CN116926299B - 一种淬火炉控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种淬火炉控制系统及方法,该系统包括淬火炉、第一温度获取模块、第二温度获取模块和处理器,其中淬火炉包括加热单元、淬火单元。处理器被配置为获取至少一个待处理工件的工件数据;基于工件数据,确定加热单元的加热方案,生成对应的第一控制指令并发送至加热单元;基于第一温度图像,确定第一温度分布数据;基于多个预设时刻的第二温度图像、工件数据、第一温度分布数据,确定淬火单元的目标调整方案,生成对应的第二控制指令并发送至淬火单元,其中,目标调整方案相关于淬火单元中淬火介质的温度。
Description
技术领域
本说明书涉及淬火技术领域,特别涉及一种淬火炉控制系统及方法。
背景技术
淬火炉用于对尺寸不同的工件进行不同次数的淬火和/或回火处理,以改善工件性能。工件受热均匀程度对工件热处理后的性能影响巨大,但工件受热均匀程度可能受到多种因素影响,比如会受到炉内工件类型、数量、分布的影响。
为了解决工件在淬火炉内分布不均造成受热不均的问题,CN105695690A提供了一种淬火炉上料机控制系统,该申请通过对淬火炉上料过程的自动控制,可以使工件在淬火炉内均匀分布,改善淬火效果。但该系统没有考虑工件类型以及数量对工件受热均匀性的影响,按预设程序(单机片控制器)编程设定淬火炉升温、保温、降温,对于不同类型以及不同数量的工件,可能存在热处理质量参差不齐的问题。
因此,希望提供一种淬火炉控制系统及方法,有助于保证工件不同部位的淬火效果,提高工件受热均匀程度。
发明内容
本说明书一个或多个实施例提供一种淬火炉控制系统,所述系统包括:淬火炉、第一温度获取模块、第二温度获取模块和处理器,所述淬火炉包括加热单元、淬火单元,其中,所述加热单元,被配置为基于第一控制指令对至少一个待处理工件进行加热,获得至少一个处理中工件;所述淬火单元,被配置为:执行冷却指令对所述至少一个处理中工件进行冷却,响应于接收到的第二控制指令,基于所述第二控制指令对所述冷却指令进行调整,获得新的冷却指令,基于所述新的冷却指令对所述至少一个处理中工件进行冷却,获得至少一个目标工件;所述第一温度获取模块,被配置为采集所述至少一个处理中工件的第一温度图像;所述第二温度获取模块,被配置为采集淬火过程中所述淬火介质的第二温度图像;所述处理器被配置为:获取至少一个待处理工件的工件数据;基于所述工件数据,确定所述加热单元的加热方案,生成对应的所述第一控制指令并发送至所述加热单元;基于所述第一温度图像,确定第一温度分布数据;基于多个预设时刻的所述第二温度图像、所述工件数据、所述第一温度分布数据,确定所述淬火单元的目标调整方案,生成对应的所述第二控制指令并发送至所述淬火单元,其中,所述目标调整方案相关于所述淬火单元中所述淬火介质的温度。
本说明书一个或多个实施例提供一种淬火炉控制方法,所述方法由所述淬火炉控制系统的处理器执行,包括:获取至少一个待处理工件的工件数据;基于所述工件数据,确定所述加热单元的加热方案,生成对应的所述第一控制指令并发送至所述加热单元;基于所述第一温度图像,确定第一温度分布数据;基于多个预设时刻的所述第二温度图像、所述工件数据、所述第一温度分布数据,确定所述淬火单元的目标调整方案,生成对应的所述第二控制指令并发送至所述淬火单元,其中,所述目标调整方案相关于所述淬火单元中所述淬火介质的温度。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明,这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的,在这些实施例中,相同的编号表示相同的结构,其中:
图1是根据本说明书一些实施例所示的淬火炉控制系统的示例性模块图;
图2是根据本说明书一些实施例所示的淬火炉控制方法的示例性流程图;
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定目标调整方案的示例性流程图;
图4是根据本说明书一些实施例所示的确定第四温度分布数据的示例性示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解,本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示,除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
工件在淬火过程中受热均匀性可能受到多种因素影响,CN105695690A可以对淬火炉上料过程自动控制,使工件在淬火炉内均匀分布,改善淬火效果,但没有考虑工件类型以及数量对工件受热均匀性的影响。因此,本说明书一些实施例通过确定工件数据和工件淬火前温度分布数据,再结合淬火过程中测量的温度分布数据,从而确定目标调整方案,可以对淬火介质局部温度进行智能化调整,使工件各部位温度相同或相似,以保证淬火效果。
图1是根据本说明书一些实施例所示的淬火炉控制系统的示例性模块图。
如图1所示,淬火炉控制系统100可以包括淬火炉110、第一温度获取模块120、第二温度获取模块130和处理器140。
淬火炉110是指用于对工件进行淬火和/或回火处理的装置或设备。例如,井式调质炉等。在一些实施例中,淬火炉110至少包括加热单元111和淬火单元112。
加热单元111是指用于对待处理工件加热的装置或设备。例如,可以包括电热管、燃气燃烧器等。在一些实施例中,加热单元111被配置为基于第一控制指令对至少一个待处理工件进行加热,获得至少一个处理中工件。关于第一控制指令、待处理工件的更多说明,可以参见图2的相关描述。
在一些实施例中,加热单元111可以包括一个或多个子加热单元(图1未示出)。多个子加热单元可以呈多种形状分布。在一些实施例中,多个子加热单元可以呈蜂窝状分布,相邻子加热单元可以共享侧边,有助于减少加热时的热量损失,进而节约资源。在一些实施例中,至少一个子加热单元被配置为基于第一控制指令对至少一种类型的待处理工件进行加热。关于待处理工件的类型的更多说明,可以参见图2的相关描述。
淬火单元112是指用于对处理中工件进行淬火的装置或设备。淬火单元112可以通过淬火介质使处理中工件迅速降温。其中,淬火介质可以包括但不限于高压水或油。
在一些实施例中,淬火单元112被配置为执行冷却指令对至少一个处理中工件进行冷却。冷却指令是指控制淬火单元112对加热后的待处理工件进行淬火的指令,由处理器140生成。冷却指令可以包括对处理中工件进行淬火时的淬火位置以及淬火介质的温度参数。
在一些实施例中,响应于接收到的第二控制指令,淬火单元112基于第二控制指令对冷却指令进行调整(例如,基于第二控制指令所包括的温度调节位置和温度调节参数对应更新冷却指令的淬火位置和淬火介质的温度参数),获得新的冷却指令,基于新的冷却指令对至少一个处理中工件进行冷却,获得至少一个目标工件。关于第二控制指令的更多说明,可以参见图2的相关描述。
在一些实施例中,淬火单元112可以包括温控元件和移动元件(图1未示出)。
