一种套丝机控制器套丝工作的调试方法技术

本发明专利技术涉及设备参数调控技术领域，具体涉及一种套丝机控制器套丝工作的调试方法，该方法利用套丝机的历史数据训练每个套丝机的专属良品率预测网络，使得专属良品率预测网络有针对性的对每个套丝机的良品率预测值进行准确预测，进而根据每个套丝机的预测结果确认套丝机的最优设备参数，以及时对全局套丝机进行设备参数调整，使得每个套丝机都处于最优工作状态，提高钢筋套丝结果的一致性，同时也提高了钢筋套丝的良品率。了钢筋套丝的良品率。了钢筋套丝的良品率。

【技术实现步骤摘要】
一种套丝机控制器套丝工作的调试方法


[0001]本专利技术涉及设备参数调控
，具体涉及一种套丝机控制器套丝工作的调试方法。

技术介绍

[0002]随着现代建筑业的高速发展，其所用的经加工的钢筋螺杆的量越来越大，特别是建筑施工现场使用的套丝螺杆更是越来越多。套丝机是加工钢筋螺杆的设备，套丝机工作时，先把要加工螺纹的管子放进管子卡盘、撞击卡紧、按下启动开关，管子就随卡盘转动起来，调节好板牙头上的板牙开口大小，设定好丝口长短，然后顺时针扳动进刀手轮，使板牙头上的板牙刀以恒力贴紧转动的管子的端部，板牙刀就自动切削套丝，但是在套丝过程中，钢筋固定问题和刀具行进问题都会影响到钢筋套丝结果。
[0003]目前，对于不同规格的钢筋，都是通过人工调节以实现钢筋套丝的要求，但由于套丝机的工作环境和使用时长，套丝机会的性能就会逐渐降低，在这种情况下利用人工操作会出现调整误差和滞后现象，无法及时准确调整套丝机的设备参数，进而导致钢筋套丝结果不一致。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种套丝机控制器套丝工作的调试方法，所采用的技术方案具体如下：基于采样频率采集当前钢筋夹紧后的电机电流和板牙刀的行进速度，得到当前钢筋的整个套丝时段内电机电流序列和行进速度序列；根据所述电机电流序列中相邻电机电流之间的差异计算电机电流稳定性指标，结合所述电机电流稳定性指标和所述行进速度序列对应的行进速度变化计算当前钢筋表面的螺纹均一性指标；获取当前套丝机下当前批次中每个钢筋的所述螺纹均一性指标，得到螺纹均一性指标序列；根据螺纹均一性指标序列中任意两个所述螺纹均一性指标的差异计算每个所述螺纹均一性指标的局部异常因子，基于所述局部异常因子获取当前批次的钢筋良品率；获取多个批次的历史钢筋良品率，构成历史良品率序列，利用所述历史良品率序列对良品率预测网络进行不断迭代训练，以根据良品率预测网络的输入数据与输出数据之间的差异，确认当前套丝机对应的目标良品率预测网络；获取每个套丝机的所述目标良品率预测网络，将每个套丝机的实时良品率序列通过对应的所述目标良品率预测网络，得到每个套丝机的良品率预测序列；根据所述良品率预测序列和批次对应的钢筋总数量得到每个套丝机的良品总数量，基于所述良品总数量计算当前套丝机的良品适配指标，由所述良品率预测序列中相邻两个元素的差值计算当前套丝机的机器老化指标；根据良品适配指标和机器老化指标确定目标套丝机，将每个套丝机的设备参数都调整为目标套丝机的设备参数。
[0005]进一步地，所述基于所述局部异常因子获取当前批次的钢筋良品率的方法，包括：
设置局部异常因子阈值，当所述局部异常因子小于局部异常因子阈值时，确认对应套丝后的钢筋为良品；统计良品的第一数量，计算当前批次中钢筋的总数量与所述第一数量之间的比值，将所述比值作为所述钢筋良品率。
[0006]进一步地，所述目标良品率预测网络的获取方法，包括：基于改进后的良品率预测网络算法，利用所述历史良品率序列对良品率预测网络进行一次迭代训练，得到所述历史良品率序列中每个历史良品率对应的良品率预测值，构成历史良品率预测序列；分别计算所述历史良品率预测序列和所述历史良品率序列中对应位置的两个元素之间的第一差值，根据第一差值对良品率预测网络进行网络参数的控制调整，得到新良品率预测网络；所述网络参数包括：良品率预测网络的输入空间和改进后的良品率预测网络算法中的各个参数；利用所述历史良品率序列对新良品率预测网络进行一次迭代训练，得到新历史良品率预测序列；计算历史良品率预测序列和新历史良品率预测序列中对应位置的两个元素之间的第二差值，当第二差值满足差值阈值时，计算新历史良品率预测序列和所述历史良品率序列中对应位置的两个元素之间的第三差值，对所述第三差值进行累加得到第三差值累加值，当所述第三差值累加值小于累加值阈值时，确认所述新良品率预测网络为所述目标良品率预测网络。
[0007]进一步地，所述改进后的良品率预测网络算法为：其中，为权值，和为学习次数，和为某个激活的存储单元，为学习速率，为期望值，为输出值，为泛化参数，为第个激活的存储单元第次学习时的已学习次数，为第个激活的存储单元第次学习时的已学习次数，为第个激活的存储单元第次学习时的已学习次数，为平衡学习常数。
[0008]进一步地，所述根据第一差值对良品率预测网络进行网络参数的控制调整的方法，包括：当第一差值大于或等于第一差值阈值时，基于专家控制系统，引入极值控制进行快速校正；当第一差值小于或等于第一差值阈值的负数时，则结合比例控制和CMAC控制进行控制调整。
