摘要
本发明涉及自动化的技术领域,提供了热处理炉的生产计划自动生成方法及系统,包括:获取订单管理系统的生产需求,并获取预设的第一相关数据和第二相关数据;将第一相关数据、第二相关数据以及生产需求输入预设的机器学习模型,预测出热处理炉的相关生产参数;根据相关生产参数生成生产计划草案;将控制参数输入预设的模拟仿真模块,预测出预测加热温度、预测保温时间以及预测冷却速率并与预设标准进行对比,得到误差参数,基于误差参数对控制参数进行补偿,得到生产处理炉的生产计划。通过机器学习模型预测热处理过程参数,自动生成生产计划,改善在制定热处理生产计划时,存在着参数准确度低、制定效率慢、难以适应复杂多变的生产需求的问题。
技术关键词
计划自动生成方法
误差参数
热处理炉
速率
保温
机器学习模型
材料数据库
订单管理系统
查询算法
加热
神经网络模型
预测误差
时间序列预测模型
自动生成系统
粒子群优化算法
数字孪生技术
系统为您推荐了相关专利信息
结构预测方法
强化学习方法
强化学习环境
聚类方法
生成知识图谱
坐标系
状态监测方法
地球自转角速度
误差参数值
姿态误差
动态监测方法
决策层数据融合
内保温板
多模态
热流传感器
信道通信方法
通信系统
编码向量
速率
下行链路多用户
风险
软弱围岩隧道
多源监测数据
趋势预测模型
误差反向传播神经网络