基于人工智能的振动控制方法及行走振动台技术

本发明专利技术提供一种基于人工智能的振动控制方法及行走振动台，包括：获取当前时刻振动台上模具的当前图像数据和当前质量数据,基于当前图像数据获取所述振动台上模具的当前面积数据；判断所述当前面积数据和当前质量数据与历史数据集合中的历史面积数据和历史质量数据是否相同；若不同，根据历史面积数据、历史质量数据以及历史频率数据得到频率参考系数，基于所述频率参考系数得到当前频率数据；根据所述当前频率数据和时间频率函数得到当前时间数据，基于所述当前频率数据和当前时间数据对所述振动台的振动源进行控制。本发明专利技术通过人工智能的方式可以快速确定相应模具的振动工艺，保障装配式砼构件良品率的前提下，提高装配式砼构件的制作效率。砼构件的制作效率。砼构件的制作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的振动控制方法及行走振动台


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于人工智能的振动控制方法及行走振动台。

技术介绍

[0002]由预制部品在工地装配而成的建筑，称为装配式建筑。装配式建筑具有施工速度快等优点。装配式砼构件生产中，需要使用模台对装配式砼构件进行制作，混凝土成型所需的模具安装在钢制模台上，砼灌入模具后，使用振动台对钢制平台进行振动，以使砼密实。在砼密实凝固后，既可以得到预制部品、装配式砼构件。
[0003]模台在对装配式砼构件的生产工艺至少具有两个参数，一个是振动时间、一个是振动频率，不同的装配式砼构件可能对振动时间和振动频率具有不一样的需求，如果快速确定一个装配式砼构件的最优振动工艺对装配式砼构件的良品率、制造效率具有较大的影响，当前技术方案中，还没有一种技术方案能够对装配式砼构件较为适宜的振动工艺进行快速确认。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种基于人工智能的振动控制方法及行走振动台，通过人工智能的方式可以快速确定相应模具的振动工艺，保障装配式砼构件良品率的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的振动控制方法，其特征在于，包括：获取当前时刻振动台上模具的当前图像数据和当前质量数据,基于当前图像数据获取所述振动台上模具的当前面积数据；判断所述当前面积数据和当前质量数据与历史数据集合中的历史面积数据和历史质量数据是否相同；若不同，根据历史面积数据、历史质量数据以及历史频率数据得到频率参考系数，基于所述频率参考系数结合所述当前面积数据、当前质量数据以及当前振动台上模具的属性得到当前频率数据；根据所述当前频率数据和时间频率函数得到当前时间数据，基于所述当前频率数据和当前时间数据对所述振动台的振动源进行控制。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的振动控制方法，其特征在于，根据所述历史面积数据、历史质量数据以及历史频率数据得到频率参考系数，基于所述频率参考系数结合所述当前图像数据、当前质量数据以及当前振动台上模具的属性得到当前频率数据包括：获取振动台先前每个模具的历史面积数据、历史质量数据、历史频率数据生成历史数据集合α(A1，A2，
…
，A
n
)，其中A
n
为第n个模具的相关数据，所述第n个模具的相关数据为为第n个模具的相关数据，所述第n个模具的相关数据为为第n个模具的历史面积数据，为第n个模具的历史质量数据，为第n个模具的历史频率数据；通过以下公式得到频率参考系数，其中，G为参考系数，为第i个模具的历史面积数据，为第i个模具的历史质量数据，为第i个模具的历史频率数据，g为中间系数，N为历史数据中所有模具的数量值。3.根据权利要求2所述的基于人工智能的振动控制方法，其特征在于，基于所述频率参考系数结合所述当前面积数据、当前质量数据以及当前振动台上模具的属性得到当前频率数据包括：通过以下公式计算当前频率数据，其中，l1为当前频率数据，S1为振动台上模具的频率权重值，b
y
为当前质量数据，b
x
为当前面积数据。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的振动控制方法，其特征在于，根据所述当前频率数据和时间频率函数得到当前时间数据包括：获取历史时间数据，基于历史时间数据包括每个磨具在所述振动台上的振动持续时间；
对先前磨具的历史频率数据和历史时间数据进行线性拟合得到时间频率函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪先锋，夏忠军，姚建炎，陈瑜，尤峰，
申请(专利权)人：江苏拓信建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：