可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法

摘要

本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法，该方法获取冲压过程中的阻力序列和温度变化序列，进而获取每个冲压过程的状态稳定性；对于每两台冲压设备，获取状态相似度，并基于状态相似度获取对应的空间距离；并构建所有冲压设备的特征空间，利用局部异常因子算法分析特征空间，得到每台冲压设备的局部离群因子；筛选异常冲压设备，对于每台异常冲压设备，增加不同厚度的平衡块，以增加的厚度作为一维位置，利用鲸鱼算法筛选出最佳厚度作为异常冲压设备的平衡块调节量，以优化异常冲压设备的工作状态。本发明能够得到平衡块的最佳厚度，实现平衡块的自适应高精度微量调节，使冲压生产更稳定。

权利要求

1.可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在冲压过程中实时采集冲压设备的冲压阻力，组成阻力序列；采集冲压设备的模具在冲压前后的温度变化，得到温度变化序列，根据温度变化序列和阻力序列获取每个冲压过程的状态稳定性；

对于每两台冲压设备，根据对应的阻力序列和状态稳定性获取状态相似度，并基于状态相似度获取对应的空间距离；依据每两台冲压设备之间的空间距离构建所有冲压设备的特征空间，利用局部异常因子算法分析所述特征空间，得到每台冲压设备的局部离群因子；

基于所述局部离群因子筛选出异常冲压设备，对于每台异常冲压设备，增加不同厚度的平衡块，以增加的厚度作为一维位置，利用鲸鱼算法筛选出最佳厚度作为异常冲压设备的平衡块调节量，以优化异常冲压设备的工作状态；

所述温度变化序列的获取方法为：

在冲压前后分别分区域采集模具表面的温度，并同一区域对应作差，得到每个区域的温度变化值，模具表面所有区域的温度变化值组成所述温度变化序列；

所述状态稳定性的获取方法为：

获取每个所述阻力序列的极差，计算所有阻力序列的极差的离散程度，同时获取当前的温度变化序列与冲压设备初次冲压时的标准温度变化序列之间的变化相似度，根据所述离散程度和所述变化相似度获取所述状态稳定性；所述离散程度和所述状态稳定性呈正相关关系，所述变化相似度与所述状态稳定性呈负相关关系；

所述状态相似度的获取方法为：

获取两台冲压设备当前冲压的阻力序列之间的余弦相似度，以及状态稳定性的差异，根据所述余弦相似度和所述差异获取所述状态相似度；

所述最佳厚度的筛选方法为：

增加不同厚度的平衡块之后，再次计算局部离群因子，并基于新计算的局部离群因子构建适应度值公式，进而确定鲸鱼算法的终止条件，利用所述终止条件得到通过鲸鱼算法筛选出的所述最佳厚度；

基于新计算的局部离群因子构建适应度值公式：

其中，T表示适应度值， 表示增加厚度为L的平衡块后冲压设备的局部离群因子；

确定鲸鱼算法的终止条件：满足 ，且对应的 ；

当适应度值最大且对应的局部离群因子小于异常阈值时，终止迭代，此时增加的厚度为最佳厚度。

2.根据权利要求1所述的可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法，其特征在于，所述特征空间的构建方法为：依据将每两台冲压设备之间的空间距离将每台冲压设备映射为一个点，每两个点之间的距离为对应的冲压设备之间的空间距离，所有冲压设备对应的点构建成所述特征空间。

3.根据权利要求1所述的可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法，其特征在于，所述异常冲压设备的筛选方法为：当所述局部离群因子大于异常阈值时，对应的冲压设备为所述异常冲压设备。

说明书

可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法

技术领域

[0001] 本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法。

背景技术

[0002] 目前国际市场上汽车制造业竞争异常激烈，信息化、智能化成为主流发展趋势，随着中国汽车工业的发展，国内部分汽车企业生产工厂由自动化向智能化工厂转变。冲压模具作为汽车制造过程中的关键工装装备，也被提出了更高的要求。

