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申请/专利权人：张家港大裕橡胶制品有限公司

摘要：本申请提供了基于云边融合的橡胶手套生产设备自决策控制方法，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取预先训练好的良品预测模型；获取边缘训练数据集；获取多个边缘节点；对边缘训练数据集进行分解，得到边缘训练数据子集，以边缘训练数据子集进行蒸馏学习，得到与所述多个边缘节点一一对应的边缘决策子模型；得到边缘决策结果，解决了传统的生产设备控制往往是通过对单一生产流程的设备运行状态进行监测控制或者优化，但是单一生产流程的生产质量与全流程生产质量往往存在差异，导致设备的控制效果不佳，影响全流程的生产性能的技术问题，达到提升决策优化效率，保证橡胶手套的单一生产节点的生产质量的同时，保证全流程生产质量的技术效果。

主权项：1.基于云边融合的橡胶手套生产设备自决策控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取预先训练好的良品预测模型，其中，所述良品预测模型在云服务器中训练获取；根据所述预先训练好的良品预测模型，获取边缘训练数据集，所述边缘训练数据集为预测良品率达到第一预设良品率对应的全流程运行特征，所述全流程运行特征为各个生产节点的生产设备的运行数据；获取多个边缘节点，所述多个边缘节点通过将橡胶手套的各个生产节点作为边缘节点与所述云服务器进行边缘协同连接获取；按照所述多个边缘节点对所述边缘训练数据集进行分解，得到所述多个边缘节点一一对应的边缘训练数据子集，以所述边缘训练数据子集进行蒸馏学习，得到与所述多个边缘节点一一对应的边缘决策子模型；根据所述边缘决策子模型，得到边缘决策结果，其中，所述边缘决策结果为对应边缘节点的设备参数是否优化的决策结果；所述方法还包括：获取橡胶手套的生产全流程；对生产全流程中进行数据采集，得到全流程运行数据样本和运行良品率样本；将所述全流程运行数据样本和所述运行良品率样本输入云服务器中，基于所述云服务器进行模型训练，当模型趋于收敛时获取预先训练好的良品预测模型；根据所述预先训练好的良品预测模型对手套生产全流程的良品率进行预测；得到与所述多个边缘节点一一对应的边缘决策子模型，方法还包括：采集第一边缘节点对应的第一设备运行数据样本，其中，所述第一设备运行数据样本为所述第一边缘节点连接的各个设备运行数据；获取全连接的边缘决策子网络，以所述第一设备运行数据样本、所述边缘训练数据子集，以及标识匹配度的标识信息进行边缘决策子网络的监督训练，得到第一边缘节点对应的边缘决策子模型，以此类推，得到与所述多个边缘节点一一对应的边缘决策子模型；所述方法还包括：获取实时设备数据集；将所述实时设备数据集传输至对应的边缘节点，并调用边缘决策子模型，根据所述边缘决策子模型对所述实时设备数据集进行特征提取，获取特征匹配度；基于所述特征匹配度，得到边缘决策结果，当所述边缘决策结果返回为空时，不激活设备参数的优化，当边缘决策结果返回不为空，激活设备参数的优化。

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