于所述材料位置信息、辊筒位置信息,得到涂布材料分别在放卷、涂布、收卷过程中的运动方向,并计算与对应过程的辊筒轴向之间的夹角数据,生成放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息;
利用第二函数对所述放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息进行处理,得到涂布材料在作业过程中的轨迹数据。
优选的,计算与对应过程的辊筒轴向之间的夹角数据,生成放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息,包括:
获取涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于同一侧的第一定位信息;
同时,获取涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于另一侧的第二定位信息;
基于所述第一定位信息、第二定位信息,且结合各辊筒的轴向,计算得到放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息。
优选的,步骤3中,包括:
基于涂布材料的特性以及涂布方式,在预设标准数据库中筛选得到涂布作业中的预设标准数据;
将所述相对位置变化数据与所述预设标准数据中的位置标准数据进行对比分析,得到第一偏差结果;
将所述轨迹数据与所述预设标准数据中的轨迹标准数据进行对比分析,得到第二偏差结果;
基于所述第一偏差结果、第二偏差结果,生成偏差数据,并与所述预设标准数据中相应偏差阈值范围进行对比,生成偏差对比结果;
将所述偏差对比结果发送至所述纠偏分析模块进行分析处理,生成第一纠偏指令。
优选的,步骤3中,还包括:
获取放卷、涂布以及收卷过程中各辊筒的运行数据以及涂布材料的状态数据,生成运行数据表,其中,运行数据包括:辊筒转速、辊筒压力以及辊筒温度,状态数据包括:涂布材料在各位置处的张力以及移速;
将所述运行数据表与所述预设标准数据中的标准运行数据进行对比分析,得到第三偏差结果;
对每一同一时刻下的第一偏差结果、第二偏差结果以及第三偏差结果进行关联,得到包含时序特征的关联数据组;
对所述关联数据组进行特征提取,得到数据特征信息,并将所述数据特征信息与所述关联数据组进行绑定;
基于所述数据特征信息,在历史运行数据库中筛选匹配度大于第一匹配度的历史数据,并根据所述关联数据组的模式构建得到历史数据组;
将所述关联数据组、历史数据组输入预设数据分析模型中进行对比分析,得到第一分析结果;
将所述第一分析结果与预设结果-类型对照表进行对比分析,确定偏移类型,并生成第一筛选因子;
基于所述偏移类型,将所述第一分析结果与预设结果-级别对照表进行对比分析,确定所述偏移类型下的偏移级别,并生成第二筛选因子;
基于所述第一筛选因子以及第二筛选因子,在预设因子-指令匹配表中获取匹配度大于第二匹配度的第二纠偏指令;
对所述第一纠偏指令、第二纠偏指令中的子指令进行冲突分析,并基于分析结果得到冲突调整指令;
同时,对所述第一纠偏指令、第二纠偏指令中同一纠偏目标参数下的子指令进行效果分析,剔除重复指令,并生成效果调整指令;
基于所述冲突调整指令以及效果调整指令,对所述第一纠偏指令以及第二纠偏指令进行指令调整,综合生成冲突-效果纠偏指令。
优选的,步骤3中,还包括:
实时获取辊筒上涂布材料两侧的边缘位置数据,并构建得到边缘数据对,同时,结合获取得到的涂布材料的宽度、张力数据,在标准数据库中匹配得到对应的预设零误差标准位置数据;
将每一时刻下的边缘位置数据对与预设零误差标准位置数据进行对比分析,得到每一时刻下涂布材料与辊筒接触面中n对对称设置且固定的第一预设位置处的边缘差值数据;
同时,基于所述边缘差值数据,建立第i时刻下的非全周差值数据组,其中,/>表示第i时刻下的非全周差值数据组,pj表示第i时刻下第j对第一预设位置处的边缘差值数据对,n表示第i时刻下的非全周差值数据组中存在的边缘差值数据对的总对数;
获取辊筒上m对第二预设位置处分别在经过预设采样点时的边缘差值数据,并建立第i时刻下的全周差值数据组,m表示第i时刻下的全周差值数据组中存在的边缘差值数据对的总对数,其中,各第一预设位置、第二预设位置均沿辊筒的周向设置,且间隔距离相同,/>表示辊筒的转动周期,m>n,全周周期=Ts>非全周周期;
获取预设时段t内的所有非全周差值数据组以及全周差值数据组,分别构建得到非全周差值矩阵B1和全周差值矩阵B2;
;其中,p11表示所述预设时段内第1时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;p12表示第1时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;p1n表示第1时刻下第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;p21表示所述预设时段内第2时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;p22表示第2时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;p2n表示第2时刻下在第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;pi1表示预设时段内第i时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;pi2表示所述预设时段内第i时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;pin表示所述预设时段内第i时刻下在第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;
基于所述非全周差值矩阵,分别构造每一时刻下各个第一预设位置处的第一列向量组以及各间隔下的第一行向量组;
对所述第一列向量组以及第一行向量组进行差值分析,计算各个所述第一预设位置处的第一点变化趋势以及第一点变化率,同时,得到各间隔下的间隔变化趋势以及间隔变化率;
