【技术实现步骤摘要】
激光切割头的控制方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及激光切割
，特别涉及一种激光切割头的控制方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]激光切割在制造业加工生产过程中，是一种常用的加工方式，其具有诸多优点；企业在使用激光切割头进行激光切割的加工过程中，发现对激光切割头的异常检测不仅对加工产品至关重要，同样对激光切割头的自我保护也尤为重要。而目前，通常是采用一套标准化的参数去判断激光切割头是否出现异常，显然这种方式不够精确，对于不同工作状态下的激光切割头无法作出不同的检测判断，从而无法作出合理的控制操作。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的为提供一种激光切割头的控制方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决目前无法针对不同工作状态下的激光切割头进行异常检测的缺陷。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供了一种激光切割头的控制方法，包括以下步骤：获取所述激光切割头的工作参数，以及基于所述激光切割头内置的传感器获取所述激光切割头工作时的第一状态参数...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种激光切割头的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取所述激光切割头的工作参数，以及基于所述激光切割头内置的传感器获取所述激光切割头工作时的第一状态参数；基于所述工作参数以及所述第一状态参数进行异常分析，得到所述激光切割头工作时的异常等级；基于所述激光切割头的异常等级，在数据库中匹配与所述异常等级对应的控制策略；验证匹配到的所述控制策略是否有效；若有效，则控制所述激光切割头执行所述控制策略；若无效，则阻断所述激光切割头执行所述控制策略。2.根据权利要求1所述的激光切割头的控制方法，其特征在于，所述第一状态参数包括第一压力数据、第一温度数据以及第一湿度数据；所述基于所述激光切割头内置的传感器获取所述激光切割头工作时的第一状态参数的步骤，包括：基于所述激光切割头内置的压力传感器获取第一压力数据，基于所述激光切割头内置的温湿度传感器获取第一温度数据以及第一湿度数据。3.根据权利要求2所述的激光切割头的控制方法，其特征在于，所述基于所述工作参数以及所述状态参数进行异常分析，得到所述激光切割头工作时的异常等级的步骤，包括：将所述工作参数按照预设规则转换为第一向量，并输入至第一预测模型中，预测得到所述激光切割头工作时的第二状态参数；其中，所述第一预测模型预先基于深度学习模型训练得到，所述第二状态参数包括第二压力数据、第二温度数据以及第二湿度数据；将所述第一压力数据与所述第二压力数据进行对比，计算得到第一偏离值；将所述第一温度数据与所述第二温度数据进行对比，计算得到第二偏离值；将所述第一湿度数据与所述第二湿度数据进行对比，计算得到第三偏离值；将所述第一偏离值、第二偏离值以及第三偏离值构成第二向量之后，输入至第二预测模型中，预测得到所述激光切割头工作时的异常等级；其中，所述第二预测模型预先基于深度学习模型训练得到。4.根据权利要求2所述的激光切割头的控制方法，其特征在于，所述基于所述工作参数以及所述状态参数进行异常分析，得到所述激光切割头工作时的异常等级的步骤，包括：将所述工作参数按照预设规则转换为第一向量，并输入至第一预测模型中，预测得到所述激光切割头工作时的第二状态参数；其中，所述第一预测模型预先基于深度学习模型训练得到，所述第二状态参数包括第二压力数据、第二温度数据以及第二湿度数据；根据所述工作参数，在预设的数据库中匹配得到所述激光切割头工作时的标准状态参数；所述标准状态参数包括第三压力数据、第三温度数据以及第三湿度数据；将所述第三压力数据与所述第二压力数据进行加权计算，得到第四压力数据；将所述第三温度数据与所述第二温度数据进行加权计算，得到第四温度数据；将所述第三湿度数据与所述第二湿度数据进行加权计算，得到第四湿度数据；将所述第一压力数据与所述第四压力数据进行对比，计算得到第四偏离值；将所述第一温度数据与所述第四温度数据进行对比，计算得到第五偏离值；将所述第一湿度数据与所述第四湿度数据进行对比，计算得到第六偏离值；
将所述第四偏离值、第五偏离值以及第六偏离值构成第三向量之后，输入至第二预测模型中，预测得到所述激光切割头工作时的异常等级；其中，所述第二预测模型预先基于深度学习模型训练得到。5.根据权利要求3或4所述的激光切割头的控制方法，其特征在于，所述工作参数包括所述激光切割头...
【专利技术属性】
技术研发人员：石中，
申请(专利权)人：深圳欧斯普瑞智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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