[发明专利]基于智能学习算法的机器控制方法有效
| 申请号： | 201810758798.4 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN109001989B | 公开（公告）日： | 2020-06-26 |
| 发明（设计）人： | 龙汉诺 | 申请（专利权）人： | 苏州达塔库自动化科技有限公司 |
| 主分类号： | G05B19/04 | 分类号： | G05B19/04;G05D27/02 |
| 代理公司： | 昆山中际国创知识产权代理有限公司 32311 | 代理人： | 盛建德 |
| 地址： | 215000 江苏省苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 智能 学习 算法 机器 控制 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于智能学习算法的机器控制方法，其特征在于包括如下步骤：
S1、测量当前制程的生产环境的条件参数，然后将条件参数报告给MES服务器；
S2、对生产环境内产出的产品进行在线测试，并将测试参数报告给MES服务器；
S3、通过人工智能模块基于嵌入式模型对条件参数和测试参数组成的参数集进行评估；
S4、将匹配嵌入式模型且获得更优产量的参数集发送到MES级别控制器；
S5、智能学习模块若发现原设定存在缺陷，则会根据已知的更优产量的参数集对生产环境条件提出调整，同时对调整的正确性进行评估并判断是否要维持调整后的设定；
S6、若验证调整后的设定更优化，环回控制器将会对MES服务器的原设定进行调整；
S7、重复S1～S6直到确定最优产量的参数集并维持生产。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述条件参数包括本制程的温度、湿度、压力中的一种或多种。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于：所述条件参数还包括前一个工作制程的吞吐量和状态。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：所述测试参数包括产品的生产效率和合格率。
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