CN117351045A - 一种支吊架装配位置调控方法及系统 - Google Patents

一种支吊架装配位置调控方法及系统 Download PDF

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CN117351045A CN202311656825.4A CN202311656825A CN117351045A CN 117351045 A CN117351045 A CN 117351045A CN 202311656825 A CN202311656825 A CN 202311656825A CN 117351045 A CN117351045 A CN 117351045A
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Abstract

本发明涉及工业过程控制技术领域，具体为一种支吊架装配位置调控方法及系统，包括以下步骤：基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据。本发明中，激光三角法和基于特征点的目标跟踪算法提高了测量和跟踪的精确度，PID控制和深度Q网络强化学习算法的结合增强了位置校正的效率和系统的适应性，长短期记忆网络的故障预测功能实现了及时识别和预测潜在故障，显著提高了装配设备的维护效率，降低了意外停机的风险，卷积神经网络实时图像分析和数字孪生技术结合有限元分析的仿真工具，不仅优化了装配过程，还能在虚拟环境中预测和规避潜在风险，确保整个装配过程高效且安全。

Description

一种支吊架装配位置调控方法及系统
技术领域
本发明涉及工业过程控制技术领域，尤其涉及一种支吊架装配位置调控方法及系统。
背景技术
工业过程控制是一项关键技术，主要用于自动化控制工业生产过程。这一技术领域涉及使用各种控制系统来监视和调节工业过程的运行，确保生产效率、质量控制、安全和可靠性。工业过程控制系统通常包括传感器、控制器、执行器和其他相关硬件和软件组件。这些系统能够实时收集数据，如温度、压力、流量等，然后根据预设的程序或算法对工艺设备进行调节，以维持操作在最佳状态。
支吊架装配位置调控方法是工业过程控制技术领域的一个应用实例，专注于优化和控制支吊架的装配位置。支吊架通常用于支撑管道、电缆或其他类似的工业构件，保证其正确、安全地放置在工业或建筑环境中。该方法的主要目的是确保支吊架的精准定位和安装，从而提高整体结构的稳定性和安全性。正确的装配位置对于避免物理应力和潜在损害至关重要，特别是在复杂的工业环境中。
传统的支吊架装配方法存在一些不足之处。传统方法在测量和跟踪精度上通常不足，导致数据不够准确，影响了装配的整体质量和可靠性。缺乏高效的位置校正机制，使得在复杂或变化的环境下难以保持高效的操作性能。传统方法在故障预测方面通常较为被动，缺少先进的数据分析和预测工具，导致无法及时发现和应对潜在的装备故障，增加了停机和维护的成本。传统方法在装配过程的优化上通常较为单一，缺少深入分析和模拟的能力，无法有效规避风险和改进装配流程，影响了整体的生产效率和安全性。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种支吊架装配位置调控方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种支吊架装配位置调控方法，包括以下步骤：
S1：基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据；
S2：基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标；
S3：结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息；
S4：根据所述校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略；
S5：运用所述优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告；
S6：基于所述故障预测报告和校正位置信息，使用卷积神经网络进行实时图像分析，并生成实时调控决策；
S7：利用所述实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案；
所述初步距离数据具体为支吊架到激光测距仪的直线距离数值，所述跟踪坐标包括支吊架在三维空间中的X、Y、Z坐标点，所述校正位置信息具体指对支吊架位置的微调信息，所述优化控制策略具体为根据环境变化自动调整的控制参数，所述故障预测报告包括潜在故障类型和预期发生时间，所述实时调控决策具体指对装配策略的即时调整方案，所述优化装配方案包括改进的装配步骤、参数调整和潜在风险规避措施。
作为本发明的进一步方案，基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据的步骤具体为：
S101：基于激光测距仪，采用光束发射技术，发射稳定激光至支吊架，进行初步定位，生成激光反射数据；
S102：基于所述激光反射数据，采用光波相位差测量方法，接收并分析反射回来的激光波相位差异，生成接收激光数据；
S103：基于所述接收激光数据，采用激光三角测量法，计算支吊架的位置，生成位置测量数据；