温控元件是指用于调节淬火介质一个或多个淬火位置的温度的装置或设备。例如,温度控制器等。温控元件可以通过电控的方式,对淬火介质进行加热或者降温。在一些实施例中,温控元件被配置为基于温度控制指令调节温度调节位置的温度。需要注意的是,淬火单元可以基于冷却指令进行控制,冷却指令可由温度控制指令和位置控制指令进行调节。
移动元件是指用于移动温控元件的装置或设备。例如,吊钩、滑座、导轨等移动装置。在一些实施例中,移动元件可以将温控元件移动到淬火介质内部的相应位置,即可调节该位置的淬火介质温度(如,加热或降温)。在一些实施例中,移动元件被配置为基于位置控制指令将温控元件移动至温度调节位置。
关于温度控制指令、位置控制指令及温度调节位置的更多说明,可以参见图2的相关描述。
在一些实施例中,淬火炉110还可以包括升降单元和传动单元(图1未示出)。
升降单元是指可以用于控制工件(如,待处理工件、处理中工件以及目标工件中的一个或多个)升降的装置。例如,液压缸或其他升降装置。
传动单元是指可以用于控制升降单元、加热单元和淬火单元协同工作的装置。在一些实施例中,传动单元可以控制被传送的物体(例如,待处理工件、处理中工件)在前述多个单元间进行移动。
第一温度获取模块120是指用于采集处理中工件的温度信息的装置或设备。例如,可以包括红外热成像装置等。在一些实施例中,第一温度获取模块120被配置为采集至少一个处理中工件的第一温度图像。关于第一温度图像的更多说明,可以参见图2的相关描述。
第二温度获取模块130是指用于采集淬火介质表面的温度信息的装置或设备。例如,可以包括红外热成像装置等。在一些实施例中,第二温度获取模块130被配置为采集淬火过程中淬火介质的第二温度图像。关于第二温度图像的更多说明,可以参见图2的相关描述。
处理器140是指用于处理与淬火炉控制系统100有关的数据/信息的装置或设备。在一些实施例中,处理器140可以处理从其他设备或系统组成部分中获得的数据、信息和/或处理结果,并基于这些数据、信息和/或处理结果生成和/或执行程序指令,以执行本说明书中描述的一个或多个功能。
在一些实施例中,处理器140可以与淬火炉110、第一温度获取模块120以及第二温度获取模块130之间通信连接。例如,处理器140可以基于第二温度获取模块130获取第二温度图像,结合工件数据、第一温度分布数据确定目标调整方案。又例如,处理器140可以基于目标调整方案生成第二控制指令并发送至淬火单元112,以调整淬火介质温度。在一些实施例中,处理器140可以包含一个或多个子处理设备。关于处理器140的更多内容可以参见图2和图3的相关描述。
在一些实施例中,淬火炉控制系统100还可以包括第三温度获取模块150。
第三温度获取模块150是指用于采集淬火介质内部的温度信息的装置或设备。在一些实施例中,第三温度获取模块150可以包括位于淬火介质内部多个预设点位的温度传感器。预设点位可以由技术人员基于容纳淬火介质的容器或装置的结构确定。温度传感器被配置为采集多个预设时刻淬火介质内部预设点位的温度数据。根据淬火介质内部多个预设点位的温度数据,有助于处理器140确定更加适合当前处理中工件的淬火介质的目标调整方案。
在一些实施例中,淬火炉控制系统100还可以包括其他组件。例如,淬火炉控制系统100还可以包括存储器。存储器可以是用于存储指令和/或数据的装置。存储器可以存储从处理器140和/或其他模块、装置设备等获取的数据。例如,存储器可以存储第一温度获取模块120获取的处理中工件的第一温度图像等。
需要注意的是,以上对于淬火炉控制系统100及其模块的描述,仅为描述方便,并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解,对于本领域的技术人员来说,在了解该系统的原理后,可能在不背离这一原理的情况下,对各个模块进行任意组合,或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中,图1中披露的淬火炉110、第一温度获取模块120、第二温度获取模块130和处理器140可以是一个系统中的不同模块,也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如,各个模块可以共用一个存储模块,各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形,均在本说明书的保护范围之内。
图2是根据本说明书一些实施例所示的淬火炉控制方法的示例性流程图。如图2所示,流程200包括下述步骤。在一些实施例中,流程200可以由处理器140执行。
步骤210,获取至少一个待处理工件的工件数据。
待处理工件是指需要进行热处理的工件。例如,钢铁零部件等。
工件数据是指反映工件性质的数据。例如,工件数据可以包括但不限于工件尺寸、工件类型以及工件三维特征等。
工件尺寸是指反映工件大小的数据。例如,工件尺寸可以包括长、宽和面积等。
工件类型是指基于不同的性质特征划分的工件种类。例如,可以基于工件材料或工件质量划分工件类型。
三维特征是指三维空间中待处理工件的形状特征。例如,三维特征可以包括待处理工件的镂空情况和截面厚度。其中,待处理工件的截面厚度越厚,越难以加热,不同位置的截面厚度差异越大,越容易造成温度分布不均。
在一些实施例中,处理器可以通过多种方式获取待处理工件的工件数据。例如,处理器可以通过图像获取装置(例如,相机、摄像头)采集待处理工件的全貌图像,通过对全貌图像进行分析处理(例如,边缘检测、图像识别等)得到工件数据。又例如,处理器可以通过访问存储器获取预先存储在存储器中的待处理工件的设计图,直接基于设计图获取工件数据。
步骤220,基于工件数据,确定加热方案并生成第一控制指令,以控制加热单元对至少一个待处理工件进行加热。
加热方案是指加热待处理工件的相关计划。在一些实施例中,加热方案可以包括加热阶段数量、加热温度序列和加热时间序列。
加热阶段是指将待处理工件加热到预设温度的阶段。加热阶段可以包括加热温度和基于该加热温度的加热时间。
在一些实施例中,加热阶段可以有一个或多个,加热阶段的个数即为加热阶段数量。在一些实施例中,每一加热阶段对应一个加热温度,多个加热阶段的加热温度构成加热温度序列。在一些实施例中,每一加热阶段对应一个加热时间,多个加热阶段的加热时间构成加热时间序列。
在一些实施例中,处理器可以基于工件数据,通过查询预设表的方式确定加热方案。其中,预设表中存储有多组不同的工件尺寸、工件类型、三维特征及其对应的多个加热方案以及每个加热方案对应的加热阶段数量、加热温度序列和加热时间序列。预设表可以基于相关经验设定,也可以基于历史加热数据确定。
第一控制指令是指指示加热单元对待处理工件进行加热的指令。在一些实施例中,处理器可以将目标加热方案中的目标加热阶段数量、目标加热温度序列和目标加热时间序列转化为加热单元可以识别的数据,进而确定第一控制指令。
在一些实施例中,处理器可以基于第一控制指令指示加热单元进行目标加热阶段数量的加热阶段,并基于目标加热温度序列和目标加热时间序列进行加热。
