CN115423218B - 一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法及系统，涉及锻件智能化加工技术领域，包括：确定锻件缺陷消除工艺的加工需求；确定锻件的锻压形变工艺参数；建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型；实时检测锻件的锻压形变工艺中的单次锻压变形量和锻压温度；计算实时锻压形变工艺的加工质量指标；计算固溶处理工艺质量指标需求；计算锻件缺陷消除合格概率；判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，并依据判断结果输出指令信号。本发明的优点在于：提出一种锻件缺陷消除预测方法，可根据已完成的锻压形变工艺的情况下，进行固溶处理前进行加工预测，依据预测结果进行指导后续的成型加工，可有效的降低加工资源的浪费，保证锻件缺陷消除效果。
Description
技术领域
本发明涉及锻件智能化加工技术领域，具体是涉及一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法及系统。
背景技术
锻件原料钢锭经浇注成型后，在中部和头部以及晶界等地方，常有一些宏观或微观的收缩孔洞，这样在后续的加工过程中在收缩孔洞的部位往往会出现分层的现象，这样不但无法改善其组织结构和力学性能，反而会造成锻件的性能不合格甚至于报废。
因此，请参阅图5所示，在实际加工过程中，常用压缩变形加固溶处理的方式进行锻件原料钢锭的缺陷消除，通过该方法处理的钢锭可以在很大程度上消除原本存在的疏松、缩孔等体积性缺陷，避免在锻打过程中造成锻件分层而导致报废的情况，在锻件缺陷消除的工序中，压缩变形和热处理工序为分步进行，压缩变形工序的完成质量直接决定着锻件原料钢锭的缺陷消除合格与否，然而现有技术缺乏针对于已完成的压缩变形工序的完成质量进行预测锻件原料钢锭能否经过固溶处理后达到缺陷消除合格与否的技术方案，因此极易造成压缩变形工序的完成质量较低的锻件原料钢锭，进入固溶处理步骤，造成加工资源的浪费。
发明内容
为解决上述技术问题，提供一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法及系统，本技术方案解决了上述的现有技术缺乏针对于已完成的压缩变形工序的完成质量进行预测锻件原料钢锭能否经过固溶处理后达到缺陷消除合格与否的技术方案，因此极易造成压缩变形工序的完成质量较低的锻件原料钢锭，进入固溶处理步骤，造成加工资源的浪费的问题。
为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，包括：
确定锻件缺陷消除工艺的加工需求，所述加工需求包括总锻压形变量、固溶处理温度和固溶处理时间；
根据总锻压形变量进行计算，确定锻件的锻压形变工艺参数，所述锻压形变工艺参数包括单次锻压变形量和锻压温度；
建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型，所述锻件缺陷消除工艺合格预测模型以锻压形变工艺的加工质量指标作为输出，输出固溶处理工艺质量指标需求；
实时检测锻件的锻压形变工艺中的单次锻压变形量和锻压温度，获得实时锻压变形数据和实时锻压温度数据；
根据实时锻压变形数据和实时锻压温度数据进行计算实时锻压形变工艺的加工质量指标；
将实时锻压形变工艺的加工质量指标输入锻件缺陷消除工艺合格预测模型，获得固溶处理工艺质量指标需求；
获取固溶处理历史数据，根据固溶处理历史数据判断固溶处理工艺可以满足固溶处理工艺质量指标需求的概率，作为锻件缺陷消除合格概率；
判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，若是，则判定为合格概率高，继续正常固溶处理步骤，若否，则判定为合格概率低，中止后续的固溶处理步骤，并对锻件进行回收处理。
优选的，所述单次锻压变形量的计算方法为：
式中，
为第一次锻压变形量；
n为锻压形变次数。
优选的，所述锻压形变工艺的加工质量指标的计算方式为：
式中，
为锻压形变工艺的加工质量指标；
优选的，所述固溶处理工艺质量指标的计算方法为：
按照设定的时间间隔，对固溶处理阶段的锻件进行实时温度采集，获得多个实时温度数据；
根据多个实时温度数据进行固溶处理工艺质量指标；
式中，
为固溶处理工艺质量指标；
Q为实时温度数据的个数；
t为实际固溶处理时间，
为标准固溶处理时间。
优选的，所述建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型具体包括如下步骤：
获取锻件缺陷消除工艺的历史加工数据；
根据锻件缺陷消除是否合格对锻件缺陷消除工艺的历史加工数据进行分类，获得若干组合格历史加工数据和不合格历史加工数据；
根据历史加工数据计算，获得锻压形变工艺的历史加工质量指标和固溶处理工艺质量指标；
建立锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型；
根据合格历史加工数据和不合格历史加工数据对锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型中的参数进行最大似然法估计，获得模型回归系数；