[0003] 冲压拉伸模具长时间的运行，在拉伸过程中板料与模具发生相对运动产生热量，使模具表面温度升高，模具表面温度升高造成压料面及凹凸模间隙过小，板料在成型过程中阻力过大，造成制件在拉伸过程中出现开裂或者径缩等质量问题，为了防止出现该问题，在冲压生产过程中，通过人工增减平衡块下方钢质垫片的数量及厚度，使压料面间隙合理及压料力更均匀，冲压生产更稳定，但是目前这种人工操作的传统方式已不适应自动化、智能化工厂的发展要求。

发明内容

[0004] 为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法，所采用的技术方案具体如下：

[0005] 本发明一个实施例提供了一种可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法，该方法包括以下步骤：

[0006] 在冲压过程中实时采集冲压设备的冲压阻力，组成阻力序列；采集冲压设备的模具在冲压前后的温度变化，得到温度变化序列，根据温度变化序列和阻力序列获取每个冲压过程的状态稳定性；

[0007] 对于每两台冲压设备，根据对应的阻力序列和状态稳定性获取状态相似度，并基于状态相似度获取对应的空间距离；依据每两台冲压设备之间的空间距离构建所有冲压设备的特征空间，利用局部异常因子算法分析所述特征空间，得到每台冲压设备的局部离群因子；

[0008] 基于所述局部离群因子筛选出异常冲压设备，对于每台异常冲压设备，增加不同厚度的平衡块，以增加的厚度作为一维位置，利用鲸鱼算法筛选出最佳厚度作为异常冲压设备的平衡块调节量，以优化异常冲压设备的工作状态。

[0009] 优选的，所述温度变化序列的获取方法为：

[0010] 在冲压前后分别分区域采集模具表面的温度，并同一区域对应作差，得到每个区域的温度变化值，模具表面所有区域的温度变化值组成所述温度变化序列。

[0011] 优选的，所述状态稳定性的获取方法为：

[0012] 获取每个所述阻力序列的极差，计算所有阻力序列的极差的离散程度，同时获取当前的温度变化序列与冲压设备初次冲压时的标准温度变化序列之间的变化相似度，根据所述离散程度和所述变化相似度获取所述状态稳定性；所述离散程度和所述状态稳定性呈正相关关系，所述变化相似度与所述状态稳定性呈负相关关系。

[0013] 优选的，所述状态相似度的获取方法为：

[0014] 获取两台冲压设备当前冲压的阻力序列之间的余弦相似度，以及状态稳定性的差异，根据所述余弦相似度和所述差异获取所述状态相似度。

[0015] 优选的，所述特征空间的构建方法为：

[0016] 依据将每两台冲压设备之间的空间距离将每台冲压设备映射为一个点，每两个点之间的距离为对应的冲压设备之间的空间距离，所有冲压设备对应的点构建成所述特征空间。

[0017] 优选的，所述异常冲压设备的筛选方法为：当所述局部离群因子大于异常阈值时，对应的冲压设备为所述异常冲压设备。

[0018] 优选的，所述最佳厚度的筛选方法为：

[0019] 增加不同厚度的平衡块之后，再次计算局部离群因子，并基于新计算的局部离群因子构建适应度值公式，进而确定鲸鱼算法的终止条件，利用所述终止条件得到通过鲸鱼算法筛选出的所述最佳厚度。

[0020] 本发明实施例至少具有如下有益效果：

[0021] 通过对异常冲压设备增加不同厚度的平衡块，然后筛选出最佳厚度进行后续生产，本发明能够得到平衡块的最佳厚度，实现平衡块的自适应高精度微量调节，使压料面间隙合理及压料力更均匀，冲压生产更稳定；同时以智能控制的方法代替人工增减平衡块垫片厚度，提高冲压过程的生产效率。

附图说明

[0022] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

[0023] 图1为本发明一个实施例提供的可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法的步骤流程图。