在一些实施例中,至少一个待处理工件包括至少一种类型的待处理工件。在一些实施例中,处理器可以基于第一控制指令控制至少一个子加热单元对至少一种类型的待处理工件进行加热。例如,处理器可以基于第一控制指令控制子加热单元对对应工件类型的待处理工件进行加热。
在一些实施例中,对于每一个子加热单元,处理器可以生成至少一个候选加热方案,通过分别对各个子加热单元的对应的候选加热方案进行处理,确定每个子加热单元的目标加热放案。
在一些实施例中,处理器还可以统一生成一个候选加热方案的集合(该集合包括全部子加热单元的加热方案),从相同的候选加热方案中去选取对于每个子加热单元各自对应的目标加热方案。
目标加热方案是指子加热单元加热某一类型待处理工件的相关计划。在一些实施例中,目标加热方案可以包括目标加热阶段数量、目标加热温度序列和目标加热时间序列。目标加热阶段数量是指子加热单元的加热阶段数量;目标加热温度序列是指子加热单元的加热温度序列;目标加热时间序列是指子加热单元的加热时间序列。加热方案可以包括多个目标加热方案。
候选加热方案是指可能会作为目标加热方案的加热方案。
在一些实施例中,处理器可以基于工件类型,将历史加热数据中该工件类型对应的历史加热方案作为候选加热方案。
在一些实施例中,候选加热方案包括候选加热阶段数量、候选加热温度序列和候选加热时间序列。
在一些实施例中,在满足预设数量规则的条件下,处理器可以随机生成候选加热阶段数量;在满足预设加热规则的条件下,随机生成候选加热温度序列;一个候选加热阶段对应一个候选加热温度,多个候选加热阶段对应的多个候选加热温度构成候选加热温度序列;在满足预设时长规则的条件下,随机生成候选加热时间序列;在一个候选加热阶段中,基于候选加热温度加热对应的候选加热时长,多个候选加热阶段对应的候选加热时长构成候选加热时间序列。
候选加热阶段数量是指可能被采用的加热阶段数量。
预设数量规则是指候选加热阶段数量需要满足的条件。预设数量规则包括:待生成的候选加热阶段数量处于预设数量范围内。例如,候选加热方案可以包括m个加热阶段,m处于预设数量范围内。预设数量范围是指候选加热阶段数量的临界值。
候选加热温度序列是指可能被采用的加热温度序列。
预设加热规则是指候选加热温度序列需要满足的条件。在一些实施例中,预设加热规则包括候选加热温度序列随候选加热阶段递增,以及相邻两个候选加热阶段的候选加热温度之差大于第一温差阈值。第一温差阈值可以基于实际需求或者经验预设。
本说明书一些实施例中,通过设置第一温差阈值,可以避免相邻的两个候选加热阶段的加热温度过于接近。
候选加热时间序列是指可能被采用的加热时间序列。
预设时长规则是指候选加热时长序列需要满足的条件。在一些实施例中,预设时长规则包括每个候选加热阶段的加热时间大于时长阈值。时长阈值是指候选加热时长的临界值。
本说明书一些实施例中,通过设置时长阈值,可以避免加热时长极短(例如,10s)的情况出现。
本说明书一些实施例中,通过设置一个或多个候选加热阶段、且其对应的候选加热温度随候选加热阶段递增,基于候选加热时间序列,以候选加热温度序列对待处理工件进行加热,可以使待处理工件温度逐渐上升,避免温度变化过快导致的温度分布不均。
在一些实施例中,针对每一候选加热方案,处理器可以通过加热模型对候选加热方案和工件数据进行处理,预测基于候选加热方案对至少一个待处理工件进行加热后的候选温度分布向量。
候选温度分布向量是指可以反映基于候选加热方案加热后的待处理工件温度分布特征的向量。例如,候选温度分布向量可以表示为((A1,B1),(A2,B2)…,(An,Bn)),其中A1表示子区域1的温度,B1表示子区域1的位置,A2表示子区域2的温度,B2表示子区域2的位置,An表示子区域n的温度,Bn表示子区域n的位置。
子区域是指第一温度图像具有不同温度的区域。在一些实施例中,处理器可以获取至少一个基于候选加热方案加热后的待处理工件的第一温度图像,并将其划分为预设大小和形状的多个区域,将多个区域按照温度值进行分析,将数值相同或者相近的区域聚类为一个子区域,进而确定多个子区域及子区域的温度。
在一些实施例中,加热模型可以是机器学习模型。例如,神经网络模型(NeuralNetworks,NN)等。加热模型的输入包括候选加热方案和至少一个待处理工件数据,输出包括对至少一个待处理工件进行加热后的温度分布向量。
加热模型可以通过多个带有第一标签的第一训练样本训练得到。训练方法可以包括但不限于梯度下降法。
第一训练样本可以包括样本加热方案、样本待处理工件的样本工件数据,第一标签可以包括基于样本加热方案对样本待处理工件加热后的样本温度分布向量。第一训练样本和第一标签可以基于历史数据获取。处理器可以通过第一温度获取模块提取基于历史加热方案加热后的历史至少一个待处理工件的第一温度图像,对历史至少一个待处理工件的第一温度图像基于温度进行聚类分析得到多个子区域及子区域的温度,各个子区域的温度构成温度分布向量,即第一标签。关于第一温度图像、子区域的更多说明,可以参见后文相关描述。
在一些实施例中,处理器可以将候选温度分布向量满足预设条件的候选加热方案作为目标加热方案。
预设条件是指可以筛选出目标加热方案的条件。
在一些实施例中,预设条件包括:候选温度分布向量中各个子区域的温度均大于目标温度,且任意两个子区域的温度差异小于第二温差阈值。
目标温度是指用于判断基于候选加热方案加热后的待处理工件是否达到加热要求的温度临界值。目标温度可以基于实际需求或经验预设。
第二温差阈值是指用于判断基于候选加热方案加热后的待处理工件是否温度分布均匀的临界值。
在一些实施例中,第二温差阈值与待处理工件的复杂度相关。待处理工件的复杂度越高,第二温差阈值越大,但第二温差阈值不能超过上限值,上限值可以基于经验预设。
复杂度是指可以反映待处理工件不同位置截面厚度差异的数据。待处理工件不同位置截面厚度差异越大,其复杂度越高。例如,处理器可以通过计算待处理工件截面厚度的方差确定复杂度,方差越大,不同位置截面厚度差异越大,其复杂度越高。
本说明书一些实施例中,不同复杂度的待处理工件的第二温差阈值不同,有助于确定更加个性化的加热方案。
本说明书一些实施例中,通过设置目标温度和第二温差阈值,可以有效保证待处理工件在淬火前(放入冷却液前)的温度达到要求且分布尽量均匀。
处理器可以确定各个子区域的温度均大于目标温度,且任意两个子区域的温度差异小于第二温差阈值的候选温度分布向量,并将前述候选温度分布向量对应的候选加热方案确定为目标加热方案,将前述候选加热方案的候选加热阶段数量、候选加热温度序列、候选加热时间序列作为目标方案的目标加热阶段数量、目标加热温度序列、目标加热时间序列。
说明书一些实施例中,通过加热模型对每一候选加热方案、工件数据进行处理,确定各候选加热方案对应的候选温度分布向量,并对候选温度分布向量进行评估,有助于更加科学合理地确定目标加热方案。
本说明书一些实施例中,通过子加热单元对不同工件类型的待处理工件分别进行加热,有助于提高同一炉中不同工件类型的受热均匀程度,进而保证淬火效果。
步骤230,基于第一温度图像,确定第一温度分布数据。
第一温度图像是指加热单元加热后的至少一个待处理工件的温度图像。例如,加热后的待处理工件的红外热成像图像。
