【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及温度控制，尤其涉及点胶机的温度控制方法及系统。
技术介绍
1、点胶技术作为一种在制造和装配中关键的连接工艺，广泛应用于电子、汽车、医疗等行业。在点胶过程中，胶水的温度是影响胶水性能和点胶质量的关键因素。传统的点胶机温度控制方法主要依赖于简单的加热元件和手动调节，这种方法存在着温度波动大、控制不稳定等问题，难以适应复杂精密的点胶工艺需求，也限制了生产效率的提升，尽管已有一些技术的应用，但当前市场上常见的点胶机温度控制系统仍缺乏稳定性和一致性。市面上的点胶机在温度控制方面经常会忽略用户的操作速率对胶水温度的影响，导致胶水在连续作业时无法充分恢复胶水的温度稳定性，从而影响点胶质量，而且目前点胶机技术常忽略胶水在加热完之后到喷嘴射出之前会因为点胶机振动而产生热量变化，从而导致点胶质量下降
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种点胶机的温度控制方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种点胶机的温度控制方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取用户操作数据；按照预设的时间戳将用户操作数据进行升序排序，得到操作序列数据；对操作序列数据进行操作时间序列分析，得到操作序列数据集，其中操作序列数据集包括操作趋势成分数据和季节性成分数据；
4、步骤s2：获取胶水温度数据；按照预设的时间戳将胶水温度数据进行升序排序，得到胶水温度变化数据；对胶水温度变化数据进行温度时间序列分析，得到温度变化序列数据集；
5、步骤s
6、步骤s4：获取点胶机振动频率数据；对点胶机振动频率数据进行速率差分计算，得到振动-温度变化速率；将振动-温度变化速率数据离散化，得到振动-温度变化数据；对预测胶水温度数据和振动-温度变化数据进行温度仿真处理，得到胶水温度模拟终值数据；
7、步骤s5：对胶水温度模拟终值数据和预设的最佳温度阈值进行落差计算，得到温度补偿数据；根据温度补偿数据对胶水温度进行温度补偿处理，从而实现点胶机中的智能温度控制。
8、本专利技术通过收集与点胶机相关的用户操作数据，对这些数据按照时间戳进行升序排序，形成操作序列数据，通过时间序列分析对操作序列数据进行处理，得到操作趋势成分数据和季节性成分数据，这可以采用统计方法、时间序列分解等技术，收集胶水温度数据，并按照预设的时间戳进行排序，采用时间序列分解技术对胶水温度变化数据进行温度时间序列分析，以获取温度变化序列数据集，对操作趋势成分数据和温度变化序列数据集进行奇异谱分析，得到温度-操作数据集，使用卷积神经网络(cnn)等算法对温度-操作数据集进行预测模型构建，将数据划分为训练集和测试集，定义神经网络结构，选择损失函数和优化算法等步骤，利用季节性成分数据对预测模型进行特征融合处理，以提高模型的准确性和稳定性，利用构建好的温度-操作预测优化模型对用户操作数据进行温度聚类分析，从而得到预测的胶水温度数据，获取点胶机振动频率数据，并进行速率差分计算，得到振动-温度变化速率，将振动-温度变化速率数据离散化，得到振动-温度变化数据，对预测胶水温度数据和振动-温度变化数据进行温度仿真处理，得到胶水温度模拟终值数据，对胶水温度模拟终值数据和预设的最佳温度阈值进行落差计算，得到温度补偿数据，利用温度补偿数据对胶水温度进行调整，实现智能温度控制。
9、优选的，步骤s1包括：
10、步骤s11：获取用户操作数据；
11、步骤s12：按照预设的时间戳将用户操作数据进行升序排序，得到顺序用户操作数据；
12、步骤s13：对顺序用户操作数据进行时间戳分配，得到操作序列数据集；
13、步骤s14：利用小波分析法对操作序列数据集进行季节性分解处理，得到操作趋势成分数据和季节性成分数据。
14、优选的，步骤s2包括：
15、步骤s21：获取胶水温度数据；
16、步骤s22：按照预设的时间戳将胶水温度数据进行升序排序，得到顺序胶水温度数据；
17、步骤s23：对顺序胶水温度数据进行时间戳分配，得到温度变化序列数据集；
18、步骤s24：利用季节性自回归移动平均模型对温度变化序列数据集进行季节性分解，生成温度变化序列数据集。
19、优选的，步骤s3包括：
20、步骤s31：对操作趋势成分数据和温度变化序列数据集进行奇异谱分析，得到温度-操作数据集；
21、步骤s32：把温度-操作数据集划分为训练集和测试集；利用卷积神经网络算法对训练集进行预测模型构建，生成温度-操作预测预模型；利用测试集对温度-操作预测预模型进行模型优化，生成初步温度-操作预测模型；
22、步骤s33：利用加权平均技术将季节性成分数据和初步温度-操作预测模型进行特征融合，得到融合特征数据；
23、步骤s34：利用融合特征数据对温度-操作预测模型进行模型迭代优化，得到温度-操作预测优化模型；
24、步骤s35：利用温度-操作预测优化模型对用户操作数据进行温度聚类分析，得到预测胶水温度数据。
25、步骤s351：利用胶水温度聚类算法对胶水温度数据进行聚类分析，得到胶水温度聚类簇；
26、步骤s352：对胶水温度聚类簇进行模糊聚类，得到胶水温度聚类簇中心；
27、步骤s353：利用完整温度-操作预测模型对胶水温度聚类簇中心和用户操作数据进行即时温度预测，得到预测胶水温度数据；
28、其中，胶水温度聚类公式具体为：
29、
30、其中，t(x)为胶水温度随时间的变化，a为高斯分布的振幅参数，b为高斯分布的频率参数，c为正弦函数的振幅参数，d为积分项的振幅参数，e为分项的频率参数，μ为高斯分布的均值，σ为高斯分布的标准差，τ为积分变量，表示对d·cos(e·τ)这个函数在τ上进行积分，包含复杂积分项，表示在时间范围内的积分过程，e为学常数自然对数的底，x为独立时间变量。
31、优选的，步骤s4包括：
32、步骤s41：获取点胶机振动频率数据；
33、步骤s42：对振动频率数据进行速率差分运算，得到振动频率的变化速率；对振动频率变化速率与胶水温度变化数据进行数据谱分析，得到振动-温度变化速率数据；
34、步骤s43：对振动-温度变化速率数据进行离散化处理，以生成振动-温度变化数据；
35、步骤s44：对预测胶水温度数据和振动-温度变化数据进行温度仿真模拟，生成胶水温度模拟终值数据。
36、步骤s421：利用前本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种点胶机的温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S35包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S42包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S425中的胶水振温变率算法如下所示：
9.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
10.一种点胶机的温度控制方法及系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，该点胶机的温度控制系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种点胶机的温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的点胶机的温度控制方法，其特征在于，步骤s35包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的点胶机的温度控...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈裕亭，
申请(专利权)人：深圳市海裕机电设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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