[发明专利]一种阀门生产工艺数据智能管理方法、介质及设备

说明书

本发明提出了一种阀门生产工艺数据智能管理方法、介质及设备，该方法通过对采样点的网格分类结果构建网格分布密度级的信息熵以及网格分布密度，网格分布密度考虑了分类空间中可能不存在采样点的情况，从而避免不存在采样点的网格对采样点局部密度的影响，提高后续网格分类的精度；其次，该方法基于种子网格中采样点的核心相对距离构建覆盖密度距离，覆盖密度距离考虑了种子网格中采样点局部密度的大小以及距离其余种子网格中局部密度较大采样点的差异，消除了种子网格中可能存在大量漏缝组装阀门对应的采样点时区域对比的误差，提高了后续正常核心点的筛选精度，从而提高了对阀门生产工艺数据的管理效率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种阀门生产工艺数据智能管理方法、介质及设备。

背景技术

阀门是一种广泛应用于工业管道、市政给水、灌溉、船舶建造、消防系统等领域，用来控制流体流量、压力和方向的装置。通常由阀体、阀瓣、阀杆等部件组成。

阀门的生产工艺包括选材、加工、组装和质检等多个环节。在加工环节中，机械设备对材料进行切削、焊接、冲压、磨削等操作，以制作出阀门的各个零部件。组装环节则包括阀体、阀瓣、阀杆、密封件等部件的安装和调整。加工和组装这两个环节直接影响阀门质量，因此绝大多数厂家在生产过程中设置了质检流程。质检员对阀门外观进行观察对比，以检测是否存在裂纹、毛刺等表面缺陷；通过卡尺、高度计等测量工具对阀门尺寸、直径、孔径等进行测量；利用声波在阀门零部件内部的发射进行声波检测，以检测阀门内部质量问题。现有的阀门工艺检测方法存在如下不足：

1.检测准确率依赖于质检员的经验和仪器精度，存在主观因素和误差；

2.需要较长的检测时间，影响了阀门生产的效率；

3.部分表面缺陷无法通过肉眼观察或传统测量工具检测出来，如微小裂纹或毛刺等；

4.内部质量问题只能通过声波检测等非破坏性测试手段进行检测，存在检测限性。

因此，上述检测方法的准确率依赖于质检员的经验和仪器精度，并且需要较长的检测时间，从而影响了阀门生产的效率。

发明内容

为了实现上述目的，本发明公开了一种阀门生产工艺数据智能管理方法，能够能够解决阀门生产中因加工、组装等环节出现的质量问题和检测时间长、效率低的问题，提高阀门生产的质量和效率。同时，通过对阀门生产过程中的数据进行采集、分析和挖掘，能够实现对阀门生产过程的全面监控和智能管理，帮助企业实现信息化、智能化生产管理，提高企业的竞争力和盈利能力。

根据本发明的一方面，提供一种阀门生产工艺数据智能管理方法，包括以下步骤：

利用信号采集仪器采集M个组装阀门的信号，并对信号进行去噪和离散化处理，获得信号采样点；

将信号采样点进行网格分类，基于网格分类结果构建网格分布密度；根据网格分布密度确定种子网格，基于种子网格中采样点的核心相对距离构建覆盖密度距离，基于覆盖密度距离筛选出所有采样点中的核心点；

根据核心点和覆盖密度距离获取核心点对应的键值对，并利用聚类算法获取数据的分类结果。

上述阀门生产工艺数据智能管理方法还包括：信号采集仪器包括振动信号传感器、超声波探测仪、压力传感器。

上述阀门生产工艺数据智能管理方法还包括：利用信号采集仪器采集M个组装阀门的信号，并对信号进行去噪和离散化处理，获得信号采样点包括：

信号包括超声波信号、振动信号、压力信号；使用超声波信号频率的2倍的采样频率对超声波信号、振动信号、压力信号进行离散化，得到的信号采样点；信号采样点包括：离散声波信号、离散振动信号、离散压力信号。