处理器可以通过第一温度获取模块获取至少一个待处理工件的温度图像,从而确定第一温度图像。
第一温度分布数据是指可以反映第一温度图像中温度分布特征的数据。
在一些实施例中,处理器可以基于第一温度图像将其分为预设大小和形状的多个区域,基于温度进行聚类分析,得到多个子区域及子区域的节点特征,进而构成第一温度分布数据。
步骤240,基于多个预设时刻的第二温度图像、工件数据、第一温度分布数据,确定淬火单元的目标调整方案,并生成第二控制指令,以控制淬火单元对淬火介质的温度进行调整。
多个预设时刻是指本次淬火过程中,当前时刻之前的多个历史时刻。
第二温度图像是指淬火介质的温度图像。例如,淬火过程中淬火介质的红外热成像图像。
在一些实施例中,针对每一预设时刻,处理器可以在该预设时刻通过第二温度获取淬火介质的温度图像,从而确定该预设时刻的第二温度图像。
目标调整方案是指淬火介质对处理中工件进行温度调整的方案。在一些实施例中,目标调整方案相关于淬火单元中淬火介质的温度。目标调整方案可以包括至少一个未来时刻的淬火介质内部的温度调节位置以及温度调节参数。
温度调节位置是指淬火介质内部需要进行温度调节的位置。
温度调节参数是指与温度元件调节相关的参数,例如,温控元件的功率、温控元件的运行时间等。
在一些实施例中,处理器可以通过向量匹配的方式对多个预设时刻的第二温度图像、工件数据、第一温度分布数据进行处理,确定目标调整方案。处理器可以基于多个预设时刻的第二温度图像、工件数据、第一温度分布数据构建目标特征向量;基于目标特征向量在介质温度调整方案数据库中检索,确定与目标特征向量的向量相似度满足预设的相似度阈值的参考特征向量;将该参考特征向量对应的参考调整方案,确定为目标调整方案。
介质温度调整方案数据库为存储多个参考特征向量及其对应的参考调整方案。在一些实施例中,参考特征向量可以基于历史数据中某一时间段中的多个预设时刻的第二温度图像、历史工件数据、历史第一温度分布数据构建。在一些实施例中,处理器可以将历史数据中某一时间段后的淬火介质温度调整方案确定为参考调整方案。
在一些实施例中,处理器可以基于多个温度传感器的设置信息以及淬火介质内部预设点位的温度数据,构建多个预设时刻的第三温度分布数据。
设置信息是指与温度传感器所设置的位置等相关的信息,例如,设置信息可以包括温度传感器所处预设点位等信息。设置信息可以根据历史经验人为设定。
温度数据是指淬火介质内部预设点位的温度信息。温度数据可以通过温度传感器对淬火介质内部预设点位进行监测获得。
第三温度分布数据是指淬火介质的不同预设点位的温度分布情况数据,可以反映淬火介质内部的温度具体分布情况。
在一些实施例中,第三温度分布数据可以由处理器在至少一个时间点通过多个温度传感器对多个预设点位进行监测获得。
在一些实施例中,处理器还可以进行建模或采用各种数据分析算法,例如回归分析法、判别分析法等,对多个预设时刻的第二温度图像以及第三温度分布数据、工件数据以及第一温度分布数据进行处理,确定淬火单元的目标调整方案。
在一些实施例中,基于多个预设时刻的第二温度图像以及第三温度分布数据,确定多个预设时刻的第二温度分布数据,所述第二温度分布数据为淬火介质在对应预设时刻的温度分布的图结构数据;基于所述多个预设时刻的第二温度分布数据、所述工件数据、所述第一温度分布数据,通过冷却模型预测淬火过程中淬火介质在至少一个未来时刻的第四温度分布数据;通过预设算法对第四温度分布数据进行分析处理,确定目标调整方案,并生成第二控制指令,以控制所述淬火单元对淬火介质的温度进行调整。关于上述实施例的更多内容可以参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
本说明书一些实施例基于第三温度分布数据确定目标调整方案,有助于调整淬火介质的局部温度,使得淬火中淬火介质的温度分布均匀,保证工件的淬火效果。
在一些实施例中,当目标调整方案包括至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的温度调节位置以及温度调节参数时,处理器还可以基于多个预设时刻的所述第二温度图像、所述工件数据、所述第一温度分布数据,确定所述至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的温度调节位置以及温度调节参数。
在一些实施例中,处理器可以基于回归分析法等算法,对多个预设时刻的第二温度分布数据、工件数据、第一温度分布数据进行分析处理,预测淬火过程中淬火介质在至少一个未来时刻的第四温度分布数据。关于预测第四温度分布数据的更多实施例可以参见图3、图4对应的说明。
第四温度分布数据是指淬火过程中淬火介质在至少一个未来时刻的温度分布数据。其中,至少一个未来时刻可以是提前预设好的时刻。
在一些实施例中,针对每一未来时刻的第四温度分布数据,处理器可以通过第一预设规则对该未来时刻的第四温度分布数据进行处理,确定移动元件在该未来时刻的温度调节位置。
第一预设规则是预先设置的用于确定温度调节位置的规则。在一些实施例中,第一预设规则可以包括从第四温度分布数据中选取温度最高或最低的节点作为基准节点,将与基准节点温度差异大于差异阈值的其他节点的位置作为温度调节位置,其中,每个节点对应一个子区域。例如,在淬火过程中,基准节点可以是温度最低的节点;在高温回火过程中,基准节点可以是温度最低的节点。
在一些实施例中,处理器可以基于未来时刻的第四温度分布数据,确定未来时刻中温度最高和/或最低的节点作为基准节点;将与基准节点温度差异大于第二温差阈值的其他节点的位置,确定为温度调节位置。关于第二温差阈值的更多内容可以参见图2及其相关描述。
在一些实施例中,处理器可以基于未来时刻的第四温度分布数据确定基准节点。
本说明书一些实施例,通过将与基准节点温度差异大于第二温差阈值的其他节点的位置确定为温度调节位置,有助于快速准确地确定温度调节位置。
在一些实施例中,温度调节位置还相关于节点的温度变化速率,处理器可以将温度变化速率大于速率阈值的节点所对应的位置,确定为温度调节位置。
温度变化速率是指从当前时刻到未来时刻节点的温度变化速率。在一些实施例中,温度变化速率可以基于第四温度分布数据以及当前时刻的第二温度分布数据确定。例如,未来时刻T1淬火介质的温度分布为:节点1对应温度A,对应位置L1;当前时刻T淬火介质的温度分布为:节点1,对应温度D,对应位置L1,处理器可以计算节点1的温度变化速率:(A-D)÷(T1-T)×100%。
速率阈值是指节点需要进行温度调整时所对应的温度变化速率的临界值。速率阈值可以预先设置。
本说明书一些实施例,通过节点的温度变化速率确定温度调节位置,可以对温度速率变化异常的子区域进行温度调节,有助于更全面得确定温度调节位置。
在一些实施例中,针对每一未来时刻的第四温度分布数据,处理器可以通过第二预设规则对该未来时刻的第四温度分布数据进行处理,确定温控元件在未来时刻的温度调节参数。
第二预设规则是预先设置的用于确定温控元件在未来时刻的温度调节参数的规则。
在一些实施例中,第二预设规则可以包括:确定每个温度调节位置的待补偿的温度值;基于每个温度调节位置的待补偿的温度值,确定每个温度调节位置的温控元件的功率和运行时间。
