基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法。该方法获取分切机的分切参数：初筛温度序列、刀具偏移量序列、纸张偏移量和切割面光泽度；基于分切参数计算得到刀具精度评价、刀具偏移程度、纸张偏移程度和刀具角度偏离程度构成四维分切特征指标序列，再降维融合得到一维分切精度指标序列，再通过相空间重构得到多维数据序列；将多维数据序列输入训练好的精度预测网络得到预测数据序列；基于预测数据序列对分切机位置精度监测。本发明专利技术实施例通过将预测数据序列和标准数据序列进行对比进而得到实时的分切机位置精度，实现了对分切机精度的实时监测和预测，减少残次品的产生。减少残次品的产生。减少残次品的产生。

【技术实现步骤摘要】
基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法。

技术介绍

[0002]分切机是一种将宽幅纸张、云母带或薄膜分切成多条窄幅材料的机械设备，常用于造纸机械、电线电缆云母带及印刷包装机械。分切机主要运用于无纺布、云母带、纸张、绝缘材料及各种薄膜材料分切、特别适用于窄带的分切。双回旋刀横向分切机用来裁切所需规格纸张时，其生产准备时间更短，裁切精度更高，劳动强度更低，对于大批量纸张加工生产而言，提高了其生产效率。但其分切过程需要注意的控制参数很多，多种最佳参数在一起才能切割出最佳效果，当分切过程中出现控制参数异常时，就会导致产生残次品，浪费材料与成本。
[0003]目前，常见的对双回旋刀横向分切机位置精度监测调整的方法是通过人工判断，每隔固定的时间由人工判断分切机是否需要维修校准，但人工维修校准的方式实时性较差、人工成本高，且人工判断常有误差存在。

