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龙图腾网获悉宁波信跃电子科技有限公司申请的专利一种汽车嵌件注塑批次尾节点成型品质检验方法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：CN116985364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310849575.X，技术领域涉及：B29C45/76；该发明授权一种汽车嵌件注塑批次尾节点成型品质检验方法是由廖紫洋;章涛;沈钱;张常轩;陈勇旗;陈杨设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车嵌件注塑批次尾节点成型品质检验方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车嵌件注塑批次尾节点成型品质检验方法，其对尾节点成型品质合格的汽车嵌件注塑批次的采样数据进行预处理，对应得到批次特征矩阵；将所有批次特征矩阵转换成一个数据矩阵，通过计算该数据矩阵中的各列向量中所有元素的平均值和标准差来实施标准化处理，对标准化处理后的数据矩阵实施奇异值分解，进而获取尾节点成型品质检验阈值；结合上述数据矩阵中的各列向量中所有元素的平均值和标准差、奇异值分解得到的酉矩阵和对角矩阵、尾节点成型品质检验阈值，利用注塑机最新采集的汽车嵌件注塑批次的采样数据即时检验尾节点成型品质；优点是能够分析测量变量间的关系和采样时间先后上的数据关系，能够消除特征中的冗余。

本发明授权一种汽车嵌件注塑批次尾节点成型品质检验方法在权利要求书中公布了：1.一种汽车嵌件注塑批次尾节点成型品质检验方法，其特征在于具体包括以下步骤： 步骤1：对尾节点成型品质合格的汽车嵌件注塑批次的采样数据进行预处理，具体包括以下所示步骤1.1至步骤1.3所示； 步骤1.1：从注塑机对应的历史数据库中，选取尾节点成型品质合格的B个汽车嵌件注塑批次的采样数据，对应表示成B个批次数据矩阵，并对应记为X1,X2,…,XB；其中，第b个批次数据矩阵为Xb，Xb中的第1列数据至第13列数据分别由注塑机的13个测量变量在Nb个采样时间节点采集到的数据组成，这13个测量变量排列顺序是：油缸压力、喷嘴压力、塑化压力、模腔压力、螺杆行程、螺杆转速、料筒一段温度、料筒二段温度、料筒三段温度、料筒四段温度、油液温度、喷嘴温度、模具温度，Xb的维数为Nb×13，编号b＝1,2,…,B； 步骤1.2：分别对X1,X2,…,XB实施标准化处理，对应得到标准化处理后的批次数据矩阵，并对应记为具体的实施过程包括以下所示步骤A1至步骤D1； 步骤A1：设置b＝1，再设置X＝Xb； 步骤B1：将X中的第1列向量、第2列向量，至第13列向量分别依次记为x1,x2,…,x13；再计算X中的各列向量中所有元素的平均值和标准差，将X中的各列向量中所有元素的平均值分别依次记为μ1,μ2,…,μ13，将X中的各列向量中所有元素的标准差分别依次记为δ1,δ2,…,δ13；其中，μ1和δ1分别对应表示x1中所有元素的平均值和标准差，μ2和δ2分别对应表示x2中所有元素的平均值和标准差，μ13和δ13分别对应表示x13中所有元素的平均值和标准差； 步骤C1：依次设置m＝1,2,…,13，并同时根据公式对x实施标准化处理，得到标准化处理后的列向量再将合并成一个数据矩阵，记为其中，x表示X中的第m列向量，表示x经标准化处理后得到的列向量，μ表示x中所有元素的平均值，δ表示x中所有元素的标准差； 步骤D1：设置标准化处理后的第b个批次数据矩阵为再判断b是否小于B，若是，则设置b＝b+1，再设置X＝X，并返回步骤B1继续执行；若否，则得到标准化处理后的批次数据矩阵 