S104：基于所述位置测量数据，采用数据融合和分析技术，综合处理数据进行初步距离测量，生成初步距离数据；
所述光束发射技术为使用预设角度的激光束保障光束传播，所述光波相位差测量方法包括使用光电探测器来测量光波的相位变化，所述激光三角测量法为通过测量激光反射角度和原始激光角度之间的差异来确定物体的位置，所述数据融合和分析技术具体为将差异化来源的测量数据合并处理。
作为本发明的进一步方案，基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标的步骤具体为：
S201：基于所述初步距离数据，采用特征点检测算法，识别支吊架的关键特征点，生成特征点数据；
S202：基于所述特征点数据，采用目标跟踪初始化算法，初始化支吊架的跟踪过程，生成跟踪初始化数据；
S203：基于所述跟踪初始化数据，采用连续跟踪算法，持续监测支吊架的位置变化，生成实时位置数据；
S204：基于所述实时位置数据，采用三维坐标转换算法，将跟踪数据转换为三维空间坐标，生成跟踪坐标；
所述特征点检测算法为利用计算机视觉技术对物体的关键特征进行识别，所述目标跟踪初始化算法具体为设置初始跟踪参数，包括跟踪窗口的大小和位置，所述三维坐标转换算法具体为将二维图像数据转化为三维空间中的坐标点。
作为本发明的进一步方案，结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息的步骤具体为：
S301：基于所述跟踪坐标和初步距离数据，采用数据融合算法，整合空间和距离信息，生成综合位置数据；
S302：基于所述综合位置数据，采用偏差计算算法，分析位置偏差，生成位置误差数据；
S303：基于所述位置误差数据，采用PID调整策略，调整位置，生成动态调整指令；
S304：基于所述动态调整指令，执行位置校正，按照调整指令修改支吊架的实际位置，生成校正位置信息；
所述数据融合算法具体为使用加权平均和时间序列分析来合并数据，所述偏差计算算法包括利用统计误差模型来定量评估位置偏差，所述PID调整策略具体为根据偏差大小动态调整控制参数。
作为本发明的进一步方案，根据所述校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略的步骤具体为：
S401：基于所述校正位置信息，进行策略效能分析，评估控制策略，生成策略效果评估数据；
S402：基于所述策略效果评估数据，使用机器学习数据分析，生成控制策略改进方案；
S403：基于所述控制策略改进方案，应用深度Q网络算法进行策略优化，生成新的控制策略；
S404：基于所述新的控制策略，实施优化控制，将新策略应用于实际操作，检验其效果和可行性，生成优化控制策略；
所述策略效能分析包括运用数据比对和性能指标分析，所述机器学习数据分析为通过算法模型分析现有策略的效率和缺陷，所述深度Q网络算法为利用强化学习框架，通过奖励机制迭代改进控制策略。
作为本发明的进一步方案，运用所述优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告的步骤具体为：
S501：基于所述优化控制策略，采用数据清洗与归一化技术，整理装配设备运行数据，生成预处理数据；
S502：基于所述预处理数据，采用长短期记忆网络进行趋势分析和模式识别，生成故障模式分析结果；
S503：基于所述故障模式分析结果，采用故障风险评估模型，预测故障发生的可能性，生成故障概率数据；
S504：基于所述故障概率数据，综合分析并制定预防措施，生成故障预测报告；
所述数据清洗与归一化技术具体包括去除异常值、标准化数据格式和缩放数据范围，所述长短期记忆网络用于分析和预测时间序列数据中的长期依赖关系，所述故障风险评估模型为结合历史数据和统计学方法，对潜在故障风险进行量化评估，所述综合分析并制定预防措施包括故障类型、预期发生时间及预防策略。
作为本发明的进一步方案，基于所述故障预测报告和校正位置信息，使用卷积神经网络进行实时图像分析，并生成实时调控决策的步骤具体为：
S601：基于所述故障预测报告和校正位置信息，采用动态图像捕捉技术，收集实时视觉数据，生成待分析图像数据；
S602：基于所述待分析图像数据，应用卷积神经网络进行图像内容解析，生成图像分析结果；
S603：基于所述图像分析结果，采用智能决策支持系统，制定初步调控决策；
S604：基于所述初步调控决策，进行深度分析和场景模拟，完善调控策略，生成实时调控决策；
所述动态图像捕捉技术包括高速摄影和实时图像传输，所述卷积神经网络具体为针对图像特征的深度学习模型，所述智能决策支持系统为结合人工智能技术和专家系统，提供实时决策方案，所述深度分析和场景模拟包括模拟差异化操作条件下的结果，用于优化决策方案。
作为本发明的进一步方案，利用所述实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案的步骤具体为：
S701：基于所述实时调控决策和数字孪生技术，利用虚拟现实建模工具，构建数字化装配流程模型，生成数字孪生模型；
S702：基于所述数字孪生模型，采用仿真分析技术，模拟实际操作环境和条件，生成仿真分析数据；
S703：基于所述仿真分析数据，运用综合有限元分析工具，探究装配过程中的细节和挑战，生成有限元分析结果；
S704：基于所述有限元分析结果，进行评估和优化方案规划，细化装配流程，生成优化装配方案；
所述虚拟现实建模工具为结合三维建模和虚拟现实技术，创建高度逼真的数字副本，所述仿真分析技术为运用计算机仿真技术进行综合性能评估和故障模拟。
