一种基于MCU的制造方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于MCU的制造方法及装置，方法包括：首先确定目标设备的功能，并获取制造目标设备的目标参数，根据目标设备的目标参数，确定目标设备的制造方案，获取采集的过程参数，并对过程参数进行预处理，得到重构数据，将重构数据作为预置设备制造模型中已训练的神经网络的输入，利用神经网络进行数据分析，得到数据分析结果，在数据分析结果达到预设条件的情况下，将数据分析结果作为最终数据分析结果，并将最终数据分析结果发送至目标设备制造装置，由目标设备制造装置根据最终数据分析结果生成制造目标设备的指令并根据指令执行，它通过提出一种新的设备制造方法，简化了设备制造的流程，并且提高设备的制造效率。并且提高设备的制造效率。并且提高设备的制造效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于MCU的制造方法及装置


[0001]本专利技术属于设备制造领域，特别是一种基于MCU的制造方法及装置。

技术介绍

[0002]微控制单元(Microcontroller Unit，MCU)是一种处理器，是一种集成存储器Memory、外围输入输出设备及具有处理功能的集成电路。物联网的发展、人工智能的兴起、汽车电子和工业控制的升级需求，都给MCU的发展带来了很多应用和机会，特别是近年的需求已成井喷之势。同时，MCU技术也取得了长足的进步和发展，MCU产品向提供更多的功能、更高的性能、更强的可靠性和更低的功耗方面发展。
[0003]随着科学技术的不断进步，MCU作为许多设备的核心组件，需求量及价值越来越大，MCU的市场得到大的发展。从市场上讲，通过传感器技术，在网络互联技术的推动下，可以将现有的工业控制，消费电子，通信进行进一步互联，同时容纳医疗电子，汽车电子等的需求，带来MCU的市场大发展。
[0004]如何实现一种基于MCU的设备制造方法，由此引发一场不同于传统制造技术的革新，这是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种基于MCU的制造方法及装置，以解决现有技术中的不足，它通过提出一种新的设备制造方法，简化了设备制造的流程，并且提高设备的制造效率。
[0006]本申请的一个实施例提供了一种基于MCU的制造方法，所述方法包括：
[0007]确定目标设备的功能，并从第一MCU单元获取制造所述目标设备的目标参数；
[0008]基于预置设备制造模型，根据所述目标设备的目标参数，确定所述目标设备的制造方案；
[0009]根据所述制造方案，获取由第二MCU单元采集的过程参数，并对所述过程参数进行预处理，得到重构数据；
[0010]将所述重构数据作为所述预置设备制造模型中已训练的神经网络的输入，利用所述神经网络进行数据分析，得到数据分析结果；
[0011]在所述数据分析结果达到预设条件的情况下，将所述数据分析结果作为最终数据分析结果，并将所述最终数据分析结果发送至所述目标设备制造装置，由所述目标设备制造装置根据所述最终数据分析结果生成制造目标设备的指令并根据所述指令执行。
[0012]可选的，所述第一MCU单元包括第一微控制器和第一存储固件，所述从第一MCU单元获取制造所述目标设备的目标参数，包括：
[0013]接收获取所述目标设备的目标参数的指令，当由所述第一微控制器执行所述指令时，所述第一存储固件使所述第一MCU单元执行第一方法，其中，所述第一方法包括加载用于数字模拟转换计算的多个制造所述目标设备的目标参数。
[0014]可选的，所述预置设备制造模型根据不同目标设备配置相应的嵌入式微控制器，
所述根据所述目标设备的目标参数，确定所述目标设备的制造方案，包括：
[0015]基于目标设备的目标参数，结合模拟参数和所述目标参数间的参数关系式，构建所述目标设备的至少两个候选制造方案；
[0016]根据所述候选制造方案，分别计算各个候选制造方案的评价结果；
[0017]依据所述评价结果在所述候选制造方案中选择所述目标设备的制造方案，并将所述目标设备的制造方案加载到所述预置设备制造模型的嵌入式微控制器中。
[0018]可选的，所述第二MCU单元包括第二微控制器和第二存储固件，所述获取由第二MCU单元采集的过程参数，并对所述过程参数进行预处理，得到重构数据，包括：
[0019]接收采集所述目标设备的过程参数的指令，当由所述第二微控制器执行所述指令时，所述存储固件使所述第二MCU单元执行第二方法，其中，所述第二方法包括对所述过程参数分别进行数据清洗、数据转换、数据格式规范、特征提取、多维数据融合、数据降维，得到重构数据。
[0020]可选的，所述将所述重构数据作为所述预置设备制造模型中已训练的神经网络的输入，利用所述神经网络进行数据分析，得到数据分析结果之前，所述方法还包括：
[0021]梳理目标设备元件制造对应的流程；
[0022]选取所述流程图中的至少一个流程作为算法节点，使得所述算法节点能够调用存储算法库的第三MCU单元，并对所述算法节点及其相邻节点中的数据进行计算；
[0023]根据所述流程图以及第三MCU单元，构建设备制造模型。
[0024]可选的，所述方法还包括：
[0025]在所述数据分析结果未达到预设条件的情况下，将所述数据分析结果发送至所述第三MCU单元，由所述第三MCU单元调用新的算法，并将当前所述数据分析结果作为所述预置设备制造模型中已训练的神经网络的输入，获得更新后的数据分析结果。