在一些实施例中,对于温度速率变化过大的温度调节位置i,温控元件可以对温度调节位置i进行适当加热,给予温度补偿,使其温度变化速率小于速率阈值,温度调节位置i待补偿的温度值Q=(当前温度变化速率-速率阈值)×(T1–T)。
在一些实施例中,对于相对于基准节点温度差异过大的温度调节位置,温控元件可以对温度调节位置i的淬火介质进行适当加热,给予温度补偿,使调整后的各个位置的温度差异小于第二温差阈值,温度调节位置i待补偿的温度值Q=|温度调节位置i的当前温度-基准节点温度|。
温度调节位置i待补偿的温度值Q与该位置温控元件的功率p和运行时间t的对应关系为:Q=p*t,其中,0<t<(T1-T)。在一些实施例中,处理器可以随机生成温控元件的运行时间t,再基于运行时间t、功率p与待补偿的温度值Q的关系确定该位置温控元件的功率。
在一些实施例中,处理器可以通过第二预设规则对未来时刻的第四温度分布数据进行处理,确定温控元件在未来时刻的温度调节参数。
本说明书一些实施例,通过第一预设规则和第二预设规则确定温度调节位置以及温度调节参数,可以准确地对淬火介质局部需要调整温度的位置进行适当温度调整。
在一些实施例中,处理器可以基于目标调整方案,生成对应的第二控制指令并发送至淬火单元,其中,第二控制指令是指指示淬火单元对淬火介质进行温度调整的指令。
当目标调整方案包括至少一个未来时刻的淬火介质内部的温度调节位置以及温度调节参数时,第二控制指令可以对应包括温度控制指令以及位置控制指令。
温度控制指令是指用于控制调节温度调节位置的温度的指令。位置控制指令是用于控制温控元件移动至温度调节位置的指令。处理器可以基于温度调节参数生成温度控制指令,基于温度调节位置生成位置控制指令。
移动元件基于位置指令控制温控元件移动至温度调节位置,温控元件基于温度控制指令,从而实现淬火单元内的温度调整。
本说明书一下实施例中,基于工件数据确定加热方案进行加热,有助于保证工件淬火前的温度分布均匀;基于多个历史时刻的第二温度图像、工件数据及第一温度分布数据,确定淬火介质温度调整方案对淬火介质进行温度调整,有助于保证工件淬火时的温度分布均匀,进而保证淬火效果,以得到质量更高的淬火工件,同时可以避免来回调整淬火介质温度影响生产效率。
应当注意的是,上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明,而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说,在本说明书的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而,这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
图3是根据本说明书一些实施例所示的确定目标调整方案的示例性流程图。在一些实施例中,流程300可以由处理器140执行。如图3所示,流程300包括下述步骤:
步骤310,基于多个预设时刻的第二温度图像以及第三温度分布数据,确定多个预设时刻的第二温度分布数据。
第二温度分布数据是指淬火过程中某一预设时刻淬火介质的温度分布数据。在一些实施例中,第二温度分布数据可以是图结构数据。
在一些实施例中,处理器可以对多个预设时刻的第二温度图像,从而确定多个预设时刻的第二温度分布数据。
在一些实施例中,针对每一预设时刻,该预设时刻的第二温度分布数据的节点可以包括该预设时刻对应的第二温度图像中的子区域节点;节点特征可以包括子区域的温度、面积和位置,子区域位置的确定方式与前述第一温度分布数据中子区域位置的确定方式类似,可以参见后文相关描述。
在一些实施例中,针对每一预设时刻,该预设时刻的第二温度分布数据的节点可以由边连接,边的特征可以包括相邻子区域间的距离。
在一些实施例中,处理器可以对多个预设时刻的第二温度图像以及对应相同时刻的第三温度分布数据进行处理,从而确定多个预设时刻的第二温度分布数据。
在一些实施例中,针对每一预设时刻,该预设时刻的第二温度分布数据的节点还可以包括该预设时刻对应的第二温度图像中的子区域节点和温度传感器节点。
前述子区域节点的节点特征可以包括子区域的温度、面积和位置;温度传感器节点的节点特征可以包括淬火介质内部预设点位的温度数据。其中,处理器可以基于容纳淬火介质的容器或装置,建立空间直角坐标系,通过(x,y,z)表示点的位置,处理器可以将子区域中较为居中的任意点的位置作为子区域位置。例如,处理器可以将子区域的几何中心位置作为子区域位置。
第二温度分布数据的多个节点之间可以由边进行连接,边特征可以反映节点之间的相邻关系。当子区域节点之间、温度传感器节点之间以及子区域节点与温度传感器节点之间相邻,则连接成边。在一些实施例中,第二温度分布数据的边可以包括子区域节点与子区域节点构成的边、子区域节点与温度传感器节点构成的边、温度传感器节点与温度传感器节点构成的边。
在一些实施例中,第二温度分布数据的边特征可以包括子区域与子区域的边特征(例如,子区域间的距离)、子区域与温度传感器构成的边特征(例如,子区域相对于温度传感器间的角度和距离)以及温度传感器与温度传感器构成的边特征(例如,温度传感器相对于另一温度传感器间的角度和距离)。例如,节点1与节点2均为子区域节点,二者之间基于一条边连接,基于该边特征可以确定节点1与节点2之间的子区域间的距离。
本说明书一些实施例,将温度传感器节点引入图结构数据,进而预测第四温度分布数据,可以更加直观地展现第二温度分布数据及子区域间、子区域与温度传感器间、温度传感器与温度传感器间的关系,有助于提高对温度预测的准确性。
步骤320,基于多个预设时刻的第二温度分布数据、工件数据、第一温度分布数据,通过冷却模型预测淬火过程中淬火介质在至少一个未来时刻的第四温度分布数据。
在一些实施例中,第一温度分布数据为图结构数据。第一温度分布数据中的节点与第一温度图像中的子区域相关,第一温度分布数据中节点的节点特征与对应的子区域的区域信息相关;第一温度分布数据中的边与第一温度图像中相关联的子区域相关,第一温度分布数据中边的边特征与相关联的子区域之间的距离相关。
在一些实施例中,处理器可以以子区域为节点、连接相邻子区域(节点)之间的边,构建第一温度分布数据。
在一些实施例中,第一温度分布数据中的节点特征可以包括子区域的温度、面积、位置以及待处理工件在该子区域的三维特征。其中,处理器可以基于第一温度图像,将其划分为预设大小和形状的多个区域,基于温度进行聚类,得到多个子区域及子区域的温度、位置、面积。其中,处理器基于第一温度图像,建立平面直角坐标系,通过(x,y)表示点的位置,可以将子区域中居中的任意点的位置作为子区域位置。
在一些实施例中,第一温度分布数据的边特征可以包括相关联(例如,相互连接)的子区域之间的距离。
本说明书一些实施例中,第一温度分布数据为图结构数据,可以更直观地展示第一温度图像中子区域的特征及子区域之间的关系。
如图4所示,处理器可以通过冷却模型420预测淬火过程中至少一个未来时刻淬火介质的第四温度分布数据。冷却模型420包括第一特征提取层421、第二特征提取层422和温度分布预测层423。
