摘要
本发明公开了一种机电产品智能化生产过程中的标准化管理方法,该方法将机电产品组装流程细分为n步,确定每步最优及可接受控制参数范围,并归一化为标准数据,实时采集各步控制参数,形成时间窗口数据并归一化,构建深度学习模型,用实际数据训练至最优,模型预测下一时间窗口数据,与当前监测数据比较变化率,超阈值则调整相应步骤参数,再将预测数据与标准数据比相似度,低于阈值则全面调整至最优参数;本发明的方法能够确保生产过程的稳定性和一致性,显著提升生产效率、产品质量和智能化水平,为机电产品的智能制造提供了有力支持。
技术关键词
标准化管理方法
记忆单元
深度学习网络模型
Hadamard矩阵
构建深度学习网络
参数
长短期记忆网络
深度学习模型
数据比
非线性
周期
传感器
序列
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训练样本数据
预测模型训练方法
记忆单元
序列
关系
双有源桥变换器
故障预测模型
故障预测方法
深度信任网络
变压器漏感
无线通信传输方法
通信拓扑结构
反射面
资源分配策略
凸优化算法