一种陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法技术

本发明专利技术涉及一种陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，包括建立喷釉机器人工艺参数专家系统，通过喷釉机器人工艺参数专家系统推理和优化喷釉工艺参数，并将喷釉工艺参数配置喷釉机器人。本发明专利技术并为喷釉机器人，提供了可行的、先进的实现技术，明显地提高了陶瓷喷釉机器人工艺参数调试的速度和准确性，满足陶瓷用户高效率、高质量的自动化喷釉需求。

A method of adjusting the technological parameters of ceramic spraying robot

【技术实现步骤摘要】
一种陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法
本专利技术涉及陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试领域，具体地说是一种陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法。
技术介绍
随着陶瓷行业的发展，喷釉机器人正在逐渐替代人工，实现绿色化、自动化喷釉作业，避免釉料雾化后对操作工人的伤害，并提高喷釉质量。喷釉工艺复杂，影响因素较多，无法用数学模型精确描述。现有的人工喷釉生产方式，为喷釉参数的调试积累了较多经验，但还没有形成完善的喷釉参数工艺知识库，也没有对经验数据进行数据挖掘，以指导喷釉机器人进行喷釉工艺参数调试和优化。专家系统是一种基于特定领域内的大量经验和知识的智能系统，通过推理和判断，模拟专家决策，实现自动化和智能化生产作业。但通用的专家系统，包含的组成部分较多，需要简化，以适于机器人喷釉参数调试和优化。国内目前还没有将专家系统应用于机器人喷釉工艺参数调试和优化中。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，解决现有技术中喷釉机器人工艺参数仍然凭借个人的经验进行调试，效率低、一致性差、调试经验和数据没有进行整理与数据挖掘等问题。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是：本专利技术具有以下有益效果及优点：本专利技术一方面对喷釉技术条件相近的预喷釉工件，通过基于案例推理的方法，快速搜索到案例信息，得到喷釉工艺参数；一方面对于喷釉技术条件不相近的预喷釉工件，通过神经网络推理的方法，对经验数据进行数据挖掘，得到新的喷釉工艺参数，并建立了喷釉机器人工艺案例知识库，指导机器人喷釉参数调试与优化，并为喷釉机器人，提供了可行的、先进的实现技术，明显地提高了陶瓷喷釉机器人工艺参数调试的速度和准确性，满足陶瓷用户高效率、高质量的自动化喷釉需求。根据已有人工经验建立案例知识库，通过案例推理，实现快速搜索与匹配；通过神经网络推理，对经验数据进行挖掘，形成新的喷釉工艺案例，实现机器人替代人工进行陶瓷喷釉。附图说明图1是本专利技术的方法流程图；图2是本专利技术的喷釉机器人工艺参数专家系统结构图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步的详细说明。为使本专利技术的上述目的、特征和有点能够更加明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术。但本专利技术能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背专利技术内涵的情况下做类似改进，因此本专利技术不受下面公开的具体实施的限制。需要说明的是，当元件被称为“设置于”另一个元件，它可能直接在另一个元件上，或也可以存在居中的元件。当一个元件被称为是“连接”另一个元件，它可以直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的属于“前”、“后”、“左”、“右”以及类似的标书只是为了说明的目的，并不表示唯一的实施方式。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。如图1所示为本专利技术的方法流程图。首先在喷釉机器人工艺参数专家系统的人机接口，手工输入预喷釉工件的釉料粘度、喷釉厚度、喷釉时间等喷釉技术条件，同时温度采集系统将喷釉环境温度自动输入专家系统；然后通过专家系统的基于案例推理和神经网络的混合推理，得到预喷釉工件的机器人喷釉工艺参数；再将预喷釉工件的机器人喷釉工艺参数中的喷釉距离、喷釉角度、喷釉速度输入喷釉机器人控制系统，将预喷釉工件的机器人喷釉工艺参数中的喷釉设定压力输入喷釉压力控制系统。如图2所示为本专利技术的喷釉机器人工艺参数专家系统结构图。喷釉机器人工艺参数专家系统的工艺案例知识库。采用基于MySQL标准数据库协议的数据库处理框架、搭载基于QT图形框架的图形开发系统，并根据已有的人工喷釉经验，建立以喷釉环境温度、釉料粘度、喷釉厚度、喷釉时间等喷釉技术条件为搜索综合输入条件，以喷釉距离、喷釉角度、喷釉速度、喷釉压力为查询结果的工艺案例知识库。基于案例推理和神经网络推理的喷釉机器人工艺参数专家系统推理机模块。设定专家系统推理机中的案例相似度阈值；根据专家系统人机接口输入的预喷釉工件的喷釉技术条件，首先通过基于案例推理的方法，与工艺案例知识库中的案例进行搜索匹配，并计算案例相似度；然后：如果计算的案例相似度大于案例相似度阈值，结束推理机推理，直接将该匹配的工艺案例的工艺参数作为专家系统的输出，得到预喷釉工件的喷釉工艺参数；如果计算的案例相似度小于案例相似度阈值，先将釉料粘度、喷釉厚度作为主搜索词，在工艺案例知识库中搜索相近案例，然后将相近案例的搜索输入条件和查询结果分别作为BP神经网络的输入与输出，带入BP神经网络进行训练，最后将预喷釉工件的喷釉技术条件代入训练后的BP神经网络，计算得到预喷釉工件的喷釉工艺参数，结束推理机推理。在基于案例推理时，由于工艺案例中的喷釉环境温度、釉料粘度、喷釉厚度、喷釉时间、喷釉角度、喷釉速度、喷釉压力等属性，有些是确定值，有些是区间值、但区间确定，所以采用确定区间属性相信度算法对每个属性进行相似度计算，计算公式表示为sin(Λ，B)＝L(Λ∩B)/(L(Λ)+L(B)-L(Λ∩B))(1)式中L表示相应区间的长度，Λ∩B表示Λ，B重叠区间。再采用加权平均相似度算法，得到预喷釉工件的案例匹配度，计算公式表示为其中，P表示要进行匹配的新问题描述：Pi是P的第一个属性；U表示实例库中的源实例，Ui是U的第一个属性；m表示的是描述部分的属性值，Wi表示第一个属性的局部相似度权重。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，其特征在于，包括：/n建立喷釉机器人工艺参数专家系统，通过喷釉机器人工艺参数专家系统推理和优化喷釉工艺参数，并将喷釉工艺参数配置喷釉机器人。/n