第一特征提取层421用于处理多个预设时刻的第一温度分布数据411,确定多个预设时刻第一温度特征向量431。在一些实施例中,第一特征提取层可以是机器学习模型,例如图神经网络模型(GNN)等。第一温度特征向量431是指基于多个预设时刻的第一温度分布数据411构建的向量。
第二特征提取层422用于处理多个预设时刻(与第一温度分布数据411对应的多个预设时刻相同)的第二温度分布数据412,确定多个预设时刻的第二温度特征向量432。在一些实施例中,第二特征提取层可以是机器学习模型,例如图神经网络模型等。第二温度特征向量432是指基于多个预设时刻的第二温度分布数据412构建的向量。
温度分布预测层423用于处理第一温度特征向量431、第二温度特征向量432、工件数据433以及温度传感器特性434,确定至少一个未来时刻的第四温度分布数据440。在一些实施例中,温度分布预测层423可以是机器学习模型,例如神经网络模型(NN)等。温度传感器特性可以包括温度传感器的防护等级、材料和精度,还可以包括灵敏度和/或分辨率。不同的温度传感器的防护等级和材料可能不同,例如,在高腐蚀环境中的温度传感器通常采用不锈钢材料,并具有防水、防爆等功能。温度传感器的精度是指温度传感器测量值与真值之间的差异,真值是指被测量温度的实际值。温度传感器的灵敏度是指传感器在稳态工作的情况下(当传感器在较长时间内保持其性能参数的情况下处于稳态工作情况),输出量变化和输入量变化的比值,即输出量、输入量的量纲之比。温度传感器的分辨率是指传感器可感受到的被测量的最小变化的能力,即引起示值改变的最小测量值。
在一些实施例中,冷却模型可以通过多个带有第二标签的第二训练样本训练得到。例如,可以将多个带有第二标签的第二训练样本输入冷却模型,通过第二标签和初始冷却模型的预测结果构建损失函数,基于损失函数的迭代更新初始冷却模型,当冷却模型的损失函数满足预设条件时冷却模型训练完成,其中,预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
在一些实施例中,冷却模型420的第二训练样本可以包括第一样本时间段内多个时刻的第一温度分布数据、第一样本时间段内多个相同时刻的第二温度分布数据、工件数据以及温度传感器特性。第二标签可以为历史淬火介质的第四温度分布数据。在一些实施例中,处理器可以通过第二温度获取模块获取第二样本时间段内淬火介质的温度图像,通过第三温度获取模块获取历史多个预设点位的温度传感器读数;基于第二样本时间段内淬火介质的温度图像和历史多个预设点位的温度传感器读数获取淬火介质的历史温度分布图。其中,第二样本时间段晚于第一样本时间段。处理器可以基于淬火介质在第二样本时间段内至少一个时刻的历史温度分布图,确定历史淬火介质在在第二样本时间段内至少一个时刻的第四温度分布数据。
本说明书一些实施例中,通过冷却模型预测淬火过程中至少一个未来时刻淬火介质的第四温度分布数据,可以利用机器学习模型的自学习能力,从大量历史数据中找到规律,提高预测第四温度分布数据的效率和准确率。
步骤330,通过预设算法对第四温度分布数据进行分析处理,确定目标调整方案,并生成第二控制指令,以控制淬火单元对淬火介质的温度进行调整。
预设算法是指预先设置的确定目标调整方案的算法。
在一些实施例中,处理器可以基于预设算法对第四温度分布数据进行处理,通过多种方式确定目标调整方案。例如,处理器可以基于预设算法进行建模,对淬火过程中至少一个未来时刻淬火介质的第四温度分布数据进行处理,确定淬火单元的目标调整方案。
本说明书一些实施例,通过预设算法对淬火过程中至少一个未来时刻淬火介质的第四温度分布数据进行分析处理,从而确定目标调整方案,有助于提前对淬火过程中的淬火介质温度进行局部调整,实现淬火控制的智能化。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,除非权利要求中明确说明,本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理,应当注意的是,为了简化本说明书披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本说明书实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字,应当理解的是,此类用于实施例描述的数字,在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明,“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地,在一些实施例中,说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值,该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中,数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值,在具体实施例中,此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料,如文章、书籍、说明书、出版物、文档等,特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外,对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是,如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方,以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后,应当理解的是,本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此,作为示例而非限制,本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。
Claims (8)
1.一种淬火炉控制系统,其特征在于,所述系统包括:淬火炉、第一温度获取模块、第二温度获取模块和处理器,
所述淬火炉包括加热单元、淬火单元,其中,
所述加热单元,被配置为基于第一控制指令对至少一个待处理工件进行加热,获得至少一个处理中工件;
所述淬火单元,被配置为:
执行冷却指令对所述至少一个处理中工件进行冷却,
响应于接收到的第二控制指令,基于所述第二控制指令对所述冷却指令进行调整,获得新的冷却指令,基于所述新的冷却指令对所述至少一个处理中工件进行冷却,获得至少一个目标工件,所述第二控制指令包括温度控制指令以及位置控制指令;
所述淬火单元包括温控元件和移动元件,
所述温控元件被配置为基于所述温度控制指令调节温度调节位置的温度,所述温度控制指令相关于温度调节参数;
所述移动元件被配置为基于所述位置控制指令将所述温控元件移动至所述温度调节位置,所述位置控制指令相关于所述温度调节位置;
所述第一温度获取模块,被配置为采集所述至少一个处理中工件的第一温度图像;
