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申请/专利权人：宁波科达精工科技股份有限公司

摘要：本发明提供了一种汽车卡钳的加工流水线的功率控制方法及系统，涉及工业自动化控制技术领域，包括得到每个加工步骤在未来一段时间内的功率需求预测值；拟合设备功率消耗曲线，得到每个加工设备的实时功率消耗信息；经过U‑Net卷积神经网络模型处理，并拟合工件特征曲线，得到工件在不同加工阶段的状态信息；经过Miller的多目标优化理论处理，得到多目标优化模型；对最优的调度方案进行条拟合处理，针对实时方案进而对汽车卡钳的加工流水线的功率进行优化控制。本发明提高了生产效率，同时也实现了汽车卡钳加工流水线功率的精确控制和优化，显著提高了生产的稳定性、经济性和加工质量。

主权项：1.一种汽车卡钳的加工流水线的功率控制方法，其特征在于，包括：获取汽车卡钳加工流水线的历史加工功率数据、加工时间数据和工件特征数据，根据回归分析模型，经过自回归积分移动平均模型的时间序列分析处理，并拟合功率需求曲线，得到每个加工步骤在未来一段时间内的功率需求预测值，其中，预测值包括预测的功率需求峰值、平均功率需求、功率需求变化范围及其随时间的变化趋势；其中，历史加工功率数据包括每台设备到最终的功率消耗数据、加工时间数据包括每个加工步骤的开始时间、结束时间、总持续时间以及每台设备的加工周期时间以及工件特征数据包括工件尺寸、形状、材料类型、重量及表面状态信息；获取安装在加工设备上的智能传感器采集的实时功率数据，根据实时监控系统设计，经过数据滤波处理，并拟合设备功率消耗曲线，得到每个加工设备的实时功率消耗信息，包括每台设备到加工程度的功率消耗情况，其中加工设备包括车床、铣床及钻床；获取安装在加工流水线上的摄像头采集的工件，根据Kim多边形深度分割技术，经过U-Net卷积神经网络模型处理，并拟合工件特征曲线，得到工件在不同加工阶段的状态信息，其中状态信息包括工件尺寸、形状及表面状态；根据功率需求预测值、实时功率消耗信息和工件的状态信息，经过Miller的多目标优化理论处理，定义多个目标函数和约束条件，得到多目标优化模型；并基于功率需求预测值和实时功率消耗信息，生成初始种群的多个调度方案，经过初始种群处理，得到初始调度方案；基于多目标优化模型和初始调度方案，经过遗传算法的适应度函数，基于适应度值，经过遗传算法的选择、交叉和变异操作优化，结合状态信息，经过调度方案的调整和修改处理，得到最优的调度方案；对最优的调度方案进行条拟合处理，得到功率调度优化曲线，并对功率调度优化曲线经过多元线性回归分析处理，拟合综合能效曲线，进行综合检测和诊断，得到加工流水线的功率的实时方案，针对实时方案进而对汽车卡钳的加工流水线的功率进行优化控制，其中功率调度优化曲线为各加工步骤的功率消耗随时间的变化趋势。

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