【技术特征摘要】
1.一种陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，其特征在于，包括：
建立喷釉机器人工艺参数专家系统，通过喷釉机器人工艺参数专家系统推理和优化喷釉工艺参数，并将喷釉工艺参数配置喷釉机器人。


2.根据权利要求1所述的陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，其特征在于：所述建立喷釉机器人工艺参数专家系统包括：
建立喷釉机器人工艺参数专家系统的人机接口、喷釉机器人工艺案例知识库、基于案例推理的推理机和BP神经网络推理的推理机。


3.根据权利要求2所述的陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，其特征在于：所述喷釉机器人工艺案例知识库为采用基于MySQL标准数据库协议的数据库处理框架、搭载基于QT图形框架的图形开发系统，并根据已有的人工喷釉经验，建立以喷釉技术条件为搜索输入条件，输出查询结果的工艺案例知识库。


4.根据权利要求2所述的陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，其特征在于：建立基于案例推理的推理机包括：
首先以喷釉技术条件作为检索条件，建立目标案例；然后采用确定区间属性相信度算法，对每个属性进行相似度计算；再采用加权平均相似度算法，得到预喷釉工件的案例匹配度，进而从案例库中检索潜在可用的源案例，最后根据源案例的求解方案，将喷釉技术条件作为主要因素应用到目标案例。


5.根据权利要求2所述的陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参数调试方法，其特征在于：建立BP神经网络推理机包括：
首先构建输入层、隐层和输出层，其中输入层的神经元分别为喷釉环境温度、釉料粘度、喷釉厚度、喷釉时间，输出层节点为喷釉角度、喷釉速度、喷釉压力，隐层节点的个数设为7；然后设定隐层和输出层激励函数分别为tansig和logsig函数，网络训练函数为traingdx，网络性能函数为mse。


6.根据权利要求1所述的陶瓷喷釉机器人喷釉工艺参...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙一兰，李伦兴，郑禹廷，张强，王卓，
申请(专利权)人：沈阳高精数控智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21