所述第二温度获取模块,被配置为采集淬火过程中所述淬火单元中淬火介质的第二温度图像;
所述处理器被配置为:
获取所述至少一个待处理工件的工件数据,所述工件数据是指反映工件性质的数据,包括工件尺寸、工件类型以及工件三维特征;
基于所述工件数据,确定所述加热单元的加热方案,生成对应的所述第一控制指令并发送至所述加热单元,所述加热方案是指加热所述待处理工件的相关计划;
基于所述第一温度图像,确定第一温度分布数据;
基于多个预设时刻的所述第二温度图像、所述工件数据、所述第一温度分布数据,确定所述淬火单元的目标调整方案,生成对应的所述第二控制指令并发送至所述淬火单元,其中,所述多个预设时刻是指本次淬火过程中,当前时刻之前的多个历史时刻,所述目标调整方案包括至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的所述温度调节位置以及所述温度调节参数,所述目标调整方案相关于所述淬火单元中所述淬火介质的温度;
所述处理器进一步被配置为:
基于所述多个预设时刻的所述第二温度图像、所述工件数据、所述第一温度分布数据,确定所述至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的所述温度调节位置以及所述温度调节参数,并生成所述温度控制指令以及所述位置控制指令,并将所述温度控制指令以及所述位置控制指令分别发送至所述温控元件以及所述移动元件;
所述确定所述至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的所述温度调节位置以及所述温度调节参数包括:
基于第一预设规则对所述未来时刻的第四温度分布数据进行处理,确定所述移动元件在所述未来时刻的所述温度调节位置,所述温度调节位置相关于节点的温度变化速率,所述第四温度分布数据是指淬火过程中所述淬火介质在所述至少一个未来时刻的温度分布数据,所述第一预设规则是预先设置的用于确定所述温度调节位置的规则,所述第一预设规则包括从所述第四温度分布数据中选取温度最高或最低的所述节点作为基准节点,将与所述基准节点温度差异大于差异阈值的其他所述节点的位置作为所述温度调节位置,每个节点对应一个子区域;
所述确定所述移动元件在所述未来时刻的所述温度调节位置包括:
将所述温度变化速率大于速率阈值的所述节点所对应的位置,确定为所述温度调节位置;
基于第二预设规则对所述未来时刻的所述第四温度分布数据进行处理,确定所述温控元件在所述未来时刻的所述温度调节参数,所述第二预设规则是预先设置的用于确定温控元件在所述未来时刻的所述温度调节参数的规则,所述第二预设规则包括:确定每个温度调节位置的待补偿的温度值;基于所述每个温度调节位置的所述待补偿的温度值,确定所述每个温度调节位置的所述温控元件的功率和运行时间。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述至少一个待处理工件包括至少一种类型的待处理工件,所述加热单元包括至少一个子加热单元,多个子加热单元呈蜂窝状分布;
所述至少一个子加热单元被配置为:
基于所述第一控制指令对所述至少一种类型的待处理工件进行加热。
3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述第一温度分布数据为图结构数据;
所述第一温度分布数据中的节点与所述第一温度图像中的子区域相关,所述第一温度分布数据中节点的节点特征与对应的子区域的区域信息相关;
所述第一温度分布数据中的边与所述第一温度图像中相关联的子区域相关,所述第一温度分布数据中边的边特征与所述相关联的子区域之间的距离相关。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述系统还包括第三温度获取模块,所述第三温度获取模块包括位于所述淬火介质内部多个预设点位的温度传感器,针对每一温度传感器,所述温度传感器被配置为采集所述淬火介质内部预设点位的温度数据,
所述处理器进一步被配置为:
基于多个温度传感器的设置信息以及所述多个预设时刻所述淬火介质内部预设点位的温度数据,构建所述多个预设时刻的第三温度分布数据;
基于所述多个预设时刻的所述第二温度图像以及所述第三温度分布数据、所述工件数据以及所述第一温度分布数据,确定所述淬火单元的目标调整方案,生成对应的所述第二控制指令并发送至所述淬火单元。
5.一种淬火炉控制方法,其特征在于,所述方法由权利要求1所述的淬火炉控制系统的处理器执行,包括:
获取至少一个待处理工件的工件数据,所述工件数据是指反映工件性质的数据,包括工件尺寸、工件类型以及工件三维特征;
基于所述工件数据,确定加热单元的加热方案,生成对应的第一控制指令并发送至所述加热单元,所述加热方案是指加热所述待处理工件的相关计划;
基于第一温度图像,确定第一温度分布数据;
基于多个预设时刻的第二温度图像、所述工件数据、所述第一温度分布数据,确定淬火单元的目标调整方案,生成对应的第二控制指令并发送至所述淬火单元,其中,所述多个预设时刻是指本次淬火过程中,当前时刻之前的多个历史时刻,所述目标调整方案包括至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的温度调节位置以及所述温度调节参数,所述第二控制指令包括温度控制指令以及位置控制指令,所述目标调整方案相关于所述淬火单元中淬火介质的温度;
基于所述多个预设时刻的所述第二温度图像、所述工件数据、所述第一温度分布数据,确定所述至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的所述温度调节位置以及所述温度调节参数,并生成所述温度控制指令以及所述位置控制指令,并将所述温度控制指令以及所述位置控制指令分别发送至温控元件以及移动元件;
所述确定所述至少一个未来时刻的所述淬火介质内部的所述温度调节位置以及所述温度调节参数包括:
基于第一预设规则对所述未来时刻的第四温度分布数据进行处理,确定所述移动元件在所述未来时刻的所述温度调节位置,所述温度调节位置相关于节点的温度变化速率,所述第四温度分布数据是指淬火过程中所述淬火介质在所述至少一个未来时刻的温度分布数据,所述第一预设规则是预先设置的用于确定所述温度调节位置的规则,所述第一预设规则包括从所述第四温度分布数据中选取温度最高或最低的所述节点作为基准节点,将与所述基准节点温度差异大于差异阈值的其他所述节点的位置作为所述温度调节位置,每个节点对应一个子区域;
所述确定所述移动元件在所述未来时刻的所述温度调节位置包括:将所述温度变化速率大于速率阈值的所述节点所对应的位置,确定为所述温度调节位置;
基于第二预设规则对所述未来时刻的所述第四温度分布数据进行处理,确定所述温控元件在所述未来时刻的所述温度调节参数,所述第二预设规则是预先设置的用于确定所述温控元件在未来时刻的温度调节参数的规则,所述第二预设规则包括:确定每个温度调节位置的待补偿的温度值;基于所述每个温度调节位置的所述待补偿的温度值,确定所述每个温度调节位置的所述温控元件的功率和运行时间。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述第一温度分布数据为图结构数据;