检验模型回归系数对锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型的参数的显著性，判断模型回归系数是否满足显著性要求；
完成模型求解。
优选的，所述锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型具体为：
，式中，
代表锻件缺陷消除合格，/>
代表锻件缺陷消除不合格；
p为概率预测模型的预测概率；
优选的，所述固溶处理工艺质量指标需求计算步骤为：
设定一预设风险概率；
结合已完成的锻件的锻压形变工艺加工质量指标，根据锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型计算满足
时的
的取值范围，作为固溶处理工艺质量指标需求，其中为/>
预设风险概率。
优选的，所述锻件缺陷消除合格概率的计算步骤为：
获取历史固溶处理工艺质量指标；
统计出历史固溶处理工艺质量指标中满足固溶处理工艺质量指标需求的情况数量和不满足固溶处理工艺质量指标需求的情况数量，获得历史统计数据；
根据历史统计数据，计算出历史固溶处理工艺中的固溶处理工艺质量指标需求的情况出现频率，作为锻件缺陷消除合格概率。
进一步的，提出一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测系统，用于实现如上述的针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，包括：
处理器，处理器用于进行锻件缺陷消除工艺中的数据处理计算；
成型检测模块，成型检测模块与所述处理器电性连接，成型检测模块用于进行实时检测锻件的锻压形变工艺中的单次锻压变形量和锻压温度；
存储模块，存储模块与所述处理器电性连接，存储模块用于进行存储锻件缺陷消除工艺的历史加工数据；
数据判断模块，数据判断模块与所述处理器电性连接，数据判断模块用于进行判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，并输出判断结果；
信号输出模块，信号输出模块与数据判断模块电性连接，信号输出模块用于根据数据判断模块的判断结果输出指示信号。
可选的，所述处理器内部集成有：
第一处理模块，所述第一处理模块用于进行根据总锻压形变量进行计算，确定锻件的锻压形变工艺参数；
模型计算模块，所述第二处理模块用于进行建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型；
第二处理模块，所述第二处理模块用于进行锻压形变工艺的加工质量指标和固溶处理工艺质量指标计算；
第三处理模块，所述第三处理模块结合已完成的锻件的锻压形变工艺加工质量指标，根据锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型计算固溶处理工艺质量指标需求；
第四处理模块，所述第四处理模块用于进行锻件缺陷消除合格概率计算。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明提出一种针对于已完成的压缩变形工序的完成质量进行预测锻件原料钢锭的最终的缺陷消除合格概率的方法，依据基于Logistic回归模型原理，建立锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型，并将锻压形变工艺的工艺成型质量和固溶处理工艺成型质量进行数值化，通过已完成的锻压形变工艺的工艺成型质量以及锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型进行固溶处理工艺成型质量需求计算，并根据固溶处理的历史数据判断，后续的固溶处理中能达到固溶处理工艺成型质量需求的可能性，依据可能性大小来指导锻件原料钢锭后续是否进行固溶处理，通过此方式，可在进行固溶处理前进行加工预测，依据预测结果进行指导后续的成型加工，可有效的降低加工资源的浪费，保证锻件缺陷消除效果。
附图说明
图1为本方案提出的锻件缺陷消除工艺的预测方法流程图；
图2为本方案中的锻件缺陷消除工艺合格预测模型建立方法流程图；
图3为本方案中的锻件缺陷消除合格概率的确定方法流程图；
图4为本方案提出的锻件缺陷消除工艺的预测系统结构框图；
图5为本方案中的锻件缺陷消除工艺的流程图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
参照图4所示，一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测系统，包括：
处理器，处理器用于进行锻件缺陷消除工艺中的数据处理计算；
成型检测模块，成型检测模块与所述处理器电性连接，成型检测模块用于进行实时检测锻件的锻压形变工艺中的单次锻压变形量和锻压温度；
存储模块，存储模块与所述处理器电性连接，存储模块用于进行存储锻件缺陷消除工艺的历史加工数据；
数据判断模块，数据判断模块与所述处理器电性连接，数据判断模块用于进行判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，并输出判断结果；
信号输出模块，信号输出模块与数据判断模块电性连接，信号输出模块用于根据数据判断模块的判断结果输出指示信号。
其中，处理器内部集成有：