;其中,l表示预设时段t内的周期数;/>表示向上取整函数;p11表示所述预设时段内第1周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;p12表示第1周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;p1m表示第1周期下第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;p21表示所述预设时段内第2周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;p22表示第2周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;p2m表示第2周期下在第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;pl1表示所述预设时段内第l周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;pl2表示所述预设时段内第l周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;plm表示所述预设时段内第l周期下在第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;
基于所述全周差值矩阵,分别构造各个所述第二预设位置处的第二列向量组以及各周期下的第二行向量组;
对所述第二列向量组以及第二行向量组进行差值分析,计算各个所述第二预设位置处的第二点变化趋势以及第二点变化率,同时,得到各周期下的周期变化趋势以及周期变化率;
基于所述第一点变化趋势、第二点变化趋势以及第一点变化率、第二点变化率,结合预设差值预测模型,获取未来时刻在每一所述第一预设位置处以及第二预设位置处的点差值变化趋势;
同时,通过所述预设差值预测模型对所述间隔变化趋势、周期变化趋势以及间隔变化率、周期变化率进行分析,得到周期差值变化趋势;
通过预设纠偏模块对所述点差值变化趋势以及周期差值变化趋势进行分析,计算得到补偿时刻以及补偿量,并生成点-周期纠偏指令。
优选的,步骤4中,包括:
对所述纠偏指令进行解析,建立子指令集,同时,基于子指令对应的目标设备的类型,对所述子指令集进行归类整理,生成每一目标设备下的设备指令集;
基于所述设备指令集,控制对应的目标设备对涂布材料的位置和运动方向进行纠正;
同时,通过涂布材料运动方向两侧的预设数据采集设备同步实时获取纠正过程中的涂布材料的位置变化数据和运动方向变化数据,汇总得到对应指令下的过程数据;
基于所述过程数据,获取涂布材料在每一辊筒上第一侧的移动轨迹,生成第一轨迹曲线;
同时,获取同一时刻下涂布材料在每一辊筒上第二侧的移动轨迹,生成第二轨迹曲线;
对同一辊筒下的所述第一轨迹曲线与第二轨迹曲线进行对比分析,获取每一预设点处的位置差;
获取预设周期数下每一所述预设点处对应的位置差数据,生成每一所述预设点对应的位置差变化表;
基于所述第一轨迹曲线、第二轨迹曲线以及每一预设点的位置差变化表,生成轨迹过程数据;
获取纠偏后的涂布材料在每一辊筒处的位置数据和运动方向数据,生成纠后数据;
将所述轨迹过程数据与纠后数据进行归类,生成每一辊筒下的纠偏数据;
将同一辊筒下的所述纠偏数据分别与所述辊筒的径向、轴向进行对比分析,基于分析结果生成纠偏数据表;
对纠偏指令进行特征提取,基于指令特征在预设指标数据库中筛选得到匹配度大于第三匹配度的预设指标;
利用预设数据分析函数对所述纠偏数据表中每一所述预设指标下的数据进行分析,同时,基于分析结果以及对应的评价因子,评估纠偏效果;
基于所述纠偏效果,通过反馈***生成反馈指令,并发送至纠偏***,基于所述反馈指令对涂布材料进行实时纠偏。
本发明的实施原理以及有益效果:本发明提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,通过数据采集设备可以精确获取涂布材料在放卷、涂布以及收卷过程中的实时位置数据,进而通过数据分析模块对位置数据进行深度分析,判断涂布材料与辊筒之间的相对位置变化数据以及运动过程中的轨迹数据,并与预设标准数据进行对比分析,判断涂布材料的偏差数据,随后通过纠偏分析模块对偏差数据进行分析,生成相应的纠偏指令,进而通过纠偏装置对涂布材料的位置和运动方向进行实时纠正,并生成纠正效果反馈至纠偏***,减小了直接测量的测量误差以及***误差,大幅提升了对涂布材料的纠偏精度,从而提升了涂布材料在放卷、涂布以及收卷作业过程的稳定性,保证了自动涂布机的正常运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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的附图。
图1是本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面结合图1描述本发明的一种自动化涂布机纠偏控制方法。
图1是本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法的流程示意图之一。
如图1所示,本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,方法主要包括以下步骤:
步骤1:通过数据采集设备获取涂布材料实时位置数据,并上传至数据分析模块;
步骤2:通过数据分析模块对位置数据进行解析,获取涂布材料与辊筒之间的相对位置变化数据,同时,获取涂布材料运动方向与辊筒轴向的夹角数据,生成轨迹数据;
步骤3:将相对位置变化数据、轨迹数据与预设标准数据进行对比分析,生成偏差数据,并通过纠偏分析模块对偏差数据进行分析,生成相应的纠偏指令;
步骤4:基于纠偏指令,对涂布材料的位置和运动方向进行实时纠正,并根据预设指标对纠正前后的偏差数据进行对比分析,获取纠正效果。
该实施例中,数据采集设备:用于采集涂布材料位置信息的设备,包括光学传感器、ccd扫描器等;
该实施例中,实时位置数据:即涂布材料在涂布作业过程中每一时刻下的位置数据;
该实施例中,数据分析模块:用于根据输入的涂布材料的实时位置数据,来判定涂布材料与辊筒之间的位置关系以及分析涂布材料的运动轨迹;
该实施例中,相对位置变化数据:即由涂布材料与各辊筒之间的相对位置变化信息组成的数据;
该实施例中,运动方向:即涂布材料在涂布过程中的行进方向,正常情况下涂布材料的运动方向与辊筒的转动方向平行,且与辊筒的轴向垂直;
该实施例中,轨迹数据:根据数据分析模块对夹角数据进行分析后得到的涂布材料的运行轨迹数据;
该实施例中,预设标准数据:用于与相对位置变化数据以及轨迹数据进行对比的标准数据,是预先设定好的;