步骤1.3：分别对实施特征等长处理，对应得到B个13×13维的批次特征矩阵，并对应记为Φ1,Φ2,…,ΦB，具体包括以下所示步骤A2至步骤C2； 步骤A2：设置b＝1，再设置 步骤B2：迭代求取对应的左变换矩阵和右变换矩阵从而使矩阵中对角线上元素的平方和最大； 步骤C2：设置Φb＝Φ；然后判断b是否小于B，若是，则设置b＝b+1，再设置并返回步骤B2继续执行；若否，则得到B个批次特征矩阵Φ1,Φ2,…,ΦB；其中，每个批次特征矩阵的维数都是13×13； 步骤2：建立尾节点成型品质是否合格的检验机制，具体包括以下所示步骤2.1至步骤2.5； 步骤2.1：根据公式分别将批次特征矩阵Φ1,Φ2,…,ΦB展开成各自对应的行向量，并对应记为φ1,φ2,…,φB；再将φ1,φ2,…,φB合并成一个B×169维的数据矩阵，记为Y；其中，φb表示Φb对应的行向量，分别对应表示Φb中的第1行向量、第2行向量、…、第13行向量，Y中的第1行向量、第2行向量，至第B行向量分别等于φ1,φ2,…,φB，编号b＝1,2,…,B； 步骤2.2：将Y中的第1列向量、第2列向量，至第169列向量分别依次记为y1,y2,…,y169；再计算Y中的各列向量中所有元素的平均值和标准差，将Y中的各列向量中所有元素的平均值分别依次记为ζ1,ζ2,…,ζ169，将Y中的各列向量中所有元素的标准差分别依次记为θ1,θ2,…,θ169；再根据公式分别对y1,y2,…,y169实施标准化处理，对应得到标准化处理后的列向量，并对应记为其中，yj表示Y中的第j列向量，表示yj经标准化处理后得到的列向量，ζ1和θ1分别对应表示y1中所有元素的平均值和标准差，ζ2和θ2分别对应表示y2中所有元素的平均值和标准差，ζ169和θ169分别对应表示y169中所有元素的平均值和标准差，ζj和θj分别对应表示Y中的第j列向量yj中所有元素的平均值和标准差，列编号j＝1,2,…,169； 步骤2.3：将合并成一个B×169维的数据矩阵，记为再对实施奇异值分解，即：其中，U和V表示奇异值分解的两个酉矩阵，S表示一个由非零奇异值组成的对角矩阵，上标号“T”表示矩阵或向量的转置； 步骤2.4：根据公式Θ＝UUT计算出矩阵Θ；然后计算Θ中对角线上B个元素的平均值p和标准差q；再设置尾节点成型品质检验阈值等于p+3.5q； 步骤2.5：保留实施尾节点成型品质检验的参数，具体包括：步骤2.2中的平均值ζ1,ζ2,…,ζ169和标准差θ1,θ2,…,θ169，步骤2.3中的酉矩阵V和对角矩阵S，步骤2.4中的尾节点成型品质检验阈值 步骤3：利用注塑机最新采集的汽车嵌件注塑批次的采样数据即时检验尾节点成型品质，具体包括以下所示步骤3.1至步骤3.5； 步骤3.1：在最新的汽车嵌件注塑批次完成后，即时获取相应的采样数据，并将其表示成一个批次数据矩阵，记为Xnew；其中，Xnew中的第1列数据至第13列数据依次分别对应于步骤1.1中的13个测量变量； 步骤3.2：按照步骤B1和步骤C1的过程，以相同的方式对Xnew实施标准化处理，得到标准化处理后的批次数据矩阵，记为 步骤3.3：设置然后按照步骤B2的过程，以相同的方式迭代求取Znew对应的左变换矩阵Unew和右变换矩阵Vnew；再计算矩阵Φnew＝UnewZnewVnew； 步骤3.4：根据公式将Φnew展开成对应的行向量，记为y；再根据公式对y中的各个元素分别实施标准化处理，对应得到标准化处理后的行向量，记为其中，对应表示Φnew中的第1行向量、第2行向量、…、第13行向量，yj表示y中的第j个元素，表示y中的第j个元素，列编号j＝1,2,…,169； 步骤3.5：根据公式计算检验指标再判断是否大于若否，则认为尾节点成型品质合格；若是，则认为尾节点成型品质不合格；检验完成后再返回步骤3.1继续对最新的汽车嵌件注塑批次实施尾节点成型品质检验。

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