具体实施方式

[0024] 为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。

[0025] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

[0026] 下面结合附图具体的说明本发明所提供的可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法的具体方案。

[0027] 请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的可促进钣金结构件生产效率的冲压工序优化方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

[0028] 步骤S001，在冲压过程中实时采集冲压设备的冲压阻力，组成阻力序列；采集冲压设备的模具在冲压前后的温度变化，得到温度变化序列，根据温度变化序列和阻力序列获取每个冲压过程的状态稳定性。

[0029] 具体的步骤包括：

[0030] 1、获取每个冲压设备的阻力序列。

[0031] 冲压过程中，冲压设备与工件的挤压会产生一定的热量，冲压设备连续加工多个工件后，其模具表面的温度会受环境的影响产生变化。当模具温度升高后，冲压设备在冲压行程中，顶杆受到的行程阻力会发生变化，采集相同模具的多个工件在冲压过程中的行程阻力信息。在本发明实施例中通过阻力传感器采集一个冲压过程内连续的阻力信息，组成阻力序列，获取多次冲压过程对应的多个阻力序列。

[0032] 作为一个示例，本发明实施例在冲压过程对应的时间长度内采集50次阻力数据f，构成单次冲压阻力序列 。

[0033] 2、获取温度变化序列。

[0034] 在冲压前后分别分区域采集模具表面的温度，并同一区域对应作差，得到每个区域的温度变化值，模具表面所有区域的温度变化值组成温度变化序列。

[0035] 在模具表面温度变化越大时，说明冲压设备的加工状态波动越大，产品质量可能会随之变化。

[0036] 将模具表面划分为多个区域，使用红外扫描仪采集每个区域在单次冲压前后表面的温度，将每个区域冲压前后的温度相减，得到每个区域的温度变化 ，构建成一个单次加工的温度变化向量 ，其中n表示划分的区域数量。

[0037] 3、获取每个冲压过程的状态稳定性。

[0038] 计算每个阻力序列的极差，获取所有阻力序列的极差的离散程度，同时获取当前的温度变化序列与冲压设备初次冲压时的标准温度变化序列之间的变化相似度，根据离散程度和变化相似度获取状态稳定性；离散程度和状态稳定性呈正相关关系，变化相似度与状态稳定性呈负相关关系。

[0039] 在每次冲压行程中都能够获取一个阻力序列，由于通过冲压拉伸加工一个钣金结构件的时间是确定的，相同的冲压行程，当阻力出现差异意味着模具受热变形导致阻力改变。因此首先获取每个阻力序列的极差 ，即阻力序列的50个阻力数据中的最大值和最小值的差。冲压过程中的阻力极差能够有效的表示出加工模具的冲压契合程度。

[0040] 通过分析单次行程的阻力数据无法分析得到模具的状态信息，采集每个冲压过程前多个冲压过程的阻力序列信息，分析不同冲压过程的差异性，进而基于冲压阻力数据分析模具的评价指标。

[0041] 由于多次冲压过程中，加工单一模具的过程中，都获取了完成冲压的阻力与温度情况，随着加工工件数量的增长，模具表面温度升高造成压料面及凹凸模间隙过小，板材在成型过程中阻力过大，造成制件在拉伸过程中出现开裂或者径缩等质量问题，加工第1个工件与加工第j个工件，数据状况是差异较大的，通过差异值评价冲压模具工作异常程度的指标。

[0042] 获取每个冲压过程前多个冲压过程的所有极差的离散程度，在本发明实施例中离散程度采用标准差表征，即 ，表示第p个冲压过程前所有冲压过程的阻力极差的标准差，在其他实施例中，还可以采用极差、平均差、方差等能够表征离散程度的其他参数计算极差的离散程度。

[0043] 获取当前的温度变化序列与冲压设备初次冲压时的标准温度变化序列之间的变化相似度： ，表示第p个冲压过程的温度变化序列和第一个冲压过程的温度变化序列之间的余弦相似度。

