一种基于深度学习的智能拧紧工具产能调配系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的智能拧紧工具产能调配系统及方法，涉及拧紧工具技术领域，本发明，实时捕获多模态数据，利用注意力机制动态调整数据权重，结合深度学习算法对产能进行预测，快速响应动态生产需求和突发任务；异常处理方面引入变分自编码器VAE模型，重构误差和分布偏差双重指标，捕捉异常模式，并结合无监督学习建立正常运行数据的概率分布模型，显著降低了误报和漏报率；通过闭环机制将异常数据实时回馈产能预测模块，动态优化深度学习模型参数，使系统能够适应生产任务的变化和工具性能的衰减；并采用调配模块通过任务优先级分配工具类型和路径优化，提高资源利用效率，减少工具冲突和工位等待时间。