【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能制造的，具体涉及一种锻件质量在线检测方法及系统。
技术介绍
1、锻造属于大批量、快节拍的生产方式，由于材料、工艺、设备和操作人员等因素，锻件例如汽车转向节容易存在尺寸偏差、裂纹、折叠、气孔和变形等问题，严重影响其力学性能和使用寿命。
2、为了保证锻件的加工质量，需要对其进行质量检测，锻造工厂常用的质量检测方法是利用人工对成品进行检测。这种检测方法需要大量的人力和时间成本并且效率低下、检测精度较差。对于大批量、快节奏的锻件产线而言，人工无法对全部成品实现在线检测，因此只能进行抽样检测，但抽样检测会导致成品质量稳定性无法保证并且不利于质量问题的后续追溯。因此需要一种方法提高锻造工作质量检测的效率。
技术实现思路
1、本申请提供一种锻件质量在线检测方法及系统，能够提高锻造工作质量检测的效率。
2、在本申请的第一方面提供了一种锻件质量在线检测方法，所述方法包括：
3、采集锻造产线的在线能耗数据，对所述在线能耗数据进行预处理，得到处理数据；
4、对所述处理数据进行特征提取，得到能耗特征数据；
5、将所述能耗特征数据转变为连续型数据并归一化，得到标准能耗特征数据，利用所述标准能耗特征数据建立能耗输入特征数据集；
6、定义能耗输入变量和质量输出变量的模糊集，将所述能耗输入特征数据集对应的能耗输入变量模糊化从而转变为模糊值；
7、根据所述能耗输入变量与所述质量输出变量之间的模糊规则，利用模糊关联矩阵进
8、利用重心法将在所述线模糊质量输出值去模糊，得到锻件在线成形质量输出结果，建立所述锻件的能耗-质量数据库；
9、对能耗-质量数据进行时间序列分析，利用时序变化趋势判断和标注异常值，针对异常情况及时调整设备的运行状态。
10、在以上技术方案的基础上，优选的，所述能耗特征数据包括产品层面特征数据、设备层面特征数据、产线层面特征数据，其中，所述产品层面特征数据包括产品数量、加热温度与时间、固溶温度与时间、时效温度与时间、材料应变量以及应变速率；
11、所述对所述处理数据进行特征提取，得到能耗特征数据，具体包括：
12、利用红外光电传感器对产品进行计数获取所述产品数量数据，通过产品的工艺参数卡获取所述加热温度与时间、所述固溶温度与时间、所述时效温度与时间、所述材料应变量以及所述应变速率，其中，所述产品数量的计算公式如下：
13、
14、其中，n(δt)为时间内产品数量，m为生产线的产品通道数，ni(t0+δt)表示为第i个产品通道在时间t0+δt内的产品数量，ni(t0)表示第i个产品通道在时间t0内的产品数量；
15、通过采集的设备电流、电压和工作时长计算设备总能耗，其中，所述设备层面特征数据包括加热炉工作温度与运行时间、锻压机锻压力与锻压时间以及每个设备的运行时长、电流和电压，具体通过如下公式计算所述设备总能耗：
16、
17、其中，ee(δt)为所述设备总能耗，uej(δt)为设备三相交流电的第j相电流，iej(δt)为设备三相交流电的第j相电压；
18、通过采集的产线运行时长、电流以及电压计算产线总能耗，所述产线层面特征数据包括产线运行时长、电流以及电压，具体通过如下公式计算：
19、
20、其中，ep(δt)为所述产线总能耗，upk(δt)为产线三相交流电的第k相电流，ipk(δt)为产线三相交流电的第k相电压。
21、在以上技术方案的基础上，优选的，所述将所述能耗特征数据转变为连续型数据并归一化，得到标准能耗特征数据，具体包括：
22、通过独热编码的方式将离散型能耗特征数据转变为连续型能耗特征数据，所述能耗特征数据分为所述连续型能耗特征数据和所述离散型能耗特征数据，所述连续型能耗特征数据包括电流、电压、温度、锻压力和材料应变速率，所述离散型能耗特征数据包括材料应变量和产品数量；
23、将所述能耗特征数据进行max-min归一化处理，具体表示如下：
24、
25、其中，xi'为第i个标准能耗特征数据，xi为第i个能耗特征数据，xmax为多个所述能耗特征数据中的最大值，xmin为多个所述能耗特征数据中的最小值。
26、在以上技术方案的基础上，优选的，所述定义能耗输入变量和质量输出变量的模糊集，将所述能耗输入特征数据集对应的能耗输入变量模糊化从而转变为模糊值，具体包括：
27、确定所述能耗输入变量与所述质量输出变量的类型，所述能耗输入变量为所述能耗输入特征数据集中的数据，所述质量输出变量包括尺寸偏差、裂纹、折叠、气孔以及变形；
28、确定所述能耗输入变量与所述质量输出变量的实际取值范围，分别将所述能耗输入变量与所述质量输出变量的取值范围划分为若干段，每一段取值范围对应一个模糊集合，从而构成所述能耗输入变量与所述质量输出变量的模糊集；
29、根据所述能耗输入变量与所述质量输出变量的分布情况和领域知识，为各个所述能耗输入变量与所述质量输出变量选取不同的隶属函数，并确定所述隶属函数的参数，所述隶属函数的表达式如下：
30、
31、其中，γ(z)为输入变量z的隶属度，h和σ为高斯隶属函数的参数，h为均值参数；
32、计算所述能耗输入变量在每个所述模糊集中的隶属度，得到所述能耗输入变量的模糊值。