该实施例中,偏差数据:即将相对位置变化数据、轨迹数据与预设标准数据进行对比分析后得到的对比分析结果;
该实施例中,纠偏分析模块:用于对偏差数据进行分析,进而得到相应的纠偏指令的模块;
该实施例中,纠偏指令:通过纠偏分析模块产生的,且用于对涂布材料的位置和运动方向进行调整的指令;
该实施例中,预设指标:用于对纠偏前后的偏差数据进行对比分析的指标,是预先设定好的;
该实施例中,纠正效果:用于根据预设指标判定纠偏操作的实际纠正的效果。
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明通过数据采集设备可以精确获取涂布材料在放卷、涂布以及收卷过程中的实时位置数据,进而通过数据分析模块对位置数据进行深度分析,判断涂布材料与辊筒之间的相对位置变化数据以及运动过程中的轨迹数据,并与预设标准数据进行对比分析,判断涂布材料的偏差数据,随后通过纠偏分析模块对偏差数据进行分析,生成相应的纠偏指令,进而通过纠偏装置对涂布材料的位置和运动方向进行实时纠正,并生成纠正效果反馈至纠偏***,减小了直接测量的测量误差以及***误差,大幅提升了对涂布材料的纠偏精度,从而提升了涂布材料在放卷、涂布以及收卷作业过程的稳定性,保证了自动涂布机的正常运行。
本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,步骤1中,包括:
通过预设传感器获取涂布材料在放卷过程中的实时位置数据,并生成第一位置信息;
通过影像采集设备获取涂布材料在涂布过程中的实时位置数据,生成第二位置信息;
通过预设传感器获取涂布材料在收卷过程中的实时位置数据,生成第三位置信息;
结合第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息,综合生成涂布材料在作业过程中的材料位置信息,并发送至数据分析模块。
该实施例中,预设传感器:用于获取涂布材料在放卷、收卷过程中的实时位置信息的传感器,是预先设定好的,包括光电传感器、拉线传感器、压力传感器等;
该实施例中,第一位置信息:即涂布材料在放卷过程中的实时位置信息;
该实施例中,影像采集设备:用于获取涂布材料在涂布过程中实时位置信息的实时影像信息的设备,包括摄像头等;
该实施例中,第二位置信息:即涂布材料在涂布过程中的实时位置信息;
该实施例中,第三位置信息:即涂布材料在收卷过程中的实时位置信息;
该实施例中,材料位置信息:涂布材料在放卷、涂布以及收卷过程中的实时位置信息。
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明通过预设传感器可以精确获取涂布材料在放卷以及收卷过程中的实时位置信息,并分别生成第一位置信息和第三位置信息,同时,通过高精度的影像采集设备获取涂布材料在涂布过程中的影像信息,进而根据得到的影像信息进一步分析得到涂布材料的实时位置信息,大幅提升了涂布过程中的位置信息的检测精度,满足涂布作业过程的高精度位置信息的需求,同时保证了收放卷过程中的位置信息的精度要求。
本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,步骤2中,包括:
获取作业过程中各辊筒的实时位置数据,生成辊筒位置信息,并结合涂布材料的材料位置信息,利用第一函数计算涂布材料与各辊筒之间的相对位置变化数据;
基于材料位置信息、辊筒位置信息,得到涂布材料分别在放卷、涂布、收卷过程中的运动方向,并计算与对应过程的辊筒轴向之间的夹角数据,生成放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息;
利用第二函数对放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息进行处理,得到涂布材料在作业过程中的轨迹数据。
该实施例中,辊筒位置信息:即自动涂布机中各辊筒的位置信息;
该实施例中,第一函数:用于计算涂布材料与各辊筒之间的相对位置变化数据的函数,是预先设定好的;
该实施例中,放卷夹角信息:在放卷过程中涂布材料的运动方向与对应的辊筒之间的夹角信息;
该实施例中,涂布夹角信息:在涂布过程中涂布材料的运动方向与对应的辊筒之间的夹角信息;
该实施例中,收卷夹角信息:在收卷过程中涂布材料的运动方向与对应的辊筒之间的夹角信息;
该实施例中,第二函数:用于对放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息进行分析计算的函数,是预先设定好的。
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明通过获取自动涂布机在放卷、涂布以及收卷过程中的辊筒位置信息,并与涂布材料在各对应过程中的材料位置信息进行对比分析,利用预先设定好的第一函数计算得到涂布材料与各辊筒之间的相对位置变化数据,大幅提升了数据的获取精度;同时,通过计算涂布材料运动方向与各辊筒轴向的夹角数据,分别得到放卷、涂布以及收卷过程中的夹角信息,全面获取自动涂布机在全流程下的涂布材料的位置信息,进而通过第二函数计算得到涂布材料在作业过程中的轨迹数据,方便后续计算涂布材料的偏差数据。
本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,计算与对应过程的辊筒轴向之间的夹角数据,生成放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息,包括:
获取涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于同一侧的第一定位信息;
同时,获取涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于另一侧的第二定位信息;
基于第一定位信息、第二定位信息,且结合各辊筒的轴向,计算得到放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息。
该实施例中,第一定位信息:即涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于同一侧的所有位置信息;
该实施例中,第二定位信息:即涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于另一侧的所有位置信息,且与第一定位信息一一对应。