一种支吊架装配位置调控系统，所述支吊架装配位置调控系统用于执行上述支吊架装配位置调控方法，所述系统包括初步测量模块、实时跟踪模块、位置校正模块、控制策略优化模块、故障预测模块、装配过程优化模块；
所述初步测量模块基于激光测距仪，采用精确的激光三角法算法，进行初始距离测量，生成初步距离数据；
所述实时跟踪模块基于初步距离数据，采用特征点目标跟踪算法，执行实时跟踪，生成跟踪坐标；
所述位置校正模块基于跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，生成校正位置信息；
所述控制策略优化模块基于校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，进行控制策略优化，生成优化控制策略；
所述故障预测模块基于优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，生成故障预测报告；
所述装配过程优化模块基于实时调控决策和数字孪生技术，采用综合有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，生成优化装配方案。
作为本发明的进一步方案，所述初步测量模块包括光束发射子模块、光波相位差测量子模块、激光三角测量子模块、数据融合分析子模块；
所述实时跟踪模块包括特征点检测子模块、目标跟踪初始化子模块、连续跟踪子模块、三维坐标转换子模块；
所述位置校正模块包括数据融合子模块、偏差计算子模块、PID调整策略子模块、位置微调执行子模块；
所述控制策略优化模块包括策略效能分析子模块、机器学习数据分析子模块、深度Q网络算法子模块、策略实施与检验子模块；
所述故障预测模块包括数据清洗与归一化子模块、LSTM趋势分析子模块、故障风险评估子模块、预防措施规划子模块；
所述装配过程优化模块包括虚拟现实建模子模块、仿真分析子模块、有限元分析子模块、优化方案规划子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，采用激光三角法算法和基于特征点的目标跟踪算法大幅提高了测量和跟踪的精确度，确保了数据的高度准确性和可靠性。结合PID控制算法和深度Q网络强化学习算法的使用，不仅增强了位置校正的效率，还能根据环境变化自动调整控制策略，增强了系统的适应性和灵活性。结合长短期记忆网络（LSTM）的故障预测功能，及时识别并预测潜在故障，大幅提高了装配设备的维护效率和降低了意外停机的风险。通过卷积神经网络的实时图像分析和数字孪生技术结合有限元分析的仿真工具，不仅提升了装配过程的优化能力，还能在虚拟环境中预测和规避潜在风险，确保了整个装配过程的高效性和安全性。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的S7细化流程图
图9为本发明的系统流程图；
图10为本发明的系统框架示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种支吊架装配位置调控方法，包括以下步骤：
S1：基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据；
S2：基于初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标；
S3：结合跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息；
S4：根据校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略；
S5：运用优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告；
S6：基于故障预测报告和校正位置信息，使用卷积神经网络进行实时图像分析，并生成实时调控决策；
S7：利用实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案；
初步距离数据具体为支吊架到激光测距仪的直线距离数值，跟踪坐标包括支吊架在三维空间中的X、Y、Z坐标点，校正位置信息具体指对支吊架位置的微调信息，优化控制策略具体为根据环境变化自动调整的控制参数，故障预测报告包括潜在故障类型和预期发生时间，实时调控决策具体指对装配策略的即时调整方案，优化装配方案包括改进的装配步骤、参数调整和潜在风险规避措施。
激光三角法算法的引入显著提高初步距离测量的准确性，为后续的跟踪、控制和优化奠定了坚实基础。这对于吊架支撑系统尤为重要，因为所有控制策略都依赖于准确的初始数据。基于特征点的目标跟踪算法不仅提高实时跟踪的可靠性，而且有效减少跟踪错误带来的潜在风险。
PID控制算法的应用进一步提升位置校正的精确性，实现在装配过程中的精准控制。这对于减少由位置误差引起的质量问题至关重要。深度Q网络强化学习算法的集成使系统能够持续优化控制策略，实现自学习和适应环境变化，确保系统在长期运行中的高效性和稳定性。
引入长短期记忆网络(LSTM)改善系统对故障预测的准确性和及时性，有效降低了突发故障对生产过程的影响。这不仅提高生产效率，还通过提供预警为维护工作提供了有效支持，从而降低了维修成本并提高设备的可靠性。卷积神经网络(CNN)在实时图像分析中的应用进一步增强系统的响应能力和决策精度，使得对装配过程的即时调整更加科学和高效。