[0044] 进而计算当前冲压过程的状态稳定性X：

[0045]

[0046] 模具各区域表面温度与初始状态下的相似度越大，状态稳定性X越大，极差的离散程度越大，加工过程中冲压设备工作状态波动越大，状态稳定性X就越小。

[0047] 连续加工多件钣金冲压件，对应的阻力变化越小，温度波动范围越小意味着加工越稳定，反之，加工状态出现较大波动，可能是由于冲压模具需要对模具的间隙和压边圈压力出现问题，从而造成加工钣金过程中，出现数据波动，需要通过调节平衡块垫片的厚度来实现对模具的间隙和压边圈压力进行调整。

[0048] 步骤S002，对于每两台冲压设备，根据对应的阻力序列和状态稳定性获取状态相似度，并基于状态相似度获取对应的空间距离；依据每两台冲压设备之间的空间距离构建所有冲压设备的特征空间，利用局部异常因子算法分析特征空间，得到每台冲压设备的局部离群因子。

[0049] 具体的步骤包括：

[0050] 1、获取每两台冲压设备的状态相似度。

[0051] 获取两台冲压设备当前冲压的阻力序列之间的余弦相似度，以及状态稳定性的差异，根据余弦相似度和差异获取状态相似度。

[0052] 获取两台冲压设备在当前冲压过程中，状态稳定性评价指标的差异，差异越小意味着该两台冲压设别的的模具受加工影响相似，对其调节量也应接近。

[0053] 两台冲压设备当前冲压的阻力序列之间的余弦相似度，基于两台冲压设备当前冲压过程的阻力序列的相似度以及状态稳定性评价指标的差异来综合评价两台冲压设备的工作状况相似度。

[0054] 以冲压设备A和冲压设备B为例，计算状态相似度 ：

[0055]

[0056] 其中， 表示冲压设备A当前冲压过程的阻力序列， 表示冲压设备B当前冲压过程的阻力序列， 表示冲压设备A和冲压设备B的阻力序列之间的余弦相似度，表示冲压设备A的状态稳定性， 表示冲压设备B的状态稳定性。

[0057] 2、基于状态相似度获取对应的两台冲压设备之间的空间距离。

[0058]

[0059] 其中， 表示冲压设备A和冲压设备B之间的空间距离。

[0060] 状态相似度越大，两台冲压设备之间的空间距离越小。

[0061] 3、构建所有冲压设备的特征空间。

[0062] 依据将每两台冲压设备之间的空间距离将每台冲压设备映射为一个点，每两个点之间的距离为对应的冲压设备之间的空间距离，所有冲压设备对应的点构建成特征空间。

[0063] 4、利用局部异常因子算法分析特征空间，得到每台冲压设备的局部离群因子。

[0064] 所有冲压设备对应的点构建成特征空间，相应的，每台冲压设备在特征空间中为一个点，以某一点x为例，首先获取在特征空间中距离x点第k近的y点，x点和y点之间的距离为x点的第k距离 ；然后以x点为圆心，第k距离 为半径画圆，圆内所有点组成的集合为x点的第k距离邻域 ，第k距离邻域内所有点的总数量为 ；再计算特征空间中每两个点之间的可达距离，以x点和z点为例，两点之间的可达距离为：， 表示z点的第k距离， 表示x点和z点之间的直线
距离；通过计算x点的第k距离邻域 内每个点与x点之间的平均可达距离得到x点的局部可达密度： ；计算x点的每个邻域点的局部可达密度与x点的
局部可达密度之间的比值，以所有比值的平均值作为x点的局部离群因子
。

[0065] 点x如果和周围的点越紧密，对应的可达距离越小，相应的，x点的可达密度越大；x点的邻域点的局部可达密度与x点的局部可达密度的比值小于1，说明x点周围比较密集，处于一个相对密集的区域；反之若比值大于1，说明x点周围的点比x点密集，x点相较于邻域点比较稀疏，可能是异常点。

