【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能制造领域，尤其涉及一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法。
技术介绍
1、在印刷电路板的生产过程中，通常需要使用多个主轴来完成各个工序。对于每个主轴，需要确定其使用时间和顺序以达到最高的生产效率，然而，在传统的印刷电路板生产中，主轴的时间分配通常是根据经验和专业知识来进行决策的，缺乏科学化和量化的依据。
2、在印刷电路板制造领域，主轴的时间分配对生产效率和产品质量至关重要，传统上，主轴的使用顺序和时间分配通常是基于经验和固定的规则制定的，缺乏灵活性和针对性，这种固定的分配方式可能导致资源浪费、生产效率低下、生产质量不稳定以及生产线运行不稳定等问题。
3、随着机器学习技术的发展和应用，利用机器学习模型对主轴时间分配进行优化已成为可能。通过收集大量的生产数据并结合机器学习算法，可以建立一个预测模型，能够分析主轴的使用情况、生产线的运行状态以及其他相关因素，从而预测最优的主轴使用顺序和时间分配方案。
4、这种基于机器学习的优化方法能够实现个性化的主轴时间分配，充分考虑各种因素的复杂关系，避免资源浪费，提高生产效率，保证产品质量稳定，并增强生产线的稳定性和可靠性。通过这种先进的技术手段，印刷电路板制造企业能够实现生产流程的智能化管理，提升竞争力，降低成本，提高产能，实现可持续发展。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了提供一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法。
2、本专利技术所要解决的问题是：通过提
3、一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法，包括：
4、s1：数据准备，设置数据采集系统，实时监测收集印刷电路板加工过程中的参数，收集每个主轴的使用记录，包括时间、频率、持续时间、主轴转速、进给速度、加工深度；
5、s2：针对每个所需要设计的印刷电路板，从所收集的数据中提取与主轴时间优化分配相关的特征，进行主轴转速特征提取，进给速度特征构建，加工深度特征组合，主轴负载特征衍生；
6、s3：使用训练好的机器学习模型，输入提取的特征，预测每个主轴的加工时间；
7、s4：根据主轴的预测加工时间，进行排序和分配，可以根据加工时间的先后顺序，对主轴进行排序，根据排序后的主轴列表，分配合适的时间给每个主轴；
8、s5：根据实际情况，进行优化和调整，需要进一步优化时间分配方案，使总体加工时间最小化和生产效率最大化；
9、s6：将优化后的主轴分配方案实施到生产过程中，并持续监控其效果。必要时，根据实际情况调整模型参数，以保持最优的生产效率。
10、进一步的，上述s3中所使用的机器学习模型，训练步骤包括：
11、s31：数据收集，从过去的印刷电路板加工记录中收集相关数据，每个主轴的使用记录，包括时间、频率、持续时间、主轴转速、进给速度、加工深度、主轴的故障记录和维护记录、加工时间、所需精度、材料类型、加工结果的质量评估；
12、s32：数据清洗与预处理，对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、处理缺失数据、数据归一化或标准化操作，以确保数据的质量和一致性；
13、s33：标记与注释，为每个样本数据添加标记和注释，将主轴加工时间作为目标变量，其他参数作为特征变量；
14、s34：基于收集到的数据，进行特征工程划分，提取对主轴分配和时间优化有帮助的特征，进行主轴转速特征提取，进给速度特征构建，加工深度特征组合，主轴负载特征衍生；
15、s35：模型选择，采用深度学习模型，通过构建深层神经网络，来建模主轴相关特征工程与加工时间之间的复杂非线性关系；
16、s36：模型训练，采用划分后的特征工程，将其划分为数据集和测试集，通过反向传播算法不断优化模型参数，采用交叉验证方法来提高模型的泛化能力和性能；
17、s37：模型评估与预测，利用测试集对训练好的深度学习模型进行评估，分析模型在预测主轴时间优化上的准确度和效果，最终使用模型进行实际主轴时间优化分配的预测。
18、进一步的，所述s34中特征工程中主轴转速特征提取，进给速度特征构建，加工深度特征组合，主轴负载特征衍生划分包括：
19、s341：主轴转速特征提取，对主轴转速的历史数据进行统计分析，提取出平均转速、最大转速、最小转速，反映主轴转速的整体表现和变化情况；
20、s342：根据不同的进给速度范围构建特征，划分为低速进给、中速进给、高速进给，表示不同进给速度对加工时间的影响；
21、s343：将主轴转速、进给速度和加工深度进行特征组合，将主轴转速与加工深度的乘积、进给速度与加工深度的比率，生成新的特征；
22、s344：通过主轴电流、振动数据计算主轴负载，并将其作为特征加入模型中，捕捉主轴工作状态的变化。
23、本专利技术的有益效果：提高生产效率，通过机器学习模型预测最优的主轴使用顺序和时间分配，可以有效地优化生产流程，提高生产效率，减少生产周期，降低生产成本；
24、减少资源浪费，精确的主轴时间分配可以避免资源的浪费，避免因主轴利用不当导致的生产效率低下和材料浪费等问题，提高资源利用率；
25、提升生产质量，合理的主轴时间分配可以有效避免因主轴使用不当导致的生产质量下降问题，确保每个主轴都得到充分利用，保证产品质量稳定；
26、提高生产线稳定性：通过优化主轴时间分配，可以使生产线运行更加稳定，减少因主轴故障或停工而导致的生产线不稳定情况，提高生产线的稳定性和可靠性；
27、本专利技术在于提高生产效率、减少资源浪费、提升生产质量和提高生产线稳定性，为印刷电路板生产过程带来显著的改进和优势，通过这样的流程，可以有效地利用机器学习技术对大规模的主轴使用进行优化分配，提高生产效率，减少设备空闲时间，从而在长期内为企业节省成本和提升产能。
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1.一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法，其特征在于，上述S3中所使用的机器学习模型，训练步骤包括：
3.如权利要求2所述的一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法，其特征在于，所述S34中特征工程中主轴转速特征提取，进给速度特征构建，加工深度特征组合，主轴负载特征衍生划分包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于机器学习的印刷电路板主轴时间优化分配方法，其特征在于，上述s3中所使用的机器学习模型，训练步...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶淑锦，龙文卿，郭畅，朱亿军，张银涛，
申请(专利权)人：龙南骏亚电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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