数字孪生技术和有限元分析的仿真工具的结合为装配方案的优化提供了强大支持。通过模拟装配过程，系统能够预测并规避潜在的风险，优化装配步骤和参数调整，从而在提高装配效率的同时，确保生产的安全性。这种全面的技术整合不仅提升了装配过程的效率，还为风险评估和避免提供强有力的工具，为制造业的可持续发展奠定坚实基础。
请参阅图2，基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据的步骤具体为：
S101：基于激光测距仪，采用光束发射技术，发射稳定激光至支吊架，进行初步定位，生成激光反射数据；
S102：基于激光反射数据，采用光波相位差测量方法，接收并分析反射回来的激光波相位差异，生成接收激光数据；
S103：基于接收激光数据，采用激光三角测量法，计算支吊架的位置，生成位置测量数据；
S104：基于位置测量数据，采用数据融合和分析技术，综合处理数据进行初步距离测量，生成初步距离数据；
光束发射技术为使用预设角度的激光束保障光束传播，光波相位差测量方法包括使用光电探测器来测量光波的相位变化，激光三角测量法为通过测量激光反射角度和原始激光角度之间的差异来确定物体的位置，数据融合和分析技术具体为将差异化来源的测量数据合并处理。
S101中，使用激光测距仪发射稳定的激光束至支吊架，进行初步定位。这一步涉及使用预设角度的激光束以保证光束的准确传播。在激光束击中支吊架并反射回来时，激光测距仪接收这些反射数据，这些数据包括反射点的位置信息。
S102中，基于反射回来的激光，采用光波相位差测量方法。这个方法包括使用光电探测器来测量反射光波的相位变化。通过分析这些相位差异，获得更详细的关于激光与支吊架相互作用的数据，这有助于更准确地定位支吊架。
S103中，使用激光三角测量法，通过测量激光反射角度和原始激光角度之间的差异来确定支吊架的位置。这种方法依赖于几何学原理，精确地计算出支吊架的位置，进而生成位置测量数据。
S104中，基于前述收集的位置测量数据，采用数据融合和分析技术。这个过程包括将来自不同源头的测量数据合并处理，提高测量的精度和可靠性。这样，就能生成初步的距离数据，这些数据反映激光测距仪与支吊架之间的距离。
请参阅图3，基于初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标的步骤具体为：
S201：基于初步距离数据，采用特征点检测算法，识别支吊架的关键特征点，生成特征点数据；
S202：基于特征点数据，采用目标跟踪初始化算法，初始化支吊架的跟踪过程，生成跟踪初始化数据；
S203：基于跟踪初始化数据，采用连续跟踪算法，持续监测支吊架的位置变化，生成实时位置数据；
S204：基于实时位置数据，采用三维坐标转换算法，将跟踪数据转换为三维空间坐标，生成跟踪坐标；
特征点检测算法为利用计算机视觉技术对物体的关键特征进行识别，目标跟踪初始化算法具体为设置初始跟踪参数，包括跟踪窗口的大小和位置，三维坐标转换算法具体为将二维图像数据转化为三维空间中的坐标点。
S201中，利用计算机视觉技术，采用特征点检测算法对支吊架进行分析。该算法识别并提取关键的特征点，这些特征点可以在不同帧之间保持稳定，用于后续的目标跟踪。
S202中，基于特征点数据，采用目标跟踪初始化算法，该算法负责设置初始跟踪参数。这包括确定跟踪窗口的大小和位置，确保在连续帧中能够准确追踪支吊架的运动。
S203中，使用连续跟踪算法，持续监测支吊架的位置变化。该算法使用前一帧的跟踪结果和当前帧的图像数据，实时地更新支吊架的位置信息。
S204中，基于实时位置数据，采用三维坐标转换算法。这一步将二维图像数据转化为支吊架在三维空间中的坐标点。
请参阅图4，结合跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息的步骤具体为：
S301：基于跟踪坐标和初步距离数据，采用数据融合算法，整合空间和距离信息，生成综合位置数据；
S302：基于综合位置数据，采用偏差计算算法，分析位置偏差，生成位置误差数据；
S303：基于位置误差数据，采用PID调整策略，调整位置，生成动态调整指令；
S304：基于动态调整指令，执行位置校正，按照调整指令修改支吊架的实际位置，生成校正位置信息；
数据融合算法具体为使用加权平均和时间序列分析来合并数据，偏差计算算法包括利用统计误差模型来定量评估位置偏差，PID调整策略具体为根据偏差大小动态调整控制参数。
S301中，将跟踪坐标与初步距离数据进行融合。使用数据融合算法，如加权平均和时间序列分析，以整合空间和距离信息。
S302中，基于综合位置数据，使用偏差计算算法来分析位置偏差。这通常包括应用统计误差模型来定量评估位置的偏移量，从而生成位置误差数据。
S303中，根据位置误差数据，采用比例（P）、积分（I）、微分（D）调整策略，即PID控制算法，来动态调整位置。根据偏差大小和变化趋势，动态调整控制参数（比例系数、积分时间和微分时间），生成动态调整指令。
S304中，基于生成的动态调整指令执行位置校正。按照这些调整指令，修改支吊架的实际位置，实现精确校正。
请参阅图5，根据校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略的步骤具体为：
S401：基于校正位置信息，进行策略效能分析，评估控制策略，生成策略效果评估数据；
S402：基于策略效果评估数据，使用机器学习数据分析，生成控制策略改进方案；
