【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及喷砂智能算法控制领域，具体是一种自适应高空机器控制系统及方法。
技术介绍
1、工业机器人是一种能够自动执行各种工业任务的机器装置，其通常由前端机械结构和后端控制系统组成。工业机器人在生产线上进行精确且高效的操作，可以替代或辅助人力完成重复性、繁琐或危险的工作。工业机器人的应用范围非常广泛，包括汽车制造、电子产品组装、金属加工、物流仓储等领域。它们可以执行各种任务，如焊接、装配、搬运、喷涂、打磨、质检等。通过物联网技术和数据分析处理，工业机器人能够实现高度灵活的动作和精确的操作，提高设备智能化、生产效率、质量和安全性。
2、而对于的高空喷砂机器人的控制系统中，需要对工作模式进行选择，特别是在“喷砂”和“回砂”之间的切换，主要依赖于操作员的经验和判断，机器人通常被编程以在特定条件下执行预定的任务，其中包括喷砂的强度、角度和作业区域，操作员在作业开始前需要手动设置这些参数，并根据预估的作业要求决定机器人是进行喷砂还是回砂。在实际作业中，操作员需要实时监控作业环境和机器人的状态，以判断是否需要切换工作模式。例如，如果检测到喷砂效果不佳或完成了特定区域的喷砂，操作员会手动指令机器人转换到回砂模式，这种方式依赖于操作员对作业环境的理解和对机器人性能的掌握。
3、现有的高空喷砂机器人在工作模式选择上过度依赖人工判断，在高效率和高适应性方面存在限制，为了提高作业效率和适应性，引入更智能化的工作模式选择机制是非常必要的。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种自适
2、其中，一种自适应高空机器控制系统，包括：
3、数据采集模块，用于对气候状态数据、机器状态数据和材料属性数据进行采集，并对数据进行标准化；
4、模型训练模块，用于根据标准化处理后的气候状态数据、机器状态数据和材料属性数据作为特征，进行gbm模型训练；
5、模型预测模块，用于根据gbm模型的输出结果，对机器人的工作模式进行预测，所述工作模式包括喷砂模式和回砂模式；
6、决策输出模块，用于根据模型输出的预测结果，选择机器人的工作模式；其中，所述模型训练模块具体包括：
7、模型初始化单元，用于设置初始预测值，所述初始预测值为目标变量的平均值或常数；并设定初始模型：f0(x)＝平均(y)；
8、残差计算单元，用于计算当前模型与实际目标值之间的残差；
9、决策树拟合单元，用于拟合新的决策树，预测当前残差；
10、模型更新单元，用于更新当前模型，对新决策树输出进行整合；
11、模型迭代单元，用于重复构建新树并更新模型，直至达到预定的迭代次数或模型性能最优。
12、进一步的，所述残差计算单元中，计算当前模型与实际目标值之间的残差的计算流程为：
13、
14、其中，所述rti表示第t轮迭代中第i个数据点的残差，所述l(yi，f(xi))表示损失函数，用于衡量预测模型f(xi)与实际目标值yi之间的差异，所述yi表示第i个数据点的实际目标值，所述f(xi)表示模型在第i个数据点的预测值，所述ft-1(x)表示第t-1轮迭代后的模型，所述表示偏导数。
15、进一步的，所述决策树拟合单元中，拟合新的决策树，预测当前残差的拟合流程为：决策树ht(x)通过学习数据集进行残差拟合，其中，所述n表示数据集中总的数据点数。
16、进一步的，所述模型更新单元，更新当前模型，对新决策树输出进行整合的更新流程为：根据ft(x)＝ft-1(x)+α·ht(x)进行更新，其中，所述α表示学习率。
17、进一步的，所述气候状态数据至少包括温度、湿度和风速，所述机器状态数据至少包括喷砂强度和喷砂速度，所述材料属性数据至少包括喷砂类型和粒度。
18、一种自适应高空机器控制方法，该方法基于上述任一项所述的一种自适应高空机器控制系统来实现，包括以下步骤：
19、s1.对气候状态数据、机器状态数据和材料属性数据进行采集，并对数据进行标准化；
20、s2.根据标准化处理后的气候状态数据、机器状态数据和材料属性数据作为特征，进行gbm模型训练；
21、s3.根据gbm模型的输出结果，对机器人的工作模式进行预测，所述工作模式包括喷砂模式和回砂模式；
22、s4.根据模型输出的预测结果，选择机器人的工作模式；
23、其中，所述步骤s3具体包括以下子步骤：
24、s301.设置初始预测值，所述初始预测值为目标变量的平均值或常数；并设定初始模型：f0(x)＝平均(y)；
25、s302.计算当前模型与实际目标值之间的残差；
26、s303.拟合新的决策树，预测当前残差；
27、s304.更新当前模型，对新决策树输出进行整合；
28、s305.重复构建新树并更新模型，直至达到预定的迭代次数或模型性能最优。
29、进一步的，所述步骤s302中，计算当前模型与实际目标值之间的残差的计算流程为：
30、
31、其中，所述rti表示第t轮迭代中第i个数据点的残差，所述l(yi，f(xi))表示损失函数，用于衡量预测模型f(xi)与实际目标值yi之间的差异，所述yi表示第i个数据点的实际目标值，所述f(xi)表示模型在第i个数据点的预测值，所述ft-1(x)表示第t-1轮迭代后的模型，所述表示偏导数。
