摘要
本申请提出的一种矿物铸件生产数据分析方法,涉及生产监测技术领域,通过基于矿物颗粒分布与固化缺陷的关联映射,并用于根据输入的震动频谱中的时频特征以及声发射信号的能量熵,输出微孔洞与裂纹存在的预测概率,然后,将时频特征以及能量熵输入目标深度模型,基于目标深度模型的输出结果,对执行终端进行调控。本申请提出的一种矿物铸件生产数据分析方法,将传统独立监测的振动频谱与声发射信号通过注意力机制融合,解决了单一数据源无法进行缺陷预测的问题,同时,于实时缺陷概率预测动态调整工艺参数,实现缺陷预防式生产。
技术关键词
矿物铸件
控制终端
数据分析方法
检测终端
梅尔倒谱系数
深度学习模型
声发射
数据分析系统
工业物联网
X射线探伤检测
分布方差
裂纹
温度监测终端
模糊PID算法
孔洞
传感器
阶段
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数据分析方法
基因芯片
多模态数据融合
矩阵
表型特征
综合支吊架
数据分析方法
BIM建筑模型
规则集
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综合评价方法
实时监控系统
控制终端
数字孪生技术
环境监测传感器
数据处理控制系统
智能机器人交互
处理单元
模式
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