S403：基于控制策略改进方案，应用深度Q网络算法进行策略优化，生成新的控制策略；
S404：基于新的控制策略，实施优化控制，将新策略应用于实际操作，检验其效果和可行性，生成优化控制策略；
策略效能分析包括运用数据比对和性能指标分析，机器学习数据分析为通过算法模型分析现有策略的效率和缺陷，深度Q网络算法为利用强化学习框架，通过奖励机制迭代改进控制策略。
S401中，基于校正位置信息进行策略效能分析。这个阶段包括使用数据比对和性能指标分析来评估现有控制策略的效果，从而生成策略效果评估数据。
S402中，使用机器学习数据分析方法处理策略效果评估数据。这个步骤涉及通过算法模型分析现有策略的效率和缺陷，生成控制策略改进方案。
S403中，应用深度Q网络（DQN）算法进行策略优化。深度Q网络结合深度学习和强化学习的优点，通过奖励机制不断迭代改进控制策略。
S404中，基于新的控制策略实施优化控制。将新策略应用于实际操作，检验其效果和可行性。
请参阅图6，运用优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告的步骤具体为：
S501：基于优化控制策略，采用数据清洗与归一化技术，整理装配设备运行数据，生成预处理数据；
S502：基于预处理数据，采用长短期记忆网络进行趋势分析和模式识别，生成故障模式分析结果；
S503：基于故障模式分析结果，采用故障风险评估模型，预测故障发生的可能性，生成故障概率数据；
S504：基于故障概率数据，综合分析并制定预防措施，生成故障预测报告；
数据清洗与归一化技术具体包括去除异常值、标准化数据格式和缩放数据范围，长短期记忆网络用于分析和预测时间序列数据中的长期依赖关系，故障风险评估模型为结合历史数据和统计学方法，对潜在故障风险进行量化评估，综合分析并制定预防措施包括故障类型、预期发生时间及预防策略。
S501中，收集装配设备的运行数据，涵盖传感器读数、操作日志和维护记录。对这些数据进行清洗，移除异常值和无关数据，比如设备停机时的数据。随后，进行数据归一化，通过技术如最大最小缩放法调整数据范围，确保不同变量的一致性，使其适配长短期记忆网络的输入要求。
S502中，构建并训练一个长短期记忆网络（LSTM）模型，专门用于分析时间序列数据中的模式和趋势。通过交叉验证方法确保模型的准确性和泛化能力。利用此模型识别潜在的故障模式，如性能下降或异常行为。
S503中，基于历史数据和统计学方法构建故障风险评估模型。使用此模型计算不同故障模式的发生概率，并生成相应的故障概率数据。
S504中，进行综合分析，考虑故障类型、预期发生时间及其影响。基于这些分析结果，制定相应的预防措施，如设备维护、参数调整或操作员培训。最终，编制一份详细的故障预测报告，记录分析过程、结果及建议的预防措施。
请参阅图7，基于故障预测报告和校正位置信息，使用卷积神经网络进行实时图像分析，并生成实时调控决策的步骤具体为：
S601：基于故障预测报告和校正位置信息，采用动态图像捕捉技术，收集实时视觉数据，生成待分析图像数据；
S602：基于待分析图像数据，应用卷积神经网络进行图像内容解析，生成图像分析结果；
S603：基于图像分析结果，采用智能决策支持系统，制定初步调控决策；
S604：基于初步调控决策，进行深度分析和场景模拟，完善调控策略，生成实时调控决策；
动态图像捕捉技术包括高速摄影和实时图像传输，卷积神经网络具体为针对图像特征的深度学习模型，智能决策支持系统为结合人工智能技术和专家系统，提供实时决策方案，深度分析和场景模拟包括模拟差异化操作条件下的结果，用于优化决策方案。
S601中，利用高速摄影技术和实时图像传输系统，收集装配设备的实时视觉数据。这些数据包括设备的运动轨迹、部件的相互作用，以及其他视觉上可识别的特征。通过这些技术，生成待分析的高清图像数据集，确保获取高质量、实时的视觉信息，方便于后续分析。
S602中，应用卷积神经网络（CNN）对收集到的图像数据进行深度学习分析。CNN能够有效识别和提取图像中的关键特征，如设备部件的位置、状态和相互关系。
S603中，利用智能决策支持系统结合图像分析结果，制定初步调控策略。这一系统结合人工智能技术和专家系统的优势，基于数据分析提出有效的操作建议，如设备参数调整或操作流程的改进。
S604中，基于初步调控决策，进一步进行深入的数据分析和场景模拟。这包括在不同操作条件下模拟设备的运行结果，评估不同决策方案的效果。通过这一阶段的深度分析，完善调控策略，生成最终的实时调控决策，确保设备运行的最优状态。
请参阅图8，利用实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案的步骤具体为：
S701：基于实时调控决策和数字孪生技术，利用虚拟现实建模工具，构建数字化装配流程模型，生成数字孪生模型；
S702：基于数字孪生模型，采用仿真分析技术，模拟实际操作环境和条件，生成仿真分析数据；
S703：基于仿真分析数据，运用综合有限元分析工具，探究装配过程中的细节和挑战，生成有限元分析结果；
S704：基于有限元分析结果，进行评估和优化方案规划，细化装配流程，生成优化装配方案；
虚拟现实建模工具为结合三维建模和虚拟现实技术，创建高度逼真的数字副本，仿真分析技术为运用计算机仿真技术进行综合性能评估和故障模拟。
S701中，数字孪生模型的构建：
虚拟现实建模工具： 使用例如Unity3D的脚本语言C#，可以创建和操纵3D模型。例如，创建一个简单的立方体模型使用以下代码片段：
