【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业过程控制，尤其涉及一种支吊架装配位置调控方法及系统。
技术介绍
1、工业过程控制是一项关键技术，主要用于自动化控制工业生产过程。这一
涉及使用各种控制系统来监视和调节工业过程的运行，确保生产效率、质量控制、安全和可靠性。工业过程控制系统通常包括传感器、控制器、执行器和其他相关硬件和软件组件。这些系统能够实时收集数据，如温度、压力、流量等，然后根据预设的程序或算法对工艺设备进行调节，以维持操作在最佳状态。
2、支吊架装配位置调控方法是工业过程控制
的一个应用实例，专注于优化和控制支吊架的装配位置。支吊架通常用于支撑管道、电缆或其他类似的工业构件，保证其正确、安全地放置在工业或建筑环境中。该方法的主要目的是确保支吊架的精准定位和安装，从而提高整体结构的稳定性和安全性。正确的装配位置对于避免物理应力和潜在损害至关重要，特别是在复杂的工业环境中。
3、传统的支吊架装配方法存在一些不足之处。传统方法在测量和跟踪精度上通常不足，导致数据不够准确，影响了装配的整体质量和可靠性。缺乏高效的位置校正机制，使得在复杂或变化的环境下难以保持高效的操作性能。传统方法在故障预测方面通常较为被动，缺少先进的数据分析和预测工具，导致无法及时发现和应对潜在的装备故障，增加了停机和维护的成本。传统方法在装配过程的优化上通常较为单一，缺少深入分析和模拟的能力，无法有效规避风险和改进装配流程，影响了整体的生产效率和安全性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种支吊架装配位置调控方法，包括以下步骤：
3、s1：基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据；
4、s2：基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标；
5、s3：结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用pid控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息；
6、s4：根据所述校正位置信息，采用深度q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略；
7、s5：运用所述优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告；
8、s6：基于所述故障预测报告和校正位置信息，使用卷积神经网络进行实时图像分析，并生成实时调控决策；
9、s7：利用所述实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案；
10、所述初步距离数据具体为支吊架到激光测距仪的直线距离数值，所述跟踪坐标包括支吊架在三维空间中的x、y、z坐标点，所述校正位置信息具体指对支吊架位置的微调信息，所述优化控制策略具体为根据环境变化自动调整的控制参数，所述故障预测报告包括潜在故障类型和预期发生时间，所述实时调控决策具体指对装配策略的即时调整方案，所述优化装配方案包括改进的装配步骤、参数调整和潜在风险规避措施。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据的步骤具体为：
12、s101：基于激光测距仪，采用光束发射技术，发射稳定激光至支吊架，进行初步定位，生成激光反射数据；
13、s102：基于所述激光反射数据，采用光波相位差测量方法，接收并分析反射回来的激光波相位差异，生成接收激光数据；
14、s103：基于所述接收激光数据，采用激光三角测量法，计算支吊架的位置，生成位置测量数据；
15、s104：基于所述位置测量数据，采用数据融合和分析技术，综合处理数据进行初步距离测量，生成初步距离数据；
16、所述光束发射技术为使用预设角度的激光束保障光束传播，所述光波相位差测量方法包括使用光电探测器来测量光波的相位变化，所述激光三角测量法为通过测量激光反射角度和原始激光角度之间的差异来确定物体的位置，所述数据融合和分析技术具体为将差异化来源的测量数据合并处理。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标的步骤具体为：
18、s201：基于所述初步距离数据，采用特征点检测算法，识别支吊架的关键特征点，生成特征点数据；
19、s202：基于所述特征点数据，采用目标跟踪初始化算法，初始化支吊架的跟踪过程，生成跟踪初始化数据；
20、s203：基于所述跟踪初始化数据，采用连续跟踪算法，持续监测支吊架的位置变化，生成实时位置数据；
21、s204：基于所述实时位置数据，采用三维坐标转换算法，将跟踪数据转换为三维空间坐标，生成跟踪坐标；
22、所述特征点检测算法为利用计算机视觉技术对物体的关键特征进行识别，所述目标跟踪初始化算法具体为设置初始跟踪参数，包括跟踪窗口的大小和位置，所述三维坐标转换算法具体为将二维图像数据转化为三维空间中的坐标点。
23、作为本专利技术的进一步方案，结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用pid控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息的步骤具体为：
24、s301：基于所述跟踪坐标和初步距离数据，采用数据融合算法，整合空间和距离信息，生成综合位置数据；
25、s302：基于所述综合位置数据，采用偏差计算算法，分析位置偏差，生成位置误差数据；
26、s303：基于所述位置误差数据，采用pid调整策略，调整位置，生成动态调整指令；
27、s304：基于所述动态调整指令，执行位置校正，按照调整指令修改支吊架的实际位置，生成校正位置信息；
28、所述数据融合算法具体为使用加权平均和时间序列分析来合并数据，所述偏差计算算法包括利用统计误差模型来定量评估位置偏差，所述pid调整策略具体为根据偏差大小动态调整控制参数。
29、作为本专利技术的进一步方案，根据所述校正位置信息，采用深度q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略的步骤具体为：
30、s401：基于所述校正位置信息，进行策略效能分析，评估控制策略，生成策略效果评估数据；
31、s402：基于所述策略效果评估数据，使用机器学习数据分析，生成控制策略改进方案；
32、s403：基于所述控制策略改进方案，应用深度q网络算法进行策略优化，生成新的控制策略；
33、s404：基于所述新的控制策略，实施优化控制，将新策略应用于实际操作，检验其效果和可行性，生成优化控制策略；
34、所述策略效能分析包括运用数据比对和性能指标分析，所述机器学习数据分析为通过算法模型分析现有策略的效率和缺陷，所述深度q网络算法为利用强化学习框架，通过奖励机制迭代改进控制策略。本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种支吊架装配位置调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，根据所述校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，运用所述优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特
8.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，利用所述实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案的步骤具体为：
9.一种支吊架装配位置调控系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的支吊架装配位置调控方法，所述系统包括初步测量模块、实时跟踪模块、位置校正模块、控制策略优化模块、故障预测模块、装配过程优化模块；
10.根据权利要求9所述的支吊架装配位置调控系统，其特征在于，所述初步测量模块包括光束发射子模块、光波相位差测量子模块、激光三角测量子模块、数据融合分析子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种支吊架装配位置调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用pid控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，根据所述校正位置信息，采用深度q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，运用所述优化控制策略，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王静山，齐旭辉，龚麟，徐建新，张泽虹，黄婉蓉，陈乾燕，陈佳，
申请(专利权)人：深圳市宏源建设科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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