摘要
本发明涉及信息技术领域的一种异形弹簧绕制过程中应力分布均匀化的方法,包括:通过机器学习算法对历史绕制数据进行分析,建立快速换型时的张力调节模型,预测换型后的初始绕制阶段线材的应力分布情况,结合实时张力数据,动态调整伺服电机的响应速度,减少张力调节滞后现象;根据绕制应力分布预测模型,采用强化学习算法优化伺服电机的控制策略,使线材在绕制过程中的张力分布更加均匀,判断线材的应力分布是否达到预设标准,若未达到则进一步调整伺服电机的控制参数。
技术关键词
应力
异形弹簧
线材
伺服电机
绕制设备
优化控制策略
数据
PID算法
机器学习算法
强化学习算法
机器学习模型
滞后现象
实时状态信息
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深度学习算法
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