33、在以上技术方案的基础上，优选的，所述确定所述隶属函数的参数，具体包括：
34、材料应变速率、锻压力、温度数据采用梯形隶属函数，表达式如下：
35、
36、其中，a、b、c、d为所述梯形隶属函数的参数，a和d为隶属度为0的边界点，b和c为隶属度为1的边界点，x为输入变量的值，a(x)为输入变量x的隶属度，梯形隶属函数的图形呈现梯形形状；
37、材料应变量和产品数量数据采用s形隶属函数，表达式如下：
38、
39、其中，f和h为s形隶属函数的参数，f为陡度参数，g为中心位置参数。
40、在以上技术方案的基础上，优选的，所述根据所述能耗输入变量与所述质量输出变量之间的模糊规则，利用模糊关联矩阵进行模糊推理，确定质量输出结果的在线模糊质量输出值，具体包括：
41、利用模糊自组织映射算法将所述能耗输入变量分组成多个聚类，分析聚类数据建立根据所述能耗输入变量与所述质量输出变量之间的模糊规则；
42、通过根据所述能耗输入变量与所述质量输出变量的模糊集构建模糊关联矩阵；
43、根据所述模糊规则和所述模糊关联矩阵对所述能耗输入变量进行模糊推理，得到所述在线模糊质量输出值。
44、在以上技术方案的基础上，优选的，利用重心法将在所述线模糊质量输出值去模糊，得到锻件在线成形质量输出本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述能耗特征数据包括产品层面特征数据、设备层面特征数据、产线层面特征数据，其中，所述产品层面特征数据包括产品数量、加热温度与时间、固溶温度与时间、时效温度与时间、材料应变量以及应变速率；
3.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述将所述能耗特征数据转变为连续型数据并归一化，得到标准能耗特征数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述定义能耗输入变量和质量输出变量的模糊集，将所述能耗输入特征数据集对应的能耗输入变量模糊化从而转变为模糊值，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述确定所述隶属函数的参数，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述根据所述能耗输入变量与所述质量输出变量之间的模糊规则，利用模糊关联矩阵进行模糊推理，确定质量输出结果的在线模糊质量输出值，具体包括
7.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，利用重心法将在所述线模糊质量输出值去模糊，得到锻件在线成形质量输出结果，具体计算公式如下：
8.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，对能耗-质量数据进行时间序列分析，利用时序变化趋势判断和标注异常值，针对异常情况及时调整设备的运行状态，具体包括：
9.一种锻件质量在线检测系统，其特征在于，所述系统包括获取模块(01)、处理模块(202)以及输出模块(203)，其中：
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器(301)、通信总线(302)、用户接口(303)、网络接口(304)以及存储器(305)，所述存储器(305)用于存储指令，所述用户接口(303)和所述网络接口(304)均用于与其他设备通信，所述通信总线(302)用于实现电子设备内各组件之间的连接通信，所述处理器(301)用于执行所述存储器(305)中存储的指令，以使所述电子设备执行如权利要求1-8任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述能耗特征数据包括产品层面特征数据、设备层面特征数据、产线层面特征数据，其中，所述产品层面特征数据包括产品数量、加热温度与时间、固溶温度与时间、时效温度与时间、材料应变量以及应变速率；
3.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述将所述能耗特征数据转变为连续型数据并归一化，得到标准能耗特征数据，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述定义能耗输入变量和质量输出变量的模糊集，将所述能耗输入特征数据集对应的能耗输入变量模糊化从而转变为模糊值，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述确定所述隶属函数的参数，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种锻件质量在线检测方法，其特征在于，所述根据所述能耗输入变量与所述质量输出变量之间的模糊规则，利用模糊关联矩阵进行模糊推理，确定质量输...
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