[0026]本申请的又一实施例提供了一种基于MCU的制造装置，所述装置包括：
[0027]第一确定模块，用于确定目标设备的功能，并从第一MCU单元获取制造所述目标设备的目标参数；
[0028]第二确定模块，用于基于预置设备制造模型，根据所述目标设备的目标参数，确定所述目标设备的制造方案；
[0029]获取模块，用于根据所述制造方案，获取由第二MCU单元采集的过程参数，并对所述过程参数进行预处理，得到重构数据；
[0030]得到模块，用于将所述重构数据作为所述预置设备制造模型中已训练的神经网络的输入，利用所述神经网络进行数据分析，得到数据分析结果；
[0031]执行模块，用于在所述数据分析结果达到预设条件的情况下，将所述数据分析结果作为最终数据分析结果，并将所述最终数据分析结果发送至所述目标设备制造装置，由所述目标设备制造装置根据所述最终数据分析结果生成制造目标设备的指令并根据所述指令执行。
[0032]可选的，所述第一确定模块，包括：
[0033]接收单元，用于接收获取所述目标设备的目标参数的指令，当由所述第一微控制器执行所述指令时，所述第一存储固件使所述第一MCU单元执行第一方法，其中，所述第一方法包括加载用于数字模拟转换计算的多个制造所述目标设备的目标参数。
[0034]可选的，所述第二确定模块，包括：
[0035]构建单元，用于基于目标设备的目标参数，结合模拟参数和所述目标参数间的参数关系式，构建所述目标设备的至少两个候选制造方案；
[0036]计算单元，用于根据所述候选制造方案，分别计算各个候选制造方案的评价结果；
[0037]加载单元，用于依据所述评价结果在所述候选制造方案中选择所述目标设备的制造方案，并将所述目标设备的制造方案加载到所述预置设备制造模型的嵌入式微控制器中。
[0038]可选的，所述获取模块，包括：
[0039]采集单元，用于接收采集所述目标设备的过程参数的指令，当由所述第二微控制器执行所述指令时，所述存储固件使所述第二MCU单元执行第二方法，其中，所述第二方法包括对所述过程参数分别进行数据清洗、数据转换、数据格式规范、特征提取、多维数据融合、数据降维，得到重构数据。
[0040]可选的，所述装置还包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于MCU的制造方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标设备的功能，并从第一MCU单元获取制造所述目标设备的目标参数；基于预置设备制造模型，根据所述目标设备的目标参数，确定所述目标设备的制造方案；根据所述制造方案，获取由第二MCU单元采集的过程参数，并对所述过程参数进行预处理，得到重构数据；将所述重构数据作为所述预置设备制造模型中已训练的神经网络的输入，利用所述神经网络进行数据分析，得到数据分析结果；在所述数据分析结果达到预设条件的情况下，将所述数据分析结果作为最终数据分析结果，并将所述最终数据分析结果发送至所述目标设备制造装置，由所述目标设备制造装置根据所述最终数据分析结果生成制造目标设备的指令并根据所述指令执行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一MCU单元包括第一微控制器和第一存储固件，所述从第一MCU单元获取制造所述目标设备的目标参数，包括：接收获取所述目标设备的目标参数的指令，当由所述第一微控制器执行所述指令时，所述第一存储固件使所述第一MCU单元执行第一方法，其中，所述第一方法包括加载用于数字模拟转换计算的多个制造所述目标设备的目标参数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预置设备制造模型根据不同目标设备配置相应的嵌入式微控制器，所述根据所述目标设备的目标参数，确定所述目标设备的制造方案，包括：基于目标设备的目标参数，结合模拟参数和所述目标参数间的参数关系式，构建所述目标设备的至少两个候选制造方案；根据所述候选制造方案，分别计算各个候选制造方案的评价结果；依据所述评价结果在所述候选制造方案中选择所述目标设备的制造方案，并将所述目标设备的制造方案加载到所述预置设备制造模型的嵌入式微控制器中。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二MCU单元包括第二微控制器和第二存储固件，所述获取由第二MCU单元采集的过程参数，并对所述过程参数进行预处理，得到重构数据，包括：接收采集所述目标设备的过程参数的指令，当由所述第二微控制器执行所述指令时，所述存储固件使所述第二MCU单元执行第二方法，其中，所述第二方法包括对所述过程参数分别进行数据清洗、数据转换、数据格式规范、特征提取、多维数据融合、数据降维，得到重构数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述重构数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：范科伟，张剑，
申请(专利权)人：上海乐存信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：