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明通过获取涂布材料在放卷、涂布以及收卷过程中位于同一侧的第一定位信息,以及另一侧的第二定位信息,可以得到涂布材料在全过程下的边缘位置信息,扩大了位置信息的采集范围和精度,减少了单一过程下边缘位置信息导致的测量误差,进而提升了边缘位置信息的采集精度。
本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,步骤3中,包括:
基于涂布材料的特性以及涂布方式,在预设标准数据库中筛选得到涂布作业中的预设标准数据;
将相对位置变化数据与预设标准数据中的位置标准数据进行对比分析,得到第一偏差结果;
将轨迹数据与预设标准数据中的轨迹标准数据进行对比分析,得到第二偏差结果;
基于第一偏差结果、第二偏差结果,生成偏差数据,并与预设标准数据中相应偏差阈值范围进行对比,生成偏差对比结果;
将偏差对比结果发送至纠偏分析模块进行分析处理,生成第一纠偏指令。
该实施例中,特性:即涂布材料的特殊性质,例如,粘度、膜厚等;
该实施例中,涂布方式:即涂布作业的方式,例如,刮涂、滚涂、喷涂等;
该实施例中,预设标准数据库:保存有大量标准作业数据的数据库,是预先设定好的,用于选取得到与实际作业数据对应的标准数据,并与实际作业数据进行对比分析;
该实施例中,预设标准数据:在预设标准数据库中筛选得到的标准数据,是预先设定好的;
该实施例中,位置标准数据:即筛选得到的预设标注数据中与位置信息对应的标准数据;
该实施例中,第一偏差结果:即将相对位置变化数据与位置标准数据进行对比分析得到的位置偏差结果;
该实施例中,轨迹标准数据:即预设标准数据中与轨迹对应的标准数据;
该实施例中,第二偏差结果:即将轨迹数据与轨迹标准数据进行对比分析后得到的轨迹偏差结果;
该实施例中,偏差阈值范围:用于判定偏差数据是否超出偏差阈值的范围,是预先设定好的,小于对应偏差阈值范围的偏差数据为正常运行数据,不需要后续进行纠偏操作,反之则需要纠偏***介入进行纠偏;
该实施例中,偏差对比结果:将偏差数据与预设标准数据中相应的偏差阈值范围进行对比分析后得到的对比结果;
该实施例中,第一纠偏指令:通过纠偏分析模块对偏差对比结果进行分析处理后生成的纠偏指令。
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明通过可以根据涂布材料的特性以及对应的涂布方式,在预设标准数据库中选取相应的预设标准数据,提升了与涂布材料的适配性以及匹配精度,进而通过对比得到的第一偏差结果以及第二偏差结果生成涂布材料的偏差数据,提升了数据的多样性,降低了测量误差,并与相应偏差阈值范围进行对比分析,进而通过纠偏分析模块对对比得到的偏差对比结果进行分析处理,生成第一纠偏指令,大幅提升了涂布材料偏差的计算精度,方便后续对偏差进行精确纠正。
本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,步骤3中,还包括:
获取放卷、涂布以及收卷过程中各辊筒的运行数据以及涂布材料的状态数据,生成运行数据表,其中,运行数据包括:辊筒转速、辊筒压力以及辊筒温度,状态数据包括:涂布材料在各位置处的张力以及移速;
将运行数据表与预设标准数据中的标准运行数据进行对比分析,得到第三偏差结果;
对每一同一时刻下的第一偏差结果、第二偏差结果以及第三偏差结果进行关联,得到包含时序特征的关联数据组;
对关联数据组进行特征提取,得到数据特征信息,并将数据特征信息与关联数据组进行绑定;
基于数据特征信息,在历史运行数据库中筛选匹配度大于第一匹配度的历史数据,并根据关联数据组的模式构建得到历史数据组;
将关联数据组、历史数据组输入预设数据分析模型中进行对比分析,得到第一分析结果;
将第一分析结果与预设结果-类型对照表进行对比分析,确定偏移类型,并生成第一筛选因子;
基于偏移类型,将第一分析结果与预设结果-级别对照表进行对比分析,确定偏移类型下的偏移级别,并生成第二筛选因子;
基于第一筛选因子以及第二筛选因子,在预设因子-指令匹配表中获取匹配度大于第二匹配度的第二纠偏指令;
对第一纠偏指令、第二纠偏指令中的子指令进行冲突分析,并基于分析结果得到冲突调整指令;
同时,对第一纠偏指令、第二纠偏指令中同一纠偏目标参数下的子指令进行效果分析,剔除重复指令,并生成效果调整指令;
基于冲突调整指令以及效果调整指令,对第一纠偏指令以及第二纠偏指令进行指令调整,综合生成冲突-效果纠偏指令。
该实施例中,运行数据表:包含有放卷、涂布以及收卷过程中各辊筒的运行数据以及涂布材料的状态数据的数据表;
该实施例中,标准运行数据:预设标准数据中与运行数据表中各运行数据相对应的标准数据;
该实施例中,第三偏差结果:运行数据表与标准运行数据进行对比分析后生成的偏差结果;
该实施例中,时序特征:即包含有时间先后顺序的数据特征;
该实施例中,关联数据组:根据各时刻下的第一偏差结果、第二偏差结果以及第三偏差结果关联生成的数据组,例如t1<t2<t3,且由t1时刻、t2时刻以及t3时刻下的第一偏差结果、第二偏差结果以及第三偏差结果生成的数据组;
该实施例中,数据特征信息:从关联数据组中提取得到的数据特征,例如时间特征、数据类型等;
该实施例中,历史运行数据库:包含有大量历史运行数据的数据库,用于根据输入的数据特征信息获取对应的历史数据,并与当前数据进行对比分析;
该实施例中,第一匹配度:用于在历史运行数据库中筛选出符合预设阈值条件的历史数据的阈值;
该实施例中,历史数据:从历史运行数据库中筛选得到的历史运行数据;
该实施例中,模式:即关联数据组的组成模式,包括时序构建模式等,用于建立与关联数据组模式相同模式的历史数据组;
该实施例中,历史数据组:根据历史数据构建得到的,且与关联数据组模式相同的数据组;
该实施例中,预设数据分析模型:用于对关联数据组以及历史数据组进行分析的数据分析模型,是预先通过大数据训练好的;
该实施例中,第一分析结果:通过预设数据分析模型对关联数据组以及历史数据组进行分析后得到的分析结果;
该实施例中,预设结果-类型对照表:包含有第一分析结果与偏移类型映射关系的对照表,是预先设定好的,用于根据输入的第一分析结果确定偏移的类型;
该实施例中,第一筛选因子:根据偏移类型生成的筛选因子,用于后续根据偏移类型选取相应的纠偏指令;
该实施例中,预设结果-级别对照表:包含有第一分析结果与偏移级别之间映射关系的对照表,是预先设定好的,用于结合偏移类型,根据输入的第一分析结果确定对应偏移类型下的偏移级别;