所述第一温度分布数据中的节点与所述第一温度图像中的子区域相关,所述第一温度分布数据中节点的节点特征与对应的子区域的区域信息相关;
所述第一温度分布数据中的边与所述第一温度图像中相关联的子区域相关,所述第一温度分布数据中边的边特征与所述相关联的子区域之间的距离相关。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述淬火炉控制系统还包括第三温度获取模块,所述第三温度获取模块包括位于所述淬火介质内部多个预设点位的温度传感器,针对每一温度传感器,所述温度传感器被配置为采集所述淬火介质内部预设点位的温度数据,所述确定淬火单元的目标调整方案,生成对应的第二控制指令并发送至所述淬火单元还包括:
基于多个温度传感器的设置信息以及所述多个预设时刻所述淬火介质内部预设点位的温度数据,构建所述多个预设时刻的第三温度分布数据;
基于所述多个预设时刻的所述第二温度图像以及所述第三温度分布数据、所述工件数据以及所述第一温度分布数据,确定所述淬火单元的目标调整方案,生成对应的所述第二控制指令并发送至所述淬火单元。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求5~7任意一项所述的方法。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005344183A (ja) * | 2004-06-04 | 2005-12-15 | Hirohisa Taniguchi | 浸炭ガス焼入れ方法 |
CN2806497Y (zh) * | 2005-07-29 | 2006-08-16 | 昆明理工大学 | 数字化控制变速冷却淬火技术的降温装置 |
JP2007162044A (ja) * | 2005-12-09 | 2007-06-28 | Nissan Motor Co Ltd | 高周波熱処理方法および高周波熱処理装置 |
JP2007211283A (ja) * | 2006-02-08 | 2007-08-23 | Ntn Corp | 高周波焼入方法、高周波焼入設備および高周波焼入品 |
CN201574174U (zh) * | 2009-08-14 | 2010-09-08 | 王泽民 | 恒温处理设备以及锻件余热恒温淬火装置 |
CN102043877A (zh) * | 2009-10-22 | 2011-05-04 | 通用汽车环球科技运作公司 | 用于预测淬火期间的传热系数的系统和方法 |
CN205933934U (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-08 | 宁国市志诚机械制造有限公司 | 一种钢球淬火生产线 |
CN107475510A (zh) * | 2017-09-12 | 2017-12-15 | 柳州市隆兴模具技术有限公司 | 一种用于淬火的冷却装置的控制方法 |
CN207608593U (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-13 | 内江明旺机械制造有限公司 | 一种汽车发动机连杆用高效淬火处理装置 |
CN208167049U (zh) * | 2018-01-02 | 2018-11-30 | 成都蓉东汽配模具有限公司 | 淬火设备 |
CN115852138A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-03-28 | 山东太阳耐磨件有限公司 | 一种热处理加工自动化控制系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8293035B2 (en) * | 2006-10-12 | 2012-10-23 | Air Products And Chemicals, Inc. | Treatment method, system and product |
EP4202352A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-28 | Hexagon Technology Center GmbH | Coordinate measuring system |
-
2023
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Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005344183A (ja) * | 2004-06-04 | 2005-12-15 | Hirohisa Taniguchi | 浸炭ガス焼入れ方法 |
CN2806497Y (zh) * | 2005-07-29 | 2006-08-16 | 昆明理工大学 | 数字化控制变速冷却淬火技术的降温装置 |
JP2007162044A (ja) * | 2005-12-09 | 2007-06-28 | Nissan Motor Co Ltd | 高周波熱処理方法および高周波熱処理装置 |
JP2007211283A (ja) * | 2006-02-08 | 2007-08-23 | Ntn Corp | 高周波焼入方法、高周波焼入設備および高周波焼入品 |
CN201574174U (zh) * | 2009-08-14 | 2010-09-08 | 王泽民 | 恒温处理设备以及锻件余热恒温淬火装置 |
CN102043877A (zh) * | 2009-10-22 | 2011-05-04 | 通用汽车环球科技运作公司 | 用于预测淬火期间的传热系数的系统和方法 |
CN205933934U (zh) * | 2016-08-24 | 2017-02-08 | 宁国市志诚机械制造有限公司 | 一种钢球淬火生产线 |
CN107475510A (zh) * | 2017-09-12 | 2017-12-15 | 柳州市隆兴模具技术有限公司 | 一种用于淬火的冷却装置的控制方法 |
CN207608593U (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-13 | 内江明旺机械制造有限公司 | 一种汽车发动机连杆用高效淬火处理装置 |
CN208167049U (zh) * | 2018-01-02 | 2018-11-30 | 成都蓉东汽配模具有限公司 | 淬火设备 |
CN115852138A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-03-28 | 山东太阳耐磨件有限公司 | 一种热处理加工自动化控制系统 |
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