摘要
本发明涉及全面工厂控制技术领域,具体为一种高精密多层PCBA全自动生产线智能调度优化方法,包括:实时获取产线物理设备数据流,进行特征提取、对齐并通过数据融合模型生成生产状态数据集;然后,运行数据驱动模型以预测关键生产指标与隐含状态,同时建立运行机理模型模拟设备物理行为;构建数字孪生模型,采用物理信息神经网络深度融合数据驱动模型的预测结果与机理模型的模拟结果,计算并更新生产线的数字孪生状态;最后,应用启发式优化算法生成优化的生产调度方案,并结合预定义的自适应控制规则生成实时的可执行控制指令以调整工艺参数。本发明能够提升PCBA生产线的调度效率及对动态环境的自适应能力。
技术关键词
调度优化方法
全自动生产线
多源特征
时域统计特征
数据驱动模型
物理设备
数字孪生模型
轻量级卷积神经网络
指标
自动光学检测设备
融合数据驱动
综合性
频域特征
加权融合算法
参数
可编程逻辑控制器
制造执行系统
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智能决策系统
三维振动传感器
爆破振动信号
边坡
反馈控制模块
凝胶材料
分子模型
多源特征
集成学习模型
流变学特征
调度优化方法
抽水蓄能电站
电网运行约束
节点
机组运行约束
热力学模型参数
空调设备
机房空调
节能控制方法
多源特征
协同调度系统
分布式设备
协同调度策略
产能
动态