该实施例中,第二筛选因子:根据偏移级别生成的筛选因子,用于后续根据偏移级别选取相应的纠偏指令,与第一筛选因子对应;
该实施例中,预设因子-指令匹配表:包含有第一筛选因子、第二筛选因子以及第二纠偏指令之间映射关系的匹配表,用于根据输入的第一筛选因子、第二筛选因子确定对应的纠偏指令;
该实施例中,第二匹配度:用于在预设因子-指令匹配表中筛选得到匹配度超过预设阈值条件的纠偏指令的阈值;
该实施例中,第二纠偏指令:即根据第一筛选因子、第二筛选因子在预设因子-指令匹配表中筛选得到的纠偏指令;
该实施例中,冲突分析:对第一纠偏指令、第二纠偏指令中存在冲突关系的子指令进行分析的操作;
该实施例中,冲突调整指令:根据冲突分析结果生成的调整指令;
该实施例中,纠偏目标参数:即纠偏指令中所对应的待调整目标参数;
该实施例中,效果分析:对第一纠偏指令、第二纠偏指令中存在重复效果的子指令进行分析处理的操作;
该实施例中,效果调整指令:进行效果分析并进行指令剔除后生成的调整指令;
该实施例中,冲突-效果纠偏指令:对第一纠偏指令、第二纠偏指令进行指令调整后生成的纠偏指令。
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明通过实时获取放卷、涂布以及收卷过程中各辊筒的运行数据以及涂布材料的状态数据,生成运行数据表,并与标准运行数据进行对比分析得到运行数据的偏差结果,且与同一时刻下的第一偏差结果、第二偏差结果进行关联,生成关联数据,进而通过在历史数据库中筛选得到的历史数据组进行对比分析,确定涂布材料的偏移类型以及对应类型下的偏移级别,不仅增加了数据来源的多样性,从多个方面的数据变化综合判定涂布材料的偏移情况,大幅提升了偏移判定结果的准确性,进而方便后续对涂布材料的偏移进行精确纠正,同时,通过冲突分析和效果分析对纠偏指令进行调整,提升了***纠偏的控制精度。
本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,步骤3中,还包括:
实时获取辊筒上涂布材料两侧的边缘位置数据,并构建得到边缘数据对,同时,结合获取得到的涂布材料的宽度、张力数据,在标准数据库中匹配得到对应的预设零误差标准位置数据;
将每一时刻下的边缘位置数据对与预设零误差标准位置数据进行对比分析,得到每一时刻下涂布材料与辊筒接触面中n对对称设置且固定的第一预设位置处的边缘差值数据;
同时,基于边缘差值数据,建立第i时刻下的非全周差值数据组,其中,/>表示第i时刻下的非全周差值数据组,pj表示第i时刻下第j对第一预设位置处的边缘差值数据对,n表示第i时刻下的非全周差值数据组中存在的边缘差值数据对的总对数;
获取辊筒上m对第二预设位置处分别在经过预设采样点时的边缘差值数据,并建立第i时刻下的全周差值数据组,m表示第i时刻下的全周差值数据组中存在的边缘差值数据对的总对数,其中,各第一预设位置、第二预设位置均沿辊筒的周向设置,且间隔距离相同,/>表示辊筒的转动周期,m>n,全周周期=Ts>非全周周期;
获取预设时段t内的所有非全周差值数据组以及全周差值数据组,分别构建得到非全周差值矩阵B1和全周差值矩阵B2;
;其中,p11表示预设时段内第1时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;p12表示第1时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;p1n表示第1时刻下第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;p21表示预设时段内第2时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;p22表示第2时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;p2n表示第2时刻下在第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;pi1表示预设时段内第i时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;pi2表示预设时段内第i时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;pin表示预设时段内第i时刻下在第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;
基于非全周差值矩阵,分别构造每一时刻下各个第一预设位置处的第一列向量组以及各间隔下的第一行向量组;
对第一列向量组以及第一行向量组进行差值分析,计算各个第一预设位置处的第一点变化趋势以及第一点变化率,同时,得到各间隔下的间隔变化趋势以及间隔变化率;
;其中,l表示预设时段t内的周期数;/>表示向上取整函数;p11表示预设时段内第1周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;p12表示第1周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;p1m表示第1周期下第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;p21表示预设时段内第2周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;p22表示第2周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;p2m表示第2周期下在第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;pl1表示预设时段内第l周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;pl2表示预设时段内第l周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;plm表示预设时段内第l周期下在第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;
基于全周差值矩阵,分别构造各个第二预设位置处的第二列向量组以及各周期下的第二行向量组;
对第二列向量组以及第二行向量组进行差值分析,计算各个第二预设位置处的第二点变化趋势以及第二点变化率,同时,得到各周期下的周期变化趋势以及周期变化率;