csharp；
GameObject cube = GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube)；
cube.transform.position = new Vector3(0, 0, 0)；
这个代码创建一个立方体并设置其在虚拟空间中的位置。
S702中，仿真分析：
仿真分析技术： 使用MATLAB进行仿真分析，例如模拟一个简单的弹簧质量系统的动态：
m = 0.5; % 质量；
k = 3; % 弹簧常数；
d = 0.2; % 阻尼系数；
sys = tf(1,[m d k])；
这个代码创建一个传递函数表示的弹簧质量系统，用于进一步的动态分析。
S703中，有限元分析（FEA）：
ANSYS APDL指令： 在ANSYS中进行结构分析，可以使用APDL语言。例如，定义材料属性和网格划分可以使用以下命令：
! 定义材料属性；
MP, EX, 1, 2e11 ! 杨氏模量；
MP, PRXY, 1, 0.3 ! 泊松比；
! 网格划分；
ET, 1, 185 ! 单元类型；
SIZE, 0.01 ! 网格尺寸；
VMESH, ALL ! 生成网格；
这些命令定义了材料属性并对模型进行了网格划分，为FEA分析做准备。
S704中， 优化方案规划：
优化算法示例： 在Python中使用简单的梯度下降算法进行优化，例如：
def gradient_descent(gradient, start, learn_rate, n_iterations):
vector = start；
for _ in range(n_iterations):
diff = -learn_rate * gradient(vector)；
vector += diff；
return vector；
请参阅图9，一种支吊架装配位置调控系统，支吊架装配位置调控系统用于执行上述支吊架装配位置调控方法，系统包括初步测量模块、实时跟踪模块、位置校正模块、控制策略优化模块、故障预测模块、装配过程优化模块；
初步测量模块基于激光测距仪，采用精确的激光三角法算法，进行初始距离测量，生成初步距离数据；
实时跟踪模块基于初步距离数据，采用特征点目标跟踪算法，执行实时跟踪，生成跟踪坐标；
位置校正模块基于跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，生成校正位置信息；
控制策略优化模块基于校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，进行控制策略优化，生成优化控制策略；
故障预测模块基于优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，生成故障预测报告；
装配过程优化模块基于实时调控决策和数字孪生技术，采用综合有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，生成优化装配方案。
系统利用激光三角法和特征点目标跟踪算法实现高精度的初始测量和动态跟踪，确保装配过程的准确性和稳定性。通过PID控制算法和深度Q网络强化学习算法，系统不仅实现了精确的位置校正，还具备自我学习和优化的能力，能够适应复杂多变的生产环境。长短期记忆网络的应用于故障预测模块，有效降低了突发故障的风险，减少停机时间和维护成本。通过数字孪生技术和有限元分析仿真工具，系统优化整个装配过程，提升安全性和生产效率。
请参阅图10，初步测量模块包括光束发射子模块、光波相位差测量子模块、激光三角测量子模块、数据融合分析子模块；
实时跟踪模块包括特征点检测子模块、目标跟踪初始化子模块、连续跟踪子模块、三维坐标转换子模块；
位置校正模块包括数据融合子模块、偏差计算子模块、PID调整策略子模块、位置微调执行子模块；
控制策略优化模块包括策略效能分析子模块、机器学习数据分析子模块、深度Q网络算法子模块、策略实施与检验子模块；
故障预测模块包括数据清洗与归一化子模块、LSTM趋势分析子模块、故障风险评估子模块、预防措施规划子模块；
装配过程优化模块包括虚拟现实建模子模块、仿真分析子模块、有限元分析子模块、优化方案规划子模块。
初步测量模块中，光束发射子模块负责发射激光束进行距离测量，光波相位差测量子模块利用测量到的相位差对距离进行精确计算，激光三角测量子模块通过发射的激光束和接收的反射光束形成的角度，配合相位差进行距离测量，数据融合分析子模块对光束发射子模块、光波相位差测量子模块和激光三角测量子模块测量的数据进行融合分析，生成可供下一步处理的初步距离数据。
实时跟踪模块中，特征点检测子模块依据初步距离数据，首先检测装配对象的特征点，目标跟踪初始化子模块确定初步的待跟踪目标，连续跟踪子模块采取特征点目标跟踪算法，根据已知的特征点对装配对象进行实时追踪，三维坐标转换子模块根据追踪来的二维图像信息，转换为三维跟踪坐标。
位置校正模块中，数据融合子模块将初步测量模块的距离数据和实时跟踪模块的跟踪坐标进行数据融合处理，偏差计算子模块计算得出当前位置和目标位置之间的差距，PID调整策略子模块使用PID控制算法对计算出的偏差进行修正，生成校正后的位置信息，位置微调执行子模块根据PID调整策略子模块生成的校正后的位置信息对支吊架的装配位置进行微调。
