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申请/专利权人：方大控股有限公司

摘要：本发明公开了基于机器学习的钻头热扭转加工的质量预测方法及装置，涉及工业生产管理技术领域，包括：S1：质量监测指令接收和加工监测信号传输，S2：生产质量检测数据和成品样本质量数据获取，S3：生产质量预测标签信息获取输出，本发明在接收到钻头热扭转加工的质量监测指令之后，则启动局域分控终端对待加工构件进行生产质量检测，大幅提升了管理的时效性，针对钻头生产进行及时的质量监管，弥补了当前仅在一段周期内进行汇总而得到周期总体生产质量验证结果所造成的不足，通过对钻头进行及时的生产管理，从而使得整个生产过程中的潜在问题能够被及时发现和解决，有利于提升钻头整体生产效率和生产质量。

主权项：1.基于机器学习的钻头热扭转加工的质量预测方法，其特征在于，包括：全域集成总控终端接收钻头热扭转加工的质量监测指令，并将预备执行热扭转加工的钻头原构件标记为待加工构件，同时集成总控终端传输加工监测信号至局域分控终端；局域分控终端对待加工构件进行生产质量检测，得到待加工构件的生产质量检测数据输入至云端数据处理中心，并从数据管理服务器内提取待加工构件的成品样本质量数据同步输入至云端数据处理中心；云端数据处理中心接收待加工构件的生产质量检测数据和待加工构件的成品样本质量数据进行汇聚处理，得到待加工构件的生产质量预测标签信息，并将生产质量预测标签信息传输至全域集成总控终端的视觉显示窗口进行输出显示；根据待加工构件的生产质量预测标签信息，处理得到待加工构件的生产质量判定结果，若生产质量判定结果为总体质量合格，则将待加工构件的加工成品钻头标记为有效成品钻头；获取有效成品钻头的全流程加工执行参数，并通过云端数据处理中心对全流程加工执行参数进行处理，得到有效成品钻头的全流程加工执行参数对应的离散值，所述离散值用于表征有效成品钻头的全流程加工执行参数的总体离散程度；基于有效成品钻头的全流程加工执行参数对应的离散值，并与数据管理服务器内的参考离散值进行比对，若有效成品钻头的全流程加工执行参数对应的离散值高于参考离散值，则统计有效成品钻头的生产质量检测数据存储至数据管理服务器中；所述有效成品钻头的全流程加工执行参数对应的离散值，具体处理条件为： 其中，α表示有效成品钻头的全流程加工执行参数对应的离散值，τj表示有效成品钻头的全流程加工执行参数中的第j个元素离散系数，MAXτ表示有效成品钻头的全流程加工执行参数中的最大元素离散系数，MINτ表示有效成品钻头的全流程加工执行参数中的最小元素离散系数，Aj表示有效成品钻头的全流程加工执行参数中的第j个元素值，ΔBj表示数据管理服务器内提取的有效成品钻头的全流程加工执行参数中的第j个元素均衡值，j为各元素编号，j＝1，2，...，n，n为元素数目；所述局域分控终端对待加工构件进行生产质量检测，其中生产质量检测包括冷拉检测、加热检测以及扭转检测；所述冷拉检测是对待加工构件的冷拉过程进行检测，得到待加工构件的第一冷拉质量数据；所述加热检测是对待加工构件的加热过程进行检测，得到待加工构件的第二加热质量数据；所述扭转检测是对待加工构件的扭转过程进行检测，得到待加工构件的第三扭转质量数据；所述待加工构件的生产质量检测数据，其中生产质量检测数据包括：第一冷拉质量数据、第二加热质量数据和第三扭转质量数据；所述第一冷拉质量数据包括各冷拉执行参数的实测值；所述第二加热质量数据包括各加热执行参数的实测值；所述第三扭转质量数据包括各扭转执行参数的实测值；所述从数据管理服务器内提取待加工构件的成品样本质量数据，具体提取过程包括：获取待加工构件的预备生产隶属钻头型号，并基于数据管理服务器内存储的各型号标准成品钻头对应的生产执行数据，从中筛分与待加工构件的预备生产隶属钻头型号所一致的标准成品钻头对应的生产执行数据，标记为预参照生产执行数据，所述预参照生产执行数据包括各次有效生产对应的各执行参数；通过K-means聚类算法将各次有效生产对应的各执行参数进行聚类，获取各执行参数簇群对应的各分支聚类簇，并从中统计各分支聚类簇的质心，将与质心距离最近的数据点所对应的执行参数标记为各分支聚类簇的有效执行数值，由此统计得到各执行参数簇群对应的各分支聚类簇的有效执行数值；基于各执行参数簇群对应的各分支聚类簇的有效执行数值，并进行均值处理，获取各执行参数的有效执行数值，并整合作为待加工构件的成品样本质量数据。

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