第一处理模块，所述第一处理模块用于进行根据总锻压形变量进行计算，确定锻件的锻压形变工艺参数；
模型计算模块，所述第二处理模块用于进行建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型；
第二处理模块，所述第二处理模块用于进行锻压形变工艺的加工质量指标和固溶处理工艺质量指标计算；
第三处理模块，所述第三处理模块结合已完成的锻件的锻压形变工艺加工质量指标，根据锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型计算固溶处理工艺质量指标需求；
第四处理模块，所述第四处理模块用于进行锻件缺陷消除合格概率计算。
上述预测系统的工作步骤具体为：
步骤一：模型计算模块从存储模块种调取历史加工数据，并根据历史加工数据进行锻件缺陷消除工艺合格预测模型的计算，同时第一处理模块根据总锻压形变量进行计算，确定锻件的锻压形变工艺参数；
步骤二：成型检测模块实时检测在进行锻压形变工艺过程中的每次锻压变形量以及每次锻压变形时的温度值；
步骤三：第二处理模块根据成型检测模块检测获得的每次锻压变形量以及每次锻压变形时的温度值，进行计算锻压形变工艺的加工质量指标；
步骤四：第三处理模块根据已完成的锻压形变工艺的加工质量指标和锻件缺陷消除工艺合格预测模型，计算当前在已完成的锻压形变工艺状态下，缺陷消除工艺合格概率满足预设概率值时，后续固溶处理所需要达到的加工质量指标要求；
步骤五：第四处理模块结合历史加工数据，判断固溶处理加工质量指标达到固溶处理所需要达到的加工质量指标要求的概率；
步骤六：数据判断模块根据判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，并输出判断结果；
步骤七：信号输出模块根据判断结果输出预测指示信号，并以声、光等可见信号形式输出指示信号。
请参阅图1所示，为进一步的说明本方案，以下结合上述锻件缺陷消除工艺的预测系统提出一种锻件缺陷消除工艺的预测方法，包括：
确定锻件缺陷消除工艺的加工需求，所述加工需求包括总锻压形变量、固溶处理温度和固溶处理时间；
根据总锻压形变量进行计算，确定锻件的锻压形变工艺参数，所述锻压形变工艺参数包括单次锻压变形量和锻压温度；
建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型，所述锻件缺陷消除工艺合格预测模型以锻压形变工艺的加工质量指标作为输出，输出固溶处理工艺质量指标需求；
实时检测锻件的锻压形变工艺中的单次锻压变形量和锻压温度，获得实时锻压变形数据和实时锻压温度数据；
根据实时锻压变形数据和实时锻压温度数据进行计算实时锻压形变工艺的加工质量指标；
将实时锻压形变工艺的加工质量指标输入锻件缺陷消除工艺合格预测模型，获得固溶处理工艺质量指标需求；
获取固溶处理历史数据，根据固溶处理历史数据判断固溶处理工艺可以满足固溶处理工艺质量指标需求的概率，作为锻件缺陷消除合格概率；
判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，若是，则判定为合格概率高，继续正常固溶处理步骤，若否，则判定为合格概率低，中止后续的固溶处理步骤，并对锻件进行回收处理。
本方案提出一种针对于已完成的压缩变形工序的完成质量进行预测锻件原料钢锭的最终的缺陷消除合格概率的方法，通过已完成的锻压形变工艺的工艺成型质量以及锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型进行固溶处理工艺成型质量需求计算，并根据固溶处理的历史数据判断，后续的固溶处理中能达到固溶处理工艺成型质量需求的可能性，依据可能性大小来指导锻件原料钢锭后续是否进行固溶处理，通过此方法可有效的避免出现压缩变形工序的完成质量较低的锻件原料钢锭，进入固溶处理步骤的情况发生，进而有效的降低了加工资源的浪费。
所述单次锻压变形量的计算方法为：
式中，
为第一次锻压变形量；
n为锻压形变次数。
在进行锻件原料钢锭的单次形变量的计算时，由于首次形变的大小决定了锻件原料钢锭中的疏松、缩孔等体积性缺陷的消除质量，具体表现为，首次形变越大，其内部的疏松、缩孔等体积性缺陷的消除率越高，因此首次形变的大小通常需要达到总变形量的
；
由于在实际的锻压变形过程中，锻件原料钢锭的温度在不断下降，同时随着加工应力的累积，其自身的加工性能也在逐渐下降，因此在进行单次锻压变形量的设计中需要满足前一次的锻压变形量大于后一次的锻压变形量，同时满足所有单次锻压变形量之和等于锻件原料钢锭的总锻压形变量。
所述锻压形变工艺的加工质量指标的计算方式为：
式中，
为锻压形变工艺的加工质量指标；
在锻压变形过程中，锻压变形量以及锻压变形时的温度为决定锻压变形质量的因素，具体的，单次锻压变形量太小易导致内部的疏松、缩孔等体积性缺陷难以被压缩消除，单次锻压变形量太大，易导致锻件原料钢锭表面出现开裂等宏观缺陷；锻压变形时的温度过低影响锻件原料钢锭加工性能，进而影响锻压变形内部组织的流动性能，易造成内部组织难以填满疏松、缩孔等体积性缺陷。
因此，本方案中结合在进行锻压变形时的变形量和变形温度与标准值之间的差异最为衡量变形量和变形温度的指标，并通过多次锻压变形的变形量和变形温度的指标进行累乘得到锻压形变工艺的加工质量指标。
所述固溶处理工艺质量指标的计算方法为：
