[发明专利]基于智能学习算法的机器控制方法有效

专利信息
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: 发明属于智能控制技术领域,涉及一种基于智能学习算法的机器控制方法,包括测量当前制程的生产环境的条件参数,对生产环境内产出的产品进行在线测试,基于嵌入式模型对参数集进行评估,将匹配嵌入式模型且获得最优产量的参数集发送到MES级别控制器,智能学习模块对原设定是否有缺陷提出调整或不调整的决定并对调整的正确性进行评估,确定更优的方案,重复调整直到确定最优方案并生产。本控制方法能够立即自动调整工艺参数,不需要人工干预。纠正生产参数响应时间很快,可以将劣质产品的损失、材料的损失和生产时间降到最低。这也导致更好的预测生产计划和提高交付能力。
搜索关键词: 基于 智能 学习 算法 机器 控制 方法
【主权项】:
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。
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