控制策略优化模块中，策略效能分析子模块通过收集操作数据，并进行效能分析，判定当前控制策略的有效性，机器学习数据分析子模块围绕这些操作数据，进行深度学习训练，深度Q网络算法子模块基于Q学习算法，对策略进行优化调整，生成优化后的控制策略，策略实施与检验子模块将生成的优化控制策略应用在装配过程中，并进行策略的有效性检验。
故障预测模块中，数据清洗与归一化子模块对收集到的装配设备运行数据进行预处理，LSTM趋势分析子模块使用长短期记忆网络对预处理后的数据进行趋势分析，故障风险评估子模块基于趋势分析的结果进行故障风险评估，生成故障风险报告，预防措施规划子模块根据故障风险评估结果，规划出预防措施并进行实施。
装配过程优化模块中，虚拟现实建模子模块会根据现实的装配环境，构建出一个虚拟现实模型，仿真分析子模块通过对虚拟现实模型进行仿真实验，找出影响装配过程的因素，有限元分析子模块根据仿真分析的结果，进行有限元分析以优化装配过程，优化方案规划子模块将有限元分析的结论转化为具体的优化装配方案。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种支吊架装配位置调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据；
基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标；
结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息；
根据所述校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略；
运用所述优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告；
基于所述故障预测报告和校正位置信息，使用卷积神经网络进行实时图像分析，并生成实时调控决策；
利用所述实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案；
所述初步距离数据具体为支吊架到激光测距仪的直线距离数值，所述跟踪坐标包括支吊架在三维空间中的X、Y、Z坐标点，所述校正位置信息具体指对支吊架位置的微调信息，所述优化控制策略具体为根据环境变化自动调整的控制参数，所述故障预测报告包括潜在故障类型和预期发生时间，所述实时调控决策具体指对装配策略的即时调整方案，所述优化装配方案包括改进的装配步骤、参数调整和潜在风险规避措施。
2.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，基于激光测距仪，采用激光三角法算法，对支吊架进行初步距离测量，并生成初步距离数据的步骤具体为：
基于激光测距仪，采用光束发射技术，发射稳定激光至支吊架，进行初步定位，生成激光反射数据；
基于所述激光反射数据，采用光波相位差测量方法，接收并分析反射回来的激光波相位差异，生成接收激光数据；
基于所述接收激光数据，采用激光三角测量法，计算支吊架的位置，生成位置测量数据；
基于所述位置测量数据，采用数据融合和分析技术，综合处理数据进行初步距离测量，生成初步距离数据；
所述光束发射技术为使用预设角度的激光束保障光束传播，所述光波相位差测量方法包括使用光电探测器来测量光波的相位变化，所述激光三角测量法为通过测量激光反射角度和原始激光角度之间的差异来确定物体的位置，所述数据融合和分析技术具体为将差异化来源的测量数据合并处理。
3.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，基于所述初步距离数据，采用基于特征点的目标跟踪算法，对支吊架进行实时跟踪，并生成跟踪坐标的步骤具体为：
基于所述初步距离数据，采用特征点检测算法，识别支吊架的关键特征点，生成特征点数据；
基于所述特征点数据，采用目标跟踪初始化算法，初始化支吊架的跟踪过程，生成跟踪初始化数据；
基于所述跟踪初始化数据，采用连续跟踪算法，持续监测支吊架的位置变化，生成实时位置数据；
基于所述实时位置数据，采用三维坐标转换算法，将跟踪数据转换为三维空间坐标，生成跟踪坐标；
所述特征点检测算法为利用计算机视觉技术对物体的关键特征进行识别，所述目标跟踪初始化算法具体为设置初始跟踪参数，包括跟踪窗口的大小和位置，所述三维坐标转换算法具体为将二维图像数据转化为三维空间中的坐标点。
4.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，结合所述跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，并生成校正位置信息的步骤具体为：
基于所述跟踪坐标和初步距离数据，采用数据融合算法，整合空间和距离信息，生成综合位置数据；
基于所述综合位置数据，采用偏差计算算法，分析位置偏差，生成位置误差数据；
基于所述位置误差数据，采用PID调整策略，调整位置，生成动态调整指令；
基于所述动态调整指令，执行位置校正，按照调整指令修改支吊架的实际位置，生成校正位置信息；
所述数据融合算法具体为使用加权平均和时间序列分析来合并数据，所述偏差计算算法包括利用统计误差模型来定量评估位置偏差，所述PID调整策略具体为根据偏差大小动态调整控制参数。
5.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，根据所述校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，优化控制策略，并生成优化控制策略的步骤具体为：