基于第一点变化趋势、第二点变化趋势以及第一点变化率、第二点变化率,结合预设差值预测模型,获取未来时刻在每一第一预设位置处以及第二预设位置处的点差值变化趋势;
同时,通过预设差值预测模型对间隔变化趋势、周期变化趋势以及间隔变化率、周期变化率进行分析,得到周期差值变化趋势;
通过预设纠偏模块对点差值变化趋势以及周期差值变化趋势进行分析,计算得到补偿时刻以及补偿量,并生成点-周期纠偏指令。
该实施例中,边缘位置数据对:即根据各辊筒上涂布材料两侧的位置数据组成的数据对;
该实施例中,预设零误差标准位置数据:即在标准数据库中匹配得到的涂布材料在正常涂布过程中无偏移情况下的边缘位置数据,是预先设定好的;
该实施例中,边缘差值数据:根据边缘数据对与预设零误差标准位置数据进行对比分析后得到的差值结果;
该实施例中,第一预设位置处:用于测量非全周差值数据的位置点,是预先设定好的;
该实施例中,边缘差值数据对:根据各第一预设位置处的边缘差值数据构成的数据对;
该实施例中,预设采样点:用于对第二预设位置处的边缘差值数据进行采集的采样点,是预先设定好的;
该实施例中,第二预设位置处:用于测量全周差值数据的位置点,是预先设定好的;
该实施例中,第一列向量组:即根据非全周差值矩阵的各列向量组成的向量组;
该实施例中,第一行向量组:即根据非全周差值矩阵的各行向量组成的向量组;
该实施例中,差值分析:即对第一列向量组中的各列向量以及第一行向量组中的各行向量进行对比分析的方法;
该实施例中,第一点变化趋势:即各第一预设位置处的差值变化趋势;
该实施例中,第一点变化率:即各第一预设位置处的差值变化率;
该实施例中,间隔变化趋势:即各间隔的差值变化趋势;
该实施例中,间隔变化率:即各间隔的差值变化率;
该实施例中,第二列向量组:根据全周差值矩阵的各列向量组成的向量组;
该实施例中,第二行向量组:根据全周差值矩阵的各行向量组成的向量组;
该实施例中,第二点变化趋势:即各第二预设位置处的差值变化趋势;
该实施例中,第二点变化率:即各第二预设位置处的差值变化率;
该实施例中,周期变化趋势:即各周期的差值变化趋势;
该实施例中,周期变化率:即各周期的差值变化率;
该实施例中,预设差值预测模型:用于对第一点变化趋势、第二点变化趋势以及第一点变化率、第二点变化率进行分析,同时,对间隔变化趋势、周期变化趋势以及间隔变化率、周期变化率进行分析,进而得出未来时刻各第一预设位置处、第二预设位置处的差值变化趋势以及未来周期差值变化趋势的模型,是预先通过大数据训练好的;
该实施例中,预设纠偏模块:用于对输入的点差值变化趋势以及周期差值变化趋势进行分析,计算得到对应的纠偏时刻以及补偿量的模块,是预先通过大数据训练好的;
该实施例中,补偿时刻:即对涂布材料的预测偏差进行补偿的介入时间节点;
该实施例中,补偿量:即对涂布材料的预测偏差进行补偿的数值大小;
该实施例中,点-周期纠偏指令:即预设纠偏模块根据对点差值变化趋势以及周期差值变化趋势进行分析后,生成的纠偏指令;
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明基于第一预设位置处、第二预设位置处采集的边缘数据构建得到边缘数据对,并与预设零误差标准位置数据进行对比分析得到边缘差值数据,进而通过建立非全周差值数据组和全周差值数据组分别对第一预设位置处以及第二预设位置处进行点差值分析、间隔差值分析以及周期差值分析,并通过预测差值模型预测对差值分析结果进行预测分析,从而得到涂布材料未来时刻的边缘差值变化趋势,进而通过预设纠偏模块进行补偿,这不仅提升了边缘差值数据的计算精度,而且实现了对涂布材料未来偏差数据的***,可以提前对未来的偏差趋势进行预纠正,提升了自动涂布机的运行稳定性。
本发明实施例提供的一种自动化涂布机纠偏控制方法,步骤4中,包括:
对纠偏指令进行解析,建立子指令集,同时,基于子指令对应的目标设备的类型,对子指令集进行归类整理,生成每一目标设备下的设备指令集;
基于设备指令集,控制对应的目标设备对涂布材料的位置和运动方向进行纠正;
同时,通过涂布材料运动方向两侧的预设数据采集设备同步实时获取纠正过程中的涂布材料的位置变化数据和运动方向变化数据,汇总得到对应指令下的过程数据;
基于过程数据,获取涂布材料在每一辊筒上第一侧的移动轨迹,生成第一轨迹曲线;
同时,获取同一时刻下涂布材料在每一辊筒上第二侧的移动轨迹,生成第二轨迹曲线;
对同一辊筒下的第一轨迹曲线与第二轨迹曲线进行对比分析,获取每一预设点处的位置差;
获取预设周期数下每一预设点处对应的位置差数据,生成每一预设点对应的位置差变化表;
基于第一轨迹曲线、第二轨迹曲线以及每一预设点的位置差变化表,生成轨迹过程数据;
获取纠偏后的涂布材料在每一辊筒处的位置数据和运动方向数据,生成纠后数据;
将轨迹过程数据与纠后数据进行归类,生成每一辊筒下的纠偏数据;
将同一辊筒下的纠偏数据分别与辊筒的径向、轴向进行对比分析,基于分析结果生成纠偏数据表;
对纠偏指令进行特征提取,基于指令特征在预设指标数据库中筛选得到匹配度大于第三匹配度的预设指标;
利用预设数据分析函数对纠偏数据表中每一预设指标下的数据进行分析,同时,基于分析结果以及对应的评价因子,评估纠偏效果;
基于纠偏效果,通过反馈***生成反馈指令,并发送至纠偏***,基于反馈指令对涂布材料进行实时纠偏。
该实施例中,子指令集:根据解析得到的各子指令得到的指令集合;
该实施例中,目标设备:子指令对应的待纠偏的设备对象;
该实施例中,设备指令集:根据对同一目标设备进行纠偏的所有子指令构成的指令集合;
该实施例中,预设数据采集设备:用于同步实时获取过程数据的设备,是预先设定好的;
该实施例中,过程数据:即根据纠正过程中涂布材料的位置变化数据和运动方向变化数据汇总得到的数据;
该实施例中,第一侧:涂布材料运行方向两侧的其中一侧;
该实施例中,第二侧:涂布材料运行方向两侧的另一侧,与第一侧相对应;
该实施例中,第一轨迹曲线:根据涂布材料在每一辊筒上的第一侧的移动轨迹生成的曲线;
该实施例中,第二轨迹曲线:根据涂布材料在每一辊筒上的第二侧的移动轨迹生成的曲线,与第一轨迹曲线对应;
该实施例中,预设点:用于计算第一轨迹曲线、第二轨迹曲线之间差值的数据采集点,是预先设定好的;
该实施例中,预设周期:预先设定的采集周期;
该实施例中,位置差变化表:各周期下每一预设点的位置变化数据表,例如,第1周期下第一预设点的位置差为x,第2周期下第一预设点的位置差为y,则第1周期与第2周期在第一预设点处的数据变化为x-y;
