【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及家具加工，具体涉及一种基于人工智能的家具加工控制系统。
技术介绍
1、家具，通常指的是用于住宅、办公室、商业空间等场所的各种可移动物件，用于提供坐卧、存储和支撑等功能，以及美化室内环境。家具是室内设计的重要组成部分，也是人们生活和工作中不可或缺的一部分。
2、基于人工智能的家具加工控制系统中，木材切割机扮演着重要的角色，木材切割机用于将原材料木板切割成所需尺寸和形状，以适应家具的设计需求，切割机可以根据预先设定的参数，将大块木板分割成各种零件，如板材、托盘、腿部等，其次，木材切割机能够通过精确控制切割过程中的刀具运动，确保所切割的木材零件具有高精度的尺寸和形状，这对于家具的组装和装配至关重要，以确保零件之间的配合和稳定性。
3、现有技术存在以下不足：然而，当木材切割机的切割精度降低时，相关工作人员无法及时发现，待家具零件组装时出现明显的组装问题，例如，家具零件组装时出现明显的间隙或者严重的过盈配合时，通过家具零件的组装问题才能发现木材切割机切割精度的问题，发现问题存在严重的滞后性，在木材切割机切割精度降低的期间，家具零件因切割精度问题（切割过量）会造成木材的大量浪费，且还会严重影响家具的生产效率。
4、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于人工智能的家具加工控制系统，本专利技术通过对木材切割机进行
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的家具加工控制系统，包括数据采集模块、服务器、比对模块、综合分析模块以及预警模块；
3、数据采集模块，采集木材切割机进行木材切割时的刀片信息和数值控制系统信息，采集后，将刀片信息和数值控制系统信息处理后上传至服务器；
4、服务器，将木材切割机进行木材切割时经过处理后的刀片信息和数值控制系统信息进行综合分析处理，生成影响指数，并将影响指数传递至比对模块；
5、比对模块，将木材切割机进行木材切割时生成的影响指数与预先设定的影响指数参考阈值进行比对，生成高影响信号和低影响信号，并将信号传递至综合分析模块；
6、综合分析模块，接收到高影响信号后，对木材切割机进行木材切割时通过服务器生成的若干个影响指数建立数据集合，对数据集合内的若干个影响指数进行综合分析，生成风险信号，并将风险信号传递至预警模块，通过预警模块发出或者不发出预警提示，接收到低影响信号后，将信号传递至预警模块，不通过预警模块发出预警提示。
7、优选的，木材切割机切割时的刀片信息包括刀片切割速率异常浮动系数和刀片切削力稳定系数，采集后，将刀片切割速率异常浮动系数和刀片切削力稳定系数分别标定为和，木材切割机切割时的数值控制系统信息包括切割轨迹偏差系数，采集后，将切割轨迹偏差系数标定为。
8、优选的，刀片切割速率异常浮动系数获取的逻辑如下：
9、s101、获取木材切割机进行木材切割时的最佳刀片切割速率范围，并将最佳刀片切割速率范围标定为；
10、s102、获取木材切割机进行木材切割过程中在t时间内不同时段的实际切割速率，并将实际切割速率标定为， y表示木材切割机进行木材切割过程中在t时间内不同时段的实际切割速率的编号， y=1、2、3、4、……、 m， m为正整数；
11、s103、将t时间内获取的不处于最佳刀片切割速率范围的实际切割速率标定为， x表示t时间内获取的不处于最佳刀片切割速率范围的实际切割速率的编号， x=1、2、3、4、……、 n， n为正整数；
12、s104、计算刀片切割速率异常浮动系数，计算的表达式为：，式中，。
13、优选的，刀片切削力稳定系数获取的逻辑如下：
14、s201、获取木材切割机进行木材切割过程中在t时间内不同时刻的实际切削力，并将实际切削力标定为， k表示木材切割机进行木材切割过程中在t时间内不同时刻的实际切削力的编号， k=1、2、3、4、……、 j， j为正整数；
15、s202、计算木材切割机进行木材切割过程中在t时间内不同时刻的实际切削力的标准差，并将标准差标定为 e，则：
16、
17、，其中，为木材切割机进行木材切割过程中在t时间内不同时刻的实际切削力的平均值，获取的计算公式为：；
18、s203、计算刀片切削力稳定系数，计算的表达式为：。
19、优选的，切割轨迹偏差系数获取的逻辑如下：
20、s301、通过工业相机获取木材切割机进行木材切割过程中在t时间内生成的实际切削路径，并同时获取对应时段中数值控制系统的预设切削路径；
21、s302、将获取的实际切削路径和预设切削路径放置在同一坐标系下，并将通过工业相机获取的实际切削路径和数值控制系统的预设切削路径按照时间点进行叠加显示；
22、s303、将工业相机获取的实际切削路径和数值控制系统的预设切削路径按照时间点进行划分，并将实际切削路径上的点和预设切削路径上的点分别标定为和， f表示实际切削路径上的点和预设切削路径上的点的编号， f=1、2、3、4、……、 p， p为正整数；
23、s304、计算同一时刻下实际切削路径上的点和预设切削路径上的点之间的距离，并将同一时刻下实际切削路径上的点和预设切削路径上的点之间的距离标定为；
24、s305、在坐标系下计算切割轨迹偏差系数，计算的表达式为：。
25、优选的，服务器获取到刀片切割速率异常浮动系数、刀片切削力稳定系数以及切割轨迹偏差系数后，建立数据分析模型，生成影响指数，依据的公式为：
26、；
27、式中，、、分别为刀片切割速率异常浮动系数、刀片切削力稳定系数、切割轨迹偏差系数的预设比例系数，且、、均大于0。...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，包括数据采集模块、服务器、比对模块、综合分析模块以及预警模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，木材切割机切割时的刀片信息包括刀片切割速率异常浮动系数和刀片切削力稳定系数，采集后，将刀片切割速率异常浮动系数和刀片切削力稳定系数分别标定为和，木材切割机切割时的数值控制系统信息包括切割轨迹偏差系数，采集后，将切割轨迹偏差系数标定为。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，刀片切割速率异常浮动系数获取的逻辑如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，刀片切削力稳定系数获取的逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，切割轨迹偏差系数获取的逻辑如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，服务器获取到刀片切割速率异常浮动系数、刀片切削力稳定系数以及切割轨迹偏差系数后，建立数据分析模型，生成影响指数
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，比对模块将木材切割机进行木材切割时生成的影响指数与预先设定的影响指数参考阈值进行比对，若影响指数大于等于影响指数参考阈值，则通过比对模块生成高影响信号，并将信号传递至综合分析模块，若影响指数小于影响指数参考阈值，则通过比对模块生成低影响信号，并将信号传递至综合分析模块。
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，综合分析模块接收到高影响信号后，对木材切割机进行木材切割时通过服务器生成的若干个影响指数建立数据集合，并将数据集合标定为L，则，s为正整数；
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，包括数据采集模块、服务器、比对模块、综合分析模块以及预警模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，木材切割机切割时的刀片信息包括刀片切割速率异常浮动系数和刀片切削力稳定系数，采集后，将刀片切割速率异常浮动系数和刀片切削力稳定系数分别标定为和，木材切割机切割时的数值控制系统信息包括切割轨迹偏差系数，采集后，将切割轨迹偏差系数标定为。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，刀片切割速率异常浮动系数获取的逻辑如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，刀片切削力稳定系数获取的逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的家具加工控制系统，其特征在于，切割轨迹偏差系数获取的逻辑如下...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕荣裕，
申请(专利权)人：深圳市瀚晟堂家居有限公司，
类型：发明
国别省市：
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