按照设定的时间间隔，对固溶处理阶段的锻件进行实时温度采集，获得多个实时温度数据；
根据多个实时温度数据进行固溶处理工艺质量指标；
式中，
为固溶处理工艺质量指标；
Q为实时温度数据的个数；
t为实际固溶处理时间，
为标准固溶处理时间。
本方案中，固溶处理过程为一持续过程，在进行保温温度的采集过程中，对固溶处理阶段过程中按照设定的时间间隔进行连续化温度采集，之后通过对多个实时温度数据结合保温时间来进行固溶处理工艺质量指标的计算。
请参阅图2所示，所述建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型具体包括如下步骤：
获取锻件缺陷消除工艺的历史加工数据；
根据锻件缺陷消除是否合格对锻件缺陷消除工艺的历史加工数据进行分类，获得若干组合格历史加工数据和不合格历史加工数据；
根据历史加工数据计算，获得锻压形变工艺的历史加工质量指标和固溶处理工艺质量指标；
建立锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型；
根据合格历史加工数据和不合格历史加工数据对锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型中的参数进行最大似然法估计，获得模型回归系数；
检验模型回归系数对锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型的参数的显著性，判断模型回归系数是否满足显著性要求；
完成模型求解。
所述锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型具体为：
，式中，
代表锻件缺陷消除合格，/>
代表锻件缺陷消除不合格；
p为概率预测模型的预测概率；
本方案基于Logistic回归模型原理，建立锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型，Logistic回归模型是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，结果预测等领域。所述固溶处理工艺质量指标需求计算步骤为：
设定一预设概率值；
结合已完成的锻件的锻压形变工艺加工质量指标，根据锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型计算满足
时的
的取值范围，作为固溶处理工艺质量指标需求，其中为/>
预设概率值。
在本方案中，建立锻件缺陷消除合格概率与锻压形变工艺的加工质量指标和固溶处理工艺质量指标之间的Logistic回归模型，并实现针对于Logistic回归模型的逆运用，根据已完成的锻压形变工艺的工艺成型质量以及Logistic回归模型进行固溶处理工艺成型质量需求计算，
具体的，设定一预设概率值，判定在已完成的锻压形变工艺的工艺成型质量的情况下，若要使锻件缺陷消除合格的预测概率大于预设概率值的情况下，固溶处理工艺所需达到的工艺质量指标需求。
请参阅图3所示，所述锻件缺陷消除合格概率的计算步骤为：
获取历史固溶处理工艺质量指标；
统计出历史固溶处理工艺质量指标中满足固溶处理工艺质量指标需求的情况数量和不满足固溶处理工艺质量指标需求的情况数量，获得历史统计数据；
根据历史统计数据，计算出历史固溶处理工艺中的满足固溶处理工艺质量指标需求的情况出现频率，作为锻件缺陷消除合格概率。
具体的，结合历史统计数据和固溶处理工艺所需达到的工艺质量指标需求，判断历史数据中达到固溶处理工艺所需达到的工艺质量指标需求的频率，并以此频率作为在已完成的锻压形变工艺的工艺成型质量的情况下的锻件缺陷消除合格概率。
综上所述，本发明的优点在于：提出一种锻件缺陷消除预测方法，可根据已完成的锻压形变工艺的情况下，进行固溶处理前进行加工预测，依据预测结果进行指导后续的成型加工，可有效的降低加工资源的浪费，保证锻件缺陷消除效果。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (10)
1.一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，包括：
确定锻件缺陷消除工艺的加工需求，所述加工需求包括总锻压形变量、固溶处理温度和固溶处理时间；
根据总锻压形变量进行计算，确定锻件的锻压形变工艺参数，所述锻压形变工艺参数包括单次锻压变形量和锻压温度；
建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型，所述锻件缺陷消除工艺合格预测模型以锻压形变工艺的加工质量指标作为输入，输出固溶处理工艺质量指标需求；
实时检测锻件的锻压形变工艺中的单次锻压变形量和锻压温度，获得实时锻压变形数据和实时锻压温度数据；
根据实时锻压变形数据和实时锻压温度数据进行计算实时锻压形变工艺的加工质量指标；
将实时锻压形变工艺的加工质量指标输入锻件缺陷消除工艺合格预测模型，获得固溶处理工艺质量指标需求；
获取固溶处理历史数据，根据固溶处理历史数据判断固溶处理工艺可以满足固溶处理工艺质量指标需求的概率，作为锻件缺陷消除合格概率；
判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，若是，则判定为合格概率高，继续正常固溶处理步骤，若否，则判定为合格概率低，中止后续的固溶处理步骤，并对锻件进行回收处理。