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基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法，所采用的技术方案具体如下：获取分切机的刀具切割温度序列、刀具偏移量序列、纸张偏移量和切割面光泽度；基于刀具切割温度序列，筛选出部分刀具切割温度，构建初筛温度序列；基于所述初筛温度序列内刀具切割温度的数量、最大刀具切割温度和初筛温度序列的波动程度得到刀具精度评价；刀具偏移量序列的最大极差和刀具偏移量均值相乘得到刀具偏移程度；选取最大纸张偏移量作为纸张偏移程度；利用正态分布模型对切割面光泽度进行筛选，计算筛选后的切割面光泽度的光泽度均值，基于光泽度均值和筛选后的最大切割面光泽度计算刀具角度偏离程度；刀具精度评价序列、刀具偏移程度序列、纸张偏移程度序列和刀具角度偏离程度构成四维分切特征指标序列；对所述四维分切特征指标序列进行降维融合得到一维分切精度指标序列；将所述一维分切精度指标序列通过相空间重构得到多维数据序列；利用正常数据序列训练网络得到精度预测网络，将所述多维数据序列输入精度预测网络得到预测数据序列；获取所述预测数据序列和标准数据序列的相似度作为分切精度相似度；基于所述分切精度相似度对分切机位置精度进行监测。
[0005]优选的，所述基于刀具切割温度序列，筛选出部分刀具切割温度，构建初筛温度序列，包括：利用高通滤波器对所述刀具切割温度序列进行筛选，得到初筛温度序列。
[0006]优选的，所述基于所述初筛温度序列内刀具切割温度的数量、最大刀具切割温度和初筛温度序列的波动程度得到刀具精度评价，包括：获取以自然常数为底，以负的最大刀具切割温度为指数的第一指数函数；所述初筛温度序列的标准差作为初筛温度序列的波动程度；所述波动程度加一作为第一评价值；所述初筛温度序列内刀具切割温度的数量与所述第一指数函数的乘积作为第二评价值；所述第二评价值和所述第一评价值的比值作为刀具精度评价。
[0007]优选的，所述基于光泽度均值和筛选后的最大切割面光泽度计算刀具角度偏离程度，包括：将切割面光泽度投入正态分布模型进行概率筛选，得到对应的分布概率；获取以自然常数为底，以负的光泽度均值为指数的第二指数函数；所述第二指数函数和所述分布概率的乘积作为第三评价值；最大切割面光泽度加一作为第四评价值；所述第三评价值和所述第四评价值的比值为刀具角度偏离程度。
[0008]优选的，所述对所述四维分切特征指标序列进行降维融合得到一维分切精度指标序列，包括：利用基于高斯核函数的核主成分分析法，对所述四维分切特征指标序列进行降维融合得到一维分切精度指标序列。
[0009]优选的，所述获取所述预测数据序列和标准数据序列的相似度作为分切精度相似度为：获取所述预测数据序列和标准数据序列的余弦相似度作为分切精度相似度。
[0010]优选的，所述基于所述分切精度相似度对分切机位置精度进行监测，包括：当所述分切精度相似度小于预设精度阈值时，向控制中心发出停机信号，对分切机进行维修校准。
[0011]优选的，所述正常数据序列为：采集正常分切过程中的分切机对应的刀具切割温度序列、刀具偏移量序列、纸张偏移量和切割面光泽度，进行预处理得到的正常一维分切精度指标序列，所述正常一维分切精度指标序列通过相空间重构得到的多维数据序列为正常数据序列。
[0012]优选的，所述标准数据序列为：采集标准分切过程中的分切机对应的刀具切割温度序列、刀具偏移量序列、纸张偏移量和切割面光泽度，进行预处理得到的标准一维分切精度指标序列，所述标准一维分切精度指标序列通过相空间重构得到的多维数据序列为标准数据序列。
[0013]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：本专利技术实施例利用人工智能技术，该方法获取分切机的刀具切割温度序列、刀具偏移量序列、纸张偏移量和切割面光泽度；筛选出部分刀具切割温度，构建初筛温度序列；基于初筛温度序列内刀具切割温度的数量、最大刀具切割温度和初筛温度序列的波动程度得到刀具精度评价；刀具偏移量序列的最大极差和刀具偏移量均值相乘得到刀具偏移程度；选取最大纸张偏移量作为纸张偏移程度；利用正态分布模型对切割面光泽度进行筛选，计算筛选后的切割面光泽度的光泽度均值，基于光泽度均值和筛选后的最大切割面光泽度
计算刀具角度偏离程度；刀具精度评价序列、刀具偏移程度序列、纸张偏移程度序列和刀具角度偏离程度构成四维分切特征指标序列；对四维分切特征指标序列进行降维融合得到一维分切精度指标序列；将一维分切精度指标序列通过相空间重构得到多维数据序列；利用正常数据序列训练网络得到精度预测网络，将多维数据序列输入精度预测网络得到预测数据序列；获取预测数据序列和标准数据序列的相似度作为分切精度相似度；基于分切精度相似度对分切机位置精度进行监测。本专利技术实施例通过获取分切机的分切参数，计算得到能够反映分切机分切精度的一维分切精度指标序列和对应的多维数据序列，将多维数据序列输入训练好的精度预测网络得到预测数据序列，通过将预测数据序列和标准数据序列进行对比进而得到实时的分切机位置精度，实现了对分切机精度的实时监测和预测，减少残次品的产生，节省材料与成本。
附图说明
[0014]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。
[0015]图1为本专利技术一个实施例所提供的基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法的方法流程图。
具体实施方式
[0016]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基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法，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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取分切机的刀具切割温度序列、刀具偏移量序列、纸张偏移量和切割面光泽度；基于刀具切割温度序列，筛选出部分刀具切割温度，构建初筛温度序列；基于所述初筛温度序列内刀具切割温度的数量、最大刀具切割温度和初筛温度序列的波动程度得到刀具精度评价；刀具偏移量序列的最大极差和刀具偏移量均值相乘得到刀具偏移程度；选取最大纸张偏移量作为纸张偏移程度；利用正态分布模型对切割面光泽度进行筛选，计算筛选后的切割面光泽度的光泽度均值，基于光泽度均值和筛选后的最大切割面光泽度计算刀具角度偏离程度；刀具精度评价序列、刀具偏移程度序列、纸张偏移程度序列和刀具角度偏离程度构成四维分切特征指标序列；对所述四维分切特征指标序列进行降维融合得到一维分切精度指标序列；将所述一维分切精度指标序列通过相空间重构得到多维数据序列；利用正常数据序列训练网络得到精度预测网络，将所述多维数据序列输入精度预测网络得到预测数据序列；获取所述预测数据序列和标准数据序列的相似度作为分切精度相似度；基于所述分切精度相似度对分切机位置精度进行监测。2.根据权利要求1所述的基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法，其特征在于，所述基于刀具切割温度序列，筛选出部分刀具切割温度，构建初筛温度序列，包括：利用高通滤波器对所述刀具切割温度序列进行筛选，得到初筛温度序列。3.根据权利要求1所述的基于PLC的双回旋刀横向分切机位置精度的监测方法，其特征在于，所述基于所述初筛温度序列内刀具切割温度的数量、最大刀具切割温度和初筛温度序列的波动程度得到刀具精度评价，包括：获取以自然常数为底，以负的最大刀具切割温度为指数的第一指数函数；所述初筛温度序列的标准差作为初筛温度序列的波动程度；所述波动程度加一作为第一评价值；所述初筛温度序列内刀具切割温度的数量与所述第一指数函数的乘积作为第二评价值；所述第二评价值和所述第一评价值的比值作为刀具精度评价。4.根据权利要求1所述的基于PLC的双回旋刀横向分切机...

【专利技术属性】
技术研发人员：段志坚，蒋印锋，
申请(专利权)人：山东长江机械设备有限公司，
类型：发明
国别省市：