32、进一步的，所述步骤s303中，拟合新的决策树，预测当前残差的拟合流程为：决策树ht(x)通过学习数据集进行残差拟合，其中，所述n表示数据集中总的数据点数。
33、进一步的，所述步骤s304中，更新当前模型，对新决策树输出进行整合的更新流程为：根据ft(x)＝ft-1(x)+α·ht(x)进行更新，其中，所述α表示学习率。
34、进一步的，所述步骤s1具体包括以下子步骤：
35、s101.对气候状态数据、机器状态数据和材料属性数据进行采集，所述气候状态数据至少包括温度、湿度和风速，所述机器状态数据至少包括喷砂强度和喷砂速度，所述材料属性数据至少包括喷砂类型和粒度；
36、s102.分别对气候状态数据、机器状态数据和材料属性数据中的单个参数进行参数标准化；
37、s103.分别对标准化后的气候状态数据、机器状态数据和材料属性数据进行加权平均，获得一个综合气候状态指数、综合机器状态指数和综合材料属性指数，将综合气候状态指数、综合机器状态指数和综合材料属性指数作为模型的输入特征。
38、专利技术的有益效果是：
39、(1)本专利技术提出的自适应喷砂机器人控制系统通过gbm模型分析当前的环境数据和机器人状态，能够为喷砂机器人提供智能且高度适应性的工作模式判断，实现更高的操作效率、能效和可靠性，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述残差计算单元中，计算当前模型与实际目标值之间的残差的计算流程为：
3.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述决策树拟合单元中，拟合新的决策树，预测当前残差的拟合流程为：决策树ht(x)通过学习数据集进行残差拟合，其中，所述N表示数据集中总的数据点数。
4.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述模型更新单元中，更新当前模型，对新决策树输出进行整合的更新流程为：根据Ft(x)＝Ft-1(x)+α·ht(x)进行更新，其中，所述α表示学习率。
5.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述气候状态数据至少包括温度、湿度和风速，所述机器状态数据至少包括喷砂强度和喷砂速度，所述材料属性数据至少包括喷砂类型和粒度。
6.一种自适应高空机器控制方法，该方法基于权利要求1-5中任一项所述的一种自适应高空机器控制系统来实现，其特征在于，包括以下步骤：>
7.如权利要求6所述的一种自适应高空及其控制方法，其特征在于，所述步骤S302中，计算当前模型与实际目标值之间的残差的计算流程为：
8.如权利要求6所述的一种自适应高空机器控制方法，其特征在于，所述步骤S303中，拟合新的决策树，预测当前残差的拟合流程为：决策树ht(x)通过学习数据集进行残差拟合，其中，所述N表示数据集中总的数据点数。
9.如权利要求6所述的一种自适应高空机器控制方法，其特征在于，所述步骤S304中，更新当前模型，对新决策树输出进行整合的更新流程为：根据Ft(x)＝Ft-1(x)+α·ht(x)进行更新，其中，所述α表示学习率。
10.如权利要求6所述的一种自适应高空机器控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下子步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述残差计算单元中，计算当前模型与实际目标值之间的残差的计算流程为：
3.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述决策树拟合单元中，拟合新的决策树，预测当前残差的拟合流程为：决策树ht(x)通过学习数据集进行残差拟合，其中，所述n表示数据集中总的数据点数。
4.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述模型更新单元中，更新当前模型，对新决策树输出进行整合的更新流程为：根据ft(x)＝ft-1(x)+α·ht(x)进行更新，其中，所述α表示学习率。
5.如权利要求1所述的一种自适应高空机器控制系统，其特征在于，所述气候状态数据至少包括温度、湿度和风速，所述机器状态数据至少包括喷砂强度和喷砂速度，所述材料属性数据至少包括喷砂类型和粒度。...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪凤銮，彭文浩，彭建国，彭文奎，彭国飞，赵亮，张斌，罗东山，
申请(专利权)人：北京东方昊为工业装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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