2.根据权利要求1所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，所述单次锻压变形量的计算方法为：
式中，
为第一次锻压变形量；
n为锻压形变次数。
3.根据权利要求2所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，所述锻压形变工艺的加工质量指标的计算方式为：
式中，
为锻压形变工艺的加工质量指标；
4.根据权利要求3所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，所述固溶处理工艺质量指标的计算方法为：
按照设定的时间间隔，对固溶处理阶段的锻件进行实时温度采集，获得多个实时温度数据；
根据多个实时温度数据进行固溶处理工艺质量指标；
式中，
为固溶处理工艺质量指标；
t为实际固溶处理时间，
为标准固溶处理时间。
5.根据权利要求4所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，所述建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型具体包括如下步骤：
获取锻件缺陷消除工艺的历史加工数据；
根据锻件缺陷消除是否合格对锻件缺陷消除工艺的历史加工数据进行分类，获得若干组合格历史加工数据和不合格历史加工数据；
根据历史加工数据计算，获得锻压形变工艺的历史加工质量指标和固溶处理工艺质量指标；
建立锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型；
根据合格历史加工数据和不合格历史加工数据对锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型中的参数进行最大似然法估计，获得模型回归系数；
检验模型回归系数对锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型的参数的显著性，判断模型回归系数是否满足显著性要求；
完成模型求解。
6.根据权利要求5所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，所述锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型具体为：
，式中，
代表锻件缺陷消除合格，
代表锻件缺陷消除不合格；
p为概率预测模型的预测概率；
7.根据权利要求6所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，所述固溶处理工艺质量指标需求计算步骤为：
设定一预设概率值；
结合已完成的锻件的锻压形变工艺加工质量指标，根据锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型计算满足
时的
的取值范围，作为固溶处理工艺质量指标需求，其中为
预设概率值。
8.根据权利要求7所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，所述锻件缺陷消除合格概率的计算步骤为：
获取历史固溶处理工艺质量指标；
统计出历史固溶处理工艺质量指标中满足固溶处理工艺质量指标需求的情况数量和不满足固溶处理工艺质量指标需求的情况数量，获得历史统计数据；
根据历史统计数据，计算出历史固溶处理工艺中的满足固溶处理工艺质量指标需求的情况出现频率，作为锻件缺陷消除合格概率。
9.一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测系统，用于实现如权利要求1-8任一项所述的针对于锻件缺陷消除工艺的预测方法，其特征在于，包括：
处理器，处理器用于进行锻件缺陷消除工艺中的数据处理计算；
成型检测模块，成型检测模块与所述处理器电性连接，成型检测模块用于进行实时检测锻件的锻压形变工艺中的单次锻压变形量和锻压温度；
存储模块，存储模块与所述处理器电性连接，存储模块用于进行存储锻件缺陷消除工艺的历史加工数据；
数据判断模块，数据判断模块与所述处理器电性连接，数据判断模块用于进行判断锻件缺陷消除合格概率是否大于预设值，并输出判断结果；
信号输出模块，信号输出模块与数据判断模块电性连接，信号输出模块用于根据数据判断模块的判断结果输出指示信号。
10.根据权利要求9所述一种针对于锻件缺陷消除工艺的预测系统，其特征在于，所述处理器内部集成有：
第一处理模块，所述第一处理模块用于进行根据总锻压形变量进行计算，确定锻件的锻压形变工艺参数；
模型计算模块，所述模型计算模块用于进行建立锻件缺陷消除工艺合格预测模型；
第二处理模块，所述第二处理模块用于进行锻压形变工艺的加工质量指标和固溶处理工艺质量指标计算；
第三处理模块，所述第三处理模块结合已完成的锻件的锻压形变工艺加工质量指标，根据锻件缺陷消除合格-锻压形变工艺、固溶处理工艺概率预测模型计算固溶处理工艺质量指标需求；
第四处理模块，所述第四处理模块用于进行锻件缺陷消除合格概率计算。
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