摘要
本发明涉及一种车辆电控装配车间监控管理方法,属于车间监控管理技术领域。方法包括:通过覆盖所有高度螺钉的拧紧实验采集合格与故障扭矩‑角度曲线,计算斜率安全阈值、斜率衰减系数和行程系数作为物理参数,通过工况参数向量化并以物理参数为标签建立参数库;基于构建的参数库建立识别模型和补偿模型,并通过迁移学习对模型进行优化;通过读取螺栓规格采用识别模型实时生成静态特征向量,采用补偿模型融合静态特征与实时扭矩序列更新物理参数,并通过双策略监控拧紧状态,故障时分类异常类型。本发明通过构建螺钉物理参数库,结合静态工况识别与动态摩擦补偿模型,利用实时匹配螺栓规格并采用双策略监控扭矩曲线,实现高度自适应的拧紧控制。
技术关键词
监控管理方法
建立识别模型
螺栓规格
机器学习模型训练
静态特征
比率
故障分类器
工况参数
动态摩擦补偿
车辆
动态监控
曲线
移动平均滤波
故障特征提取
物理
特征提取能力
GRU模型
生成数据集
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随机森林模型
双时间尺度
梯度提升模型
制剂
决策
意图识别方法
多模态
静态特征
意图分类模型
融合特征
电极基体材料
微观组织结构
机器学习算法
非线性映射关系
电化学阻抗谱
机器学习优化
数据清洗方法
专家系统
数据清洗系统
子模块
视频帧
协同检测方法
动静态特征
重构
动态特征提取