摘要
本申请涉及一种绿色脱漆自循环处理设备的控制方法,涉及油漆清洗技术领域,包括以下步骤:S1、采集清水罐、原液罐、浸泡罐和周转罐的液位信号,以及pH值、液温、电导率、泵体振动频率、电机电流与电机电压的数值;S2、控制清水泵向浸泡罐注入设定体积的清水,控制原液泵注入原液,配制脱漆用清洗液,其中清洗液浓度通过基于工件材质类型、漆层厚度和历史脱漆记录建立的机器学习模型计算得出。通过基于工件材质类型、漆层厚度和历史脱漆记录的机器学习模型,精确计算清洗液的浓度,实现了清洗液的自动配比,不仅提高了脱漆效果的稳定性,还能根据不同工件的特性动态调整配比,减少了过度腐蚀或清洗不彻底的风险,从而提高了生产效率和工件质量。
技术关键词
清洗液
机器学习模型
原液
浸泡罐
pH值
油漆清洗技术
工件
深度学习模型
泵体
卷积神经网络提取
历史维修记录
清水泵
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参数
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