基于所述校正位置信息，进行策略效能分析，评估控制策略，生成策略效果评估数据；
基于所述策略效果评估数据，使用机器学习数据分析，生成控制策略改进方案；
基于所述控制策略改进方案，应用深度Q网络算法进行策略优化，生成新的控制策略；
基于所述新的控制策略，实施优化控制，将新策略应用于实际操作，检验其效果和可行性，生成优化控制策略；
所述策略效能分析包括运用数据比对和性能指标分析，所述机器学习数据分析为通过算法模型分析现有策略的效率和缺陷，所述深度Q网络算法为利用强化学习框架，通过奖励机制迭代改进控制策略。
6.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，运用所述优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，并生成故障预测报告的步骤具体为：
基于所述优化控制策略，采用数据清洗与归一化技术，整理装配设备运行数据，生成预处理数据；
基于所述预处理数据，采用长短期记忆网络进行趋势分析和模式识别，生成故障模式分析结果；
基于所述故障模式分析结果，采用故障风险评估模型，预测故障发生的可能性，生成故障概率数据；
基于所述故障概率数据，综合分析并制定预防措施，生成故障预测报告；
所述数据清洗与归一化技术具体包括去除异常值、标准化数据格式和缩放数据范围，所述长短期记忆网络用于分析和预测时间序列数据中的长期依赖关系，所述故障风险评估模型为结合历史数据和统计学方法，对潜在故障风险进行量化评估，所述综合分析并制定预防措施包括故障类型、预期发生时间及预防策略。
7.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，基于所述故障预测报告和校正位置信息，使用卷积神经网络进行实时图像分析，并生成实时调控决策的步骤具体为：
基于所述故障预测报告和校正位置信息，采用动态图像捕捉技术，收集实时视觉数据，生成待分析图像数据；
基于所述待分析图像数据，应用卷积神经网络进行图像内容解析，生成图像分析结果；
基于所述图像分析结果，采用智能决策支持系统，制定初步调控决策；
基于所述初步调控决策，进行深度分析和场景模拟，完善调控策略，生成实时调控决策；
所述动态图像捕捉技术包括高速摄影和实时图像传输，所述卷积神经网络具体为针对图像特征的深度学习模型，所述智能决策支持系统为结合人工智能技术和专家系统，提供实时决策方案，所述深度分析和场景模拟包括模拟差异化操作条件下的结果，用于优化决策方案。
8.根据权利要求1所述的支吊架装配位置调控方法，其特征在于，利用所述实时调控决策和数字孪生技术，采用基于有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，并生成优化装配方案的步骤具体为：
基于所述实时调控决策和数字孪生技术，利用虚拟现实建模工具，构建数字化装配流程模型，生成数字孪生模型；
基于所述数字孪生模型，采用仿真分析技术，模拟实际操作环境和条件，生成仿真分析数据；
基于所述仿真分析数据，运用综合有限元分析工具，探究装配过程中的细节和挑战，生成有限元分析结果；
基于所述有限元分析结果，进行评估和优化方案规划，细化装配流程，生成优化装配方案；
所述虚拟现实建模工具为结合三维建模和虚拟现实技术，创建高度逼真的数字副本，所述仿真分析技术为运用计算机仿真技术进行综合性能评估和故障模拟。
9.一种支吊架装配位置调控系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的支吊架装配位置调控方法，所述系统包括初步测量模块、实时跟踪模块、位置校正模块、控制策略优化模块、故障预测模块、装配过程优化模块；
所述初步测量模块基于激光测距仪，采用精确的激光三角法算法，进行初始距离测量，生成初步距离数据；
所述实时跟踪模块基于初步距离数据，采用特征点目标跟踪算法，执行实时跟踪，生成跟踪坐标；
所述位置校正模块基于跟踪坐标和初步距离数据，采用PID控制算法，进行位置校正，生成校正位置信息；
所述控制策略优化模块基于校正位置信息，采用深度Q网络强化学习算法，进行控制策略优化，生成优化控制策略；
所述故障预测模块基于优化控制策略，结合长短期记忆网络，分析装配设备运行数据，进行故障预测，生成故障预测报告；
所述装配过程优化模块基于实时调控决策和数字孪生技术，采用综合有限元分析的仿真工具，模拟装配过程，生成优化装配方案。
10.根据权利要求9所述的支吊架装配位置调控系统，其特征在于，所述初步测量模块包括光束发射子模块、光波相位差测量子模块、激光三角测量子模块、数据融合分析子模块；
所述实时跟踪模块包括特征点检测子模块、目标跟踪初始化子模块、连续跟踪子模块、三维坐标转换子模块；
所述位置校正模块包括数据融合子模块、偏差计算子模块、PID调整策略子模块、位置微调执行子模块；
所述控制策略优化模块包括策略效能分析子模块、机器学习数据分析子模块、深度Q网络算法子模块、策略实施与检验子模块；
所述故障预测模块包括数据清洗与归一化子模块、LSTM趋势分析子模块、故障风险评估子模块、预防措施规划子模块；
所述装配过程优化模块包括虚拟现实建模子模块、仿真分析子模块、有限元分析子模块、优化方案规划子模块。
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