该实施例中,轨迹过程数据:根据第一轨迹曲线、第二轨迹曲线以及位置差变化表生成的纠正过程中的轨迹变化数据;
该实施例中,纠后数据:每一纠偏操作结束后采集得到的,且由涂布材料的位置数据和运动方向数据组成的数据;
该实施例中,纠偏数据:由每一辊筒对应的轨迹过程数据和纠后数据组成的数据;
该实施例中,纠偏数据表:将各个辊筒纠偏数据与对应辊筒的径向、轴向进行对比分析后得到的结果生成的数据表;
该实施例中,指令特征:对纠偏指令进行特征提取得到的数据特征;
该实施例中,预设指标数据库:包含有大量预设指标的数据库,用于根据输入的指令特征筛选得到对应的预设指标,是预先设定好的;
该实施例中,第三匹配度:用于在预设指标数据库中筛选得到匹配度满足符合预设阈值条件的预设指标的阈值;
该实施例中,预设数据分析函数:用于对纠偏数据表中的每一预设指标下的数据进行分析的函数,是预先设定好的;
该实施例中,评价因子:用于对分析结果进行评估的价值参考因子;
该实施例中,反馈***:用于根据纠偏效果实时调整纠偏操作的***,以使纠偏效果逐渐接近期望值;
该实施例中,反馈指令:通过反馈***对纠偏效果进行分析后得出的调节指令;
该实施例中,纠偏***:用于对涂布材料的位置和方向进行纠偏的***。
本实施例的实施原理以及有益效果:本发明通过对纠偏指令进行解析得到子指令集,并归类得到每一目标设备下的设备指令集,明确了各子指令的指向性,方便后续对纠偏效果进行分析;随后通过采集获取得到纠偏过程中的过程数据以及纠偏操作完成后的纠后数据,并归类分析得到每一辊筒下的纠偏数据,同时,结合匹配得到的预设指标对纠偏数据进行分析,评估纠偏效果,不仅提升了纠偏效果判定的精确性,而且方便后续反馈***进行指令调节,提升了***的稳定性以及纠偏效果。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (5)
1.一种自动化涂布机纠偏控制方法,其特征在于,包括:
步骤1:通过数据采集设备获取涂布材料实时位置数据,并上传至数据分析模块;
步骤2:通过所述数据分析模块对所述位置数据进行解析,获取涂布材料与辊筒之间的相对位置变化数据,同时,获取涂布材料运动方向与辊筒轴向的夹角数据,生成轨迹数据;
步骤3:将所述相对位置变化数据、轨迹数据与预设标准数据进行对比分析,生成偏差数据,并通过纠偏分析模块对所述偏差数据进行分析,生成相应的纠偏指令;
步骤4:基于所述纠偏指令,对涂布材料的位置和运动方向进行实时纠正,并根据预设指标对纠正前后的偏差数据进行对比分析,获取纠正效果;
其中,步骤1中,包括:
通过预设传感器获取涂布材料在放卷过程中的实时位置数据,并生成第一位置信息;
通过影像采集设备获取涂布材料在涂布过程中的实时位置数据,生成第二位置信息;
通过所述预设传感器获取涂布材料在收卷过程中的实时位置数据,生成第三位置信息;
结合所述第一位置信息、第二位置信息以及第三位置信息,综合生成涂布材料在作业过程中的材料位置信息,并发送至所述数据分析模块;
其中,步骤2中,包括:
获取作业过程中各辊筒的实时位置数据,生成辊筒位置信息,并结合涂布材料的所述材料位置信息,利用第一函数计算涂布材料与各辊筒之间的相对位置变化数据;
基于所述材料位置信息、辊筒位置信息,得到涂布材料分别在放卷、涂布、收卷过程中的运动方向,并计算与对应过程的辊筒轴向之间的夹角数据,生成放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息;
利用第二函数对所述放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息进行处理,得到涂布材料在作业过程中的轨迹数据;
其中,计算与对应过程的辊筒轴向之间的夹角数据,生成放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息,包括:
获取涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于同一侧的第一定位信息;
同时,获取涂布材料分别在放卷、涂布以及收卷过程中位于另一侧的第二定位信息;
基于所述第一定位信息、第二定位信息,且结合各辊筒的轴向,计算得到放卷夹角信息、涂布夹角信息以及收卷夹角信息。
2.根据权利要求1所述的一种自动化涂布机纠偏控制方法,其特征在于,步骤3中,包括:
基于涂布材料的特性以及涂布方式,在预设标准数据库中筛选得到涂布作业中的预设标准数据;
将所述相对位置变化数据与所述预设标准数据中的位置标准数据进行对比分析,得到第一偏差结果;
将所述轨迹数据与所述预设标准数据中的轨迹标准数据进行对比分析,得到第二偏差结果;
基于所述第一偏差结果、第二偏差结果,生成偏差数据,并与所述预设标准数据中相应偏差阈值范围进行对比,生成偏差对比结果;
将所述偏差对比结果发送至所述纠偏分析模块进行分析处理,生成第一纠偏指令。
3.根据权利要求2所述的一种自动化涂布机纠偏控制方法,其特征在于,步骤3中,还包括:
获取放卷、涂布以及收卷过程中各辊筒的运行数据以及涂布材料的状态数据,生成运行数据表,其中,运行数据包括:辊筒转速、辊筒压力以及辊筒温度,状态数据包括:涂布材料在各位置处的张力以及移速;
将所述运行数据表与所述预设标准数据中的标准运行数据进行对比分析,得到第三偏差结果;
对每一同一时刻下的第一偏差结果、第二偏差结果以及第三偏差结果进行关联,得到包含时序特征的关联数据组;
对所述关联数据组进行特征提取,得到数据特征信息,并将所述数据特征信息与所述关联数据组进行绑定;
基于所述数据特征信息,在历史运行数据库中筛选匹配度大于第一匹配度的历史数据,并根据所述关联数据组的模式构建得到历史数据组;
将所述关联数据组、历史数据组输入预设数据分析模型中进行对比分析,得到第一分析结果;
将所述第一分析结果与预设结果-类型对照表进行对比分析,确定偏移类型,并生成第一筛选因子;
基于所述偏移类型,将所述第一分析结果与预设结果-级别对照表进行对比分析,确定所述偏移类型下的偏移级别,并生成第二筛选因子;
基于所述第一筛选因子以及第二筛选因子,在预设因子-指令匹配表中获取匹配度大于第二匹配度的第二纠偏指令;
对所述第一纠偏指令、第二纠偏指令中的子指令进行冲突分析,并基于分析结果得到冲突调整指令;
同时,对所述第一纠偏指令、第二纠偏指令中同一纠偏目标参数下的子指令进行效果分析,剔除重复指令,并生成效果调整指令;
基于所述冲突调整指令以及效果调整指令,对所述第一纠偏指令以及第二纠偏指令进行指令调整,综合生成冲突-效果纠偏指令。
