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阿米斯科自动化元件(深圳)有限公司王昌获国家专利权

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龙图腾网获悉阿米斯科自动化元件(深圳)有限公司申请的专利一种电磁线圈智能生产控制方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118866548B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410887144.7,技术领域涉及:H01F41/04;该发明授权一种电磁线圈智能生产控制方法及系统是由王昌;姜鲁鑫;熊桂涛设计研发完成,并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

一种电磁线圈智能生产控制方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种电磁线圈智能生产控制方法及系统。所述方法包括以下步骤:根据电磁线圈设计图进行线圈数字化处理,生成三维线圈数字模型;根据三维线圈数字模型进行体素绕制轨迹映射,并进行自适应绕制轨迹调整,得到优化线圈绕制轨迹数据;基于优化线圈绕制轨迹数据进行实时线圈绕制图像采集,生成实时线圈绕制图像数据;根据实时线圈绕制图像数据进行匝层线径变化趋势预测,生成线径变化趋势数据;根据线径变化趋势数据进行张力反馈控制策略处理,并进行多层线径一致性分析,得到电磁线圈品质评分数据。本发明通过对电磁线圈绕制进行多层线径一致性增强,实现电磁线圈张力精密控制。

本发明授权一种电磁线圈智能生产控制方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种电磁线圈智能生产控制方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:对电磁线圈设计图进行线圈几何特征识别,得到线圈拓扑结构数据;根据线圈拓扑结构数据进行关键工艺参数补充处理,得到关键线圈工艺参数;利用关键线圈工艺参数对线圈拓扑结构数据进行线圈数字化处理,生成三维线圈数字模型;其中关键线圈结构参数包括线圈材料属性数据、线圈绕组属性数据以及线圈电气属性数据; 步骤S2:对三维线圈数字模型进行线圈体素绕制网络分析,生成体素绕制拓扑网络数据;根据体素绕制拓扑网络数据进行体素绕制轨迹映射,得到初步线圈绕制轨迹数据;对初步线圈绕制轨迹数据进行自适应绕制轨迹调整,得到优化线圈绕制轨迹数据; 步骤S3:基于优化线圈绕制轨迹数据利用智能电磁线圈生产装置进行智能制造执行,并进行实时线圈绕制图像采集,生成实时线圈绕制图像数据;根据实时线圈绕制图像数据进行匝层线径变化趋势预测,生成线径变化趋势数据; 步骤S4:根据线径变化趋势数据进行张力反馈控制策略处理,得到张力反馈控制数据;根据张力反馈控制数据进行线径一致性补偿控制,并进行线径补偿控制效果采集,得到线径补偿效果数据;根据线径补偿效果数据进行多层线径一致性分析,生成多层线径一致性指数;其中,步骤S4具体为: 步骤S41:根据线径变化趋势数据进行线径趋势量化处理,生成量化线径变化率数据; 步骤S42:对量化线径变化率数据进行本征模式分析,得到线径变换特征数据; 步骤S43:通过预设的线径变化阈值对线径变换特征数据进行趋势高斯累积分布计算,并进行线径变化等级判断,当线径变化等级低于线径变化阈值时,将对应的绕制圈层标记为稳定绕制圈层;当线径变化等级高于或者等于线径变化阈值时,将对应的绕制圈层标记为异常绕制圈层; 步骤S44:基于异常绕制圈层通过优化线圈绕制轨迹数据对线径变换特征数据进行张力反馈控制策略处理,得到张力反馈控制数据;其中,步骤S44具体为: 步骤S441:通过优化线圈绕制轨迹数据对线径变换特征数据进行预设轨迹偏差计算,生成绕制轨迹偏差值; 步骤S442:通过预设的绕制时间窗口对绕制轨迹偏差值进行偏差时序分析,得到动态偏差时序特征数据; 步骤S443:基于动态偏差时序特征数据进行模糊隶属度计算,得到偏差模糊特征矩阵; 步骤S444:利用张力传感器获取实时张力监测数据;通过预设的张力模糊控制规则库对实时张力监测数据进行模糊推理计算,生成模糊张力控制数据; 步骤S445:基于模糊张力控制数据利用张力模糊控制规则库对偏差模糊特征矩阵进行解模糊化处理,得到精准张力调整量序列数据; 步骤S446:根据精准张力调整量序列数据进行自适应控制参数调整,生成张力反馈控制数据; 步骤S45:通过张力反馈控制数据利用智能电磁线圈生产装置对线圈下一匝层进行实时线径一致性补偿控制,并进行线径补偿控制效果采集,得到线径补偿效果数据; 步骤S46:根据线径补偿效果数据进行多层线径一致性计算,生成多层线径一致性指数; 步骤S5:根据多层线径一致性指数进行电磁线圈品质评分,得到电磁线圈品质评分数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人阿米斯科自动化元件(深圳)有限公司,其通讯地址为:518000 广东省深圳市宝安区燕罗街道燕川社区大华路1号A栋101;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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