[0066] 每个点对应的局部离群因子即为映射的冲压设备的局部离群因子。

[0067] 步骤S003，基于局部离群因子筛选出异常冲压设备，对于每台异常冲压设备，增加不同厚度的平衡块后再次计算局部离群因子作为对应厚度平衡块的位置，利用鲸鱼算法筛选出最佳厚度作为异常冲压设备的平衡块调节量，以优化异常冲压设备的工作状态。

[0068] 具体的步骤包括：

[0069] 1、筛选出异常冲压设备。

[0070] 当局部离群因子大于异常阈值时，对应的冲压设备为异常冲压设备。

[0071] 在本发明实施例中，异常阈值为2。当局部离群因子大于2时，对应的冲压设备的模具的变形量对于冲压件的加工精度造成了影响，为异常冲压设备。

[0072] 2、筛选最佳厚度。

[0073] 增加不同厚度的平衡块之后，再次计算局部离群因子，并基于新计算的局部离群因子构建适应度值公式，进而确定鲸鱼算法的终止条件，利用终止条件得到通过鲸鱼算法筛选出的最佳厚度。

[0074] 划定待调节的模具平衡块厚度为L，对于不同局部离群因子需要调节不同的模具平衡块厚度，将模具平衡块厚度的调整范围设定为 ，每次递增调节量为0.05mm，增加不同厚度的平衡块之后，再次计算局部离群因子。

[0075] 以每个增加的厚度作为鲸鱼算法的一维位置 ，利用鲸鱼算法寻找每个一维位置的下一位置 ，计算公式为：

[0076]

[0077] 其中 ， 表示当前迭 代次数 之前的 最优位置， ，，其中 。

[0078] a为随迭代次数增加从2至0线性递减的常数，、 为0 1之间的随机数。~

[0079] 基于新计算的局部离群因子构建适应度值公式：

[0080]

[0081] 其中，T表示适应度值， 表示增加厚度为L的平衡块后冲压设备的局部离群因子。

[0082] 确定鲸鱼算法的终止条件：满足 ，且对应的 。

[0083] 当适应度值最大且对应的局部离群因子小于异常阈值时，终止迭代，此时增加的厚度为最佳厚度。

[0084] 需要说明的是， 为当前迭代次数之前的最优位置，此最优位置为最大的适应度值，例如第4次迭代时， 为前三次迭代时最大适应度值对应的厚度，其中第一次迭代时， 为随机位置，即在增加的厚度中随机挑选一个值。

[0085] 局部离群因子意味着加工件的加工偏差程度，通过鲸鱼算法对模具平衡块垫片厚度进行计算，求解得到可以使加工件偏差程度降低到合格范围内的平衡块垫片厚度。

[0086] 以最佳厚度作为异常冲压设备的平衡块调节量，使模具的间隙、压边圈压力进行最佳调整，进行后续生产，以优化异常冲压设备的工作状态。

[0087] 综上所述，本发明实施例在冲压过程中实时采集冲压设备的冲压阻力，组成阻力序列；采集冲压设备的模具在冲压前后的温度变化，得到温度变化序列，根据温度变化序列和阻力序列获取每个冲压过程的状态稳定性；对于每两台冲压设备，根据对应的阻力序列和状态稳定性获取状态相似度，并基于状态相似度获取对应的空间距离；依据每两台冲压设备之间的空间距离构建所有冲压设备的特征空间，利用局部异常因子算法分析特征空间，得到每台冲压设备的局部离群因子；基于局部离群因子筛选出异常冲压设备，对于每台异常冲压设备，增加不同厚度的平衡块，以增加的厚度作为一维位置，利用鲸鱼算法筛选出最佳厚度作为异常冲压设备的平衡块调节量，以优化异常冲压设备的工作状态。本发明实施例能够得到平衡块的最佳厚度，实现平衡块的自适应高精度微量调节，使冲压生产更稳定。

[0088] 需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

[0089] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

[0090] 以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围，均应包含在本申请的保护范围之内。