4.根据权利要求3所述的一种自动化涂布机纠偏控制方法,其特征在于,步骤3中,还包括:
实时获取辊筒上涂布材料两侧的边缘位置数据,并构建得到边缘数据对,同时,结合获取得到的涂布材料的宽度、张力数据,在标准数据库中匹配得到对应的预设零误差标准位置数据;
将每一时刻下的边缘位置数据对与预设零误差标准位置数据进行对比分析,得到每一时刻下涂布材料与辊筒接触面中n对对称设置且固定的第一预设位置处的边缘差值数据;
同时,基于所述边缘差值数据,建立第i时刻下的非全周差值数据组,其中,/>表示第i时刻下的非全周差值数据组,pj表示第i时刻下第j对第一预设位置处的边缘差值数据对,n表示第i时刻下的非全周差值数据组中存在的边缘差值数据对的总对数;
获取辊筒上m对第二预设位置处分别在经过预设采样点时的边缘差值数据,并建立第i时刻下的全周差值数据组,m表示第i时刻下的全周差值数据组中存在的边缘差值数据对的总对数,其中,各第一预设位置、第二预设位置均沿辊筒的周向设置,且间隔距离相同,/>表示辊筒的转动周期,m>n,全周周期=Ts>非全周周期;
获取预设时段t内的所有非全周差值数据组以及全周差值数据组,分别构建得到非全周差值矩阵B1和全周差值矩阵B2;
;其中,p11表示所述预设时段内第1时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;p12表示第1时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;p1n表示第1时刻下第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;p21表示所述预设时段内第2时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;p22表示第2时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;p2n表示第2时刻下在第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;pi1表示预设时段内第i时刻下在第1对第一预设位置处的边缘差值数据对;pi2表示所述预设时段内第i时刻下在第2对第一预设位置处的边缘差值数据对;pin表示所述预设时段内第i时刻下在第n对第一预设位置处的边缘差值数据对;
基于所述非全周差值矩阵,分别构造每一时刻下各个第一预设位置处的第一列向量组以及各间隔下的第一行向量组;
对所述第一列向量组以及第一行向量组进行差值分析,计算各个所述第一预设位置处的第一点变化趋势以及第一点变化率,同时,得到各间隔下的间隔变化趋势以及间隔变化率;
;其中,l表示预设时段t内的周期数;/>表示向上取整函数;p11表示所述预设时段内第1周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;p12表示第1周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;p1m表示第1周期下第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;p21表示所述预设时段内第2周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;p22表示第2周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;p2m表示第2周期下在第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;pl1表示所述预设时段内第l周期下在第1对第二预设位置处的边缘差值数据对;pl2表示所述预设时段内第l周期下在第2对第二预设位置处的边缘差值数据对;plm表示所述预设时段内第l周期下在第m对第二预设位置处的边缘差值数据对;
基于所述全周差值矩阵,分别构造各个所述第二预设位置处的第二列向量组以及各周期下的第二行向量组;
对所述第二列向量组以及第二行向量组进行差值分析,计算各个所述第二预设位置处的第二点变化趋势以及第二点变化率,同时,得到各周期下的周期变化趋势以及周期变化率;
基于所述第一点变化趋势、第二点变化趋势以及第一点变化率、第二点变化率,结合预设差值预测模型,获取未来时刻在每一所述第一预设位置处以及第二预设位置处的点差值变化趋势;
同时,通过所述预设差值预测模型对所述间隔变化趋势、周期变化趋势以及间隔变化率、周期变化率进行分析,得到周期差值变化趋势;
通过预设纠偏模块对所述点差值变化趋势以及周期差值变化趋势进行分析,计算得到补偿时刻以及补偿量,并生成点-周期纠偏指令。
5.根据权利要求1所述的一种自动化涂布机纠偏控制方法,其特征在于,步骤4中,包括:
对所述纠偏指令进行解析,建立子指令集,同时,基于子指令对应的目标设备的类型,对所述子指令集进行归类整理,生成每一目标设备下的设备指令集;
基于所述设备指令集,控制对应的目标设备对涂布材料的位置和运动方向进行纠正;
同时,通过涂布材料运动方向两侧的预设数据采集设备同步实时获取纠正过程中的涂布材料的位置变化数据和运动方向变化数据,汇总得到对应指令下的过程数据;
基于所述过程数据,获取涂布材料在每一辊筒上第一侧的移动轨迹,生成第一轨迹曲线;
同时,获取同一时刻下涂布材料在每一辊筒上第二侧的移动轨迹,生成第二轨迹曲线;
对同一辊筒下的所述第一轨迹曲线与第二轨迹曲线进行对比分析,获取每一预设点处的位置差;
获取预设周期数下每一所述预设点处对应的位置差数据,生成每一所述预设点对应的位置差变化表;
基于所述第一轨迹曲线、第二轨迹曲线以及每一预设点的位置差变化表,生成轨迹过程数据;
获取纠偏后的涂布材料在每一辊筒处的位置数据和运动方向数据,生成纠后数据;
将所述轨迹过程数据与纠后数据进行归类,生成每一辊筒下的纠偏数据;
将同一辊筒下的所述纠偏数据分别与所述辊筒的径向、轴向进行对比分析,基于分析结果生成纠偏数据表;
对纠偏指令进行特征提取,基于指令特征在预设指标数据库中筛选得到匹配度大于第三匹配度的预设指标;
利用预设数据分析函数对所述纠偏数据表中每一所述预设指标下的数据进行分析,同时,基于分析结果以及对应的评价因子,评估纠偏效果;
基于所述纠偏效果,通过反馈***生成反馈指令,并发送至纠偏***,基于所述反馈指令对涂布材料进行实时纠偏。
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