摘要
本发明涉及一种基于聚类分析模型的智能键合铜丝的功率控制方法及系统,包括:数据采集模块,用于实时获取铜丝键合过程中涉及的多维参数;数据预处理模块,用于对所采集的数据进行归一化、降噪和特征提取处理;聚类分析模块,用于将聚类算法对特征数据进行聚类,生成多个特征簇;功率预测模块,基于聚类结果和历史数据,利用深度学习算法预测所需的最优功率;动态功率调整模块,用于实时预测功率调整功率输出;通过聚类分析、深度学习、PID控制技术手段,有效解决了铜丝键合过程中的功率控制问题,显著提高了工艺的稳定性和生产效率,具有重要的应用价值。
技术关键词
键合铜丝
数据采集模块
功率控制方法
优化系统参数
深度学习算法
粗糙度
PID控制算法
加权平均法
功率值
工况
PID控制技术
无监督学习方法
动态
深度神经网络模型
功率控制系统
激光位移传感器
压力
系统为您推荐了相关专利信息
公安大数据
构建分类模型
交叉验证方法
特征选择
预测系统
磨损特征
智能预警系统
曲线
振动特征
数据处理模块
数字高程模型
卫星测高数据
生成方法
特征点
河道断面
大数据处理框架
电子地图
地理信息系统
智能设备
资源
分析评价方法
指标
平台配置数据
监测历史数据
云平台运维