[0009]进一步地，所述基于所述良品总数量计算当前套丝机的良品适配指标的方法，包括：统计与标准螺母适配的良品个数，将所述良品个数与所述良品总数量之间的比值作为良品适配指标。
[0010]进一步地，由所述良品率预测序列中相邻两个元素的差值计算当前套丝机的机器
老化指标的方法，包括：分别计算所述良品率预测序列中相邻两个良品率预测值之间的预测值差值，对预测值差值进行累加得到预测值差值累加值；计算所述良品率预测序列中相邻两个元素的组合数量和所述预测值差值累加值之间的比值，将该比值作为所述机器老化指标。
[0011]进一步地，所述根据良品适配指标和机器老化指标确定目标套丝机的方法，包括：计算良品适配指标和机器老化指标之间的比值，将该比值作为对应套丝机的工作状态指标；所述工作状态指标与机器老化指标呈负相关关系、所述工作状态指标与良品适配指标呈正相关关系；获取每个套丝机的所述工作状态指标，将最大的所述工作状态指标所对应的套丝机作为所述目标套丝机。
[0012]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：利用套丝机的历史数据训练每个套丝机的专属良品率预测网络，使得专属良品率预测网络有针对性的对每个套丝机的良品率预测值进行准确预测，进而根据每个套丝机的预测结果确认套丝机的最优设备参数，以及时对全局套丝机进行设备参数调整，使得每个套丝机都处于最优工作状态，提高钢筋套丝结果的一致性，同时也提高了钢筋套丝的良品率。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，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的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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它附图。
[0014]图1为本专利技术一个实施例提供的一种套丝机控制器套丝工作的调试方法的步骤流程图。
具体实施方式
[0015]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种套丝机控制器套丝工作的调试方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0016]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种套丝机控制器套丝工作的调试方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：基于采样频率采集当前钢筋夹紧后的电机电流和板牙刀的行进速度，得到当前钢筋的整个套丝时段内电机电流序列和行进速度序列；根据所述电机电流序列中相邻电机电流之间的差异计算电机电流稳定性指标，结合所述电机电流稳定性指标和所述行进速度序列对应的行进速度变化计算当前钢筋表面的螺纹均一性指标；获取当前套丝机下当前批次中每个钢筋的所述螺纹均一性指标，得到螺纹均一性指标序列；根据螺纹均一性指标序列中任意两个所述螺纹均一性指标的差异计算每个所述螺纹均一性指标的局部异常因子，基于所述局部异常因子获取当前批次的钢筋良品率；获取多个批次的历史钢筋良品率，构成历史良品率序列，利用所述历史良品率序列对良品率预测网络进行不断迭代训练，以根据良品率预测网络的输入数据与输出数据之间的差异，确认当前套丝机对应的目标良品率预测网络；获取每个套丝机的所述目标良品率预测网络，将每个套丝机的实时良品率序列通过对应的所述目标良品率预测网络，得到每个套丝机的良品率预测序列；根据所述良品率预测序列和批次对应的钢筋总数量得到每个套丝机的良品总数量，基于所述良品总数量计算当前套丝机的良品适配指标，由所述良品率预测序列中相邻两个元素的差值计算当前套丝机的机器老化指标；根据良品适配指标和机器老化指标确定目标套丝机，将每个套丝机的设备参数都调整为目标套丝机的设备参数。2.如权利要求1所述的一种套丝机控制器套丝工作的调试方法，其特征在于，所述基于所述局部异常因子获取当前批次的钢筋良品率的方法，包括：设置局部异常因子阈值，当所述局部异常因子小于局部异常因子阈值时，确认对应套丝后的钢筋为良品；统计良品的第一数量，计算当前批次中钢筋的总数量与所述第一数量之间的比值，将所述比值作为所述钢筋良品率。3.如权利要求1所述的一种套丝机控制器套丝工作的调试方法，其特征在于，所述目标良品率预测网络的获取方法，包括：基于改进后的良品率预测网络算法，利用所述历史良品率序列对良品率预测网络进行一次迭代训练，得到所述历史良品率序列中每个历史良品率对应的良品率预测值，构成历史良品率预测序列；分别计算所述历史良品率预测序列和所述历史良品率序列中对应位置的两个元素之间的第一差值，根据第一差值对良品率预测网络进行网络参数的控制调整，得到新良品率预测网络；所述网络参数包括：良品率预测网络的输入空间和改进后的良品率预测网络算法中的各个参数；利用所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：才纯，温必芳，
申请(专利权)人：启东先和丝杠制造有限公司，
类型：发明
国别省市：