[发明专利]回焊炉炉温调节方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及回焊生产领域，提供一种回焊炉炉温调节方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取产品数据，对产品数据进行标注，经计算得到前置工站初始特征数据和回焊初始特征数据，处理前置工站初始特征数据和回焊初始特征数据得到前置工站特征数据和回焊特征数据；合并前置工站特征数据与回焊特征数据作为输入数据，并将输入数据并输入至训练完成的神经网络模型，输出预测结果，并根据预测结果调节回焊炉的每个回焊温区的炉温。本发明可以实现对各回焊炉的炉温进行实时调节，从而提升焊接良率。

技术领域

本发明涉及回焊生产领域，具体涉及一种回焊炉炉温调节方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现有技术中，对于回焊炉炉温的设定与调节主要依靠人员的不断试错，最终取较优炉温，实验次数有限且与作业人员经验息息相关。通常，一旦设定完成后，除周期性调节外，炉温便不再进行调节，从而使得回焊炉的不良焊接风险增加。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种回焊炉炉温调节方法、装置、电子设备及存储介质以对各回焊炉的炉温进行实时调节。

本申请的第一方面提供一种回焊炉炉温调节方法，包括：

获取回焊炉的产品数据，所述产品数据包括前置工站数据及每个回焊温区的回焊数据，所述回焊数据包括上、下炉膛温度；

基于所述前置工站数据，得到前置工站初始特征数据，计算回焊数据中上、下炉膛温度均值作为回焊初始特征数据；

基于所述前置工站初始特征数据，得到前置工站特征数据；

对于所述每个回焊温区相邻的两个回焊温区的回焊初始特征数据进行加权计算得到所述每个回焊温区的加权和，基于所述每个回焊温区的所述加权和得到所述每个回焊温区的第一回焊特征数据，并基于所述每个回焊温区的所述回焊初始特征数据得到所述每个回焊温区的第二回焊特征数据，合并所述每个回焊温区的第一回焊特征数据与第二回焊特征数据得到回焊特征数据；

合并所述前置工站特征数据与所有回焊温区的回焊特征数据并得到合并结果，将所述合并结果作为输入数据，并输入至训练完成的神经网络模型，输出所述每个回焊温区的温度预测结果；

根据所述温度预测结果调节所述每个回焊温区的炉温。

可选地，所述方法还包括：

获取第一炉温数据、设备运行参数、第一关键指标、第二炉温数据、第一商品生产数据、第一设备寿命数据及第二商品生产数据；

处理所述第一炉温数据；

将处理后的所述第一炉温数据与所述设备运行参数输入第一回归模型，通过所述第一回归模型拟合所述第一关键指标，得到关键指标预测模型；

处理所述第二炉温数据，将处理后的所述第二炉温数据与所述设备运行参数输入所述关键指标预测模型，通过所述关键指标预测模型预测第二关键指标；

以所述第一关键指标与第一商品生产数据为第二回归模型的输入，以第一设备寿命数据为所述第二回归模型的输出，训练所述第二回归模型，得到寿命预测模型；

将所述第二关键指标与所述第二商品生产数据输入所述寿命预测模型，通过所述寿命预测模型预测回焊温区的设备使用寿命。

可选地，所述方法包括：

获取炉后光学检测数据及维修记录数据；

根据所述炉后光学检测数据及所述维修记录数据对所述产品数据进行标注；

根据所述标注对所述产品数据进行处理得到训练数据，使用所述训练数据训练神经网络模型，得到训练完成的神经网络模型。

可选地，所述基于所述前置工站数据，得到前置工站初始特征数据包括：