一种基于时间-压力点胶系统的出胶量控制方法及系统

本发明涉及电子元器件点胶，具体的是一种基于时间-压力点胶系统的出胶量控制方法及系统。

背景技术：

1、目前对出胶量的研究多采取实验方法，对压力、点胶时间等进行单一的变量研究或者利用计算机辅助设计软件对时间-压力型点uv胶的流动进行数值模拟，以预测不同参数下uv胶的出胶量和流动情况。然而，uv胶种类繁多、外界环境状况复杂，点胶装置也不尽相同，仅考虑单一因素或通过简化模型求出的出胶量并不准确。

技术实现思路

1、为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种基于时间-压力点胶系统的出胶量控制方法及系统，通过验证数据集对模型进行校验，确保模型的准确性和可靠性，同时验证了出胶量控制系统的有效性，提高了点胶系统的生产效率和产品质量。

2、第一方面，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于时间-压力点胶系统的出胶量控制方法，方法包括以下步骤：

3、获取多组以胶水余量和点胶时间为自变量，出胶量为因变量的出胶量数据集，并对出胶量数据的数据进行归一化处理，得到多组数据集；

4、利用鲸鱼优化算法结合多组出胶量数据集对预先建立的多项式输出模型进行更新优化，得到训练后的多项式输出模型；

5、获取胶水余量和点胶时间，将胶水余量和点胶时间输入至训练后的多项式输出模型内，且对点胶过程进行补偿控制，输出得到所需点胶量。

6、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述多组胶水余量和点胶时间数据集被分为训练数据集和测试数据集，获取过程：胶管内的胶水余量在100％-5％逐次递减5％过程中对胶管施加0.4mpa的压力，加压时间从100ms-1500ms，逐次递增100ms，用精度为0.1mg的精密天平称量出胶量。

7、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述预先建立的多项式输出模型的公式如下：

8、

9、式中，n是最高阶数，pij为多项式系数，t为点胶时间，v为胶水余量，f(t,v)为出胶量，i、j分别为点胶时间、胶水余量的次数。

10、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述鲸鱼优化算法的实现包括以下步骤：包围猎物、发泡网攻击和搜索捕食。

11、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述包围猎物过程中：

12、设在d维空间中，当前最佳个体x*的位置为(x1*,x2*,…,xd*)，鲸鱼个体xj的位置为(x1j,x2j,...,xdj)，则个体xj在最佳个体影响下的下一位置xj+1为(x1j+1,x2j+1,...,xdj+1)，其计算公式如下：

13、

14、

15、c1＝2r2                      (4)

16、a1＝2a·r1-a                   (5)

17、其中xkj+i表示空间坐标xj+1的第k个分量，dk计算公式中的||表示求绝对值，c1用于定义鲸鱼向猎物移动的步长，a1用于控制鲸鱼向猎物移动的螺旋形状的行为，a是随着迭代次数的增加进行线性递减的系数，r1和r2均是预设随机数；

18、发泡网攻击过程中：

19、各以50％的概率选择收缩包围圈，或是选择以螺旋形式向猎物游走，数学模型如下：

20、

21、其中b为对数螺旋形状常数，l为随机数；

22、搜索捕食过程中：

23、在收缩包围的数学模型中a1的取值存在范围限制，但当a1的取值不在范围限制内时，当前个体不会向当前最佳个体靠近，而是从当前群体中随机选择一个个体靠近，搜索捕食虽然会使当前个体偏离目标，但是会增强群体的全局搜索能力，设在维空间中，当前群体中一个随机个体xrand的位置为(x1rand，x2rand，...，xdrand)，个体xj的位置为(x1j，x2j，.....，xdj)，则搜索捕食行为的数学模型如下：

24、

25、

26、c1＝2r2                            (9)

27、a1＝2a·r1-a                     (10)

28、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该方法还包括：所述对点胶过程进行补偿控制时的控制器采用stm32作为控制器调节电磁阀的打开时间，通过调节电磁阀打开时间来保证获得设定的点胶量使点胶过程稳定和准确：

29、mm＝f2(t,v) (11)

30、δm＝m*-mm (12)

31、t＝f1(δm,v) (13)

32、其中m*为期望出胶量，mm为模型预测点胶量，t为电磁阀打开时间，v为液位传感器实时测量的胶水余量。

33、第二方面，为了达到上述目的，本发明公开了一种基于时间-压力点胶系统的出胶量控制系统，包括：

34、数据处理模块，用于获取多组以胶水余量和点胶时间为自变量，出胶量为因变量的出胶量数据集，并对出胶量数据的数据进行归一化处理，得到多组数据集；

35、模型训练模块，用于利用鲸鱼优化算法结合多组出胶量数据集对预先建立的多项式输出模型进行更新优化，得到训练后的多项式输出模型；

36、补偿控制模块，用于获取胶水余量和点胶时间，将胶水余量和点胶时间输入至训练后的多项式输出模型内，且对点胶过程进行补偿控制，输出得到所需点胶量。

37、结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述数据处理模块内多组胶水余量和点胶时间数据集被分为训练数据集和测试数据集，获取过程：胶管内的胶水余量在100％-5％逐次递减5％过程中对胶管施加0.4mpa的压力，加压时间从100ms-1500ms，逐次递增100ms，用精度为0.1mg的精密天平称量出胶量。

38、或者数据处理模块内预先建立的多项式输出模型的公式如下：

39、

40、式中，n是最高阶数，pij为多项式系数，t为点胶时间，v为胶水余量，f(t，v)为出胶量，i、j分别为点胶时间、胶水余量的次数。

41、优选地，模型训练模块内鲸鱼优化算法的实现包括以下步骤：包围猎物、发泡网攻击和搜索捕食；

42、优选地，模型训练模块内包围猎物过程中：

43、设在d维空间中，当前最佳个体x*的位置为(x1*，x2*，...，xd*)，鲸鱼个体xj的位置为(x1j，x2j，...，xdj)，则个体xj在最佳个体影响下的下一位置xj+1为(x1j+1，x2j+1，...，xdj+1)，其计算公式如下：

44、

45、

46、c1＝2r2                      (4)

47、a1＝2a·r1-a                    (5)

48、其中xkj+i表示空间坐标xj+1的第k个分量，dk计算公式中的||表示求绝对值，c1用于定义鲸鱼向猎物移动的步长，a1用于控制鲸鱼向猎物移动的螺旋形状的行为，a是随着迭代次数的增加进行线性递减的系数，r1和r2均是预设随机数；

49、发泡网攻击过程中：

50、各以50％的概率选择收缩包围圈，或是选择以螺旋形式向猎物游走，数学模型如下：

51、

52、其中b为对数螺旋形状常数，l为随机数；

53、搜索捕食过程中：

54、在收缩包围的数学模型中a1的取值存在范围限制，但当a1的取值不在范围限制内时，当前个体不会向当前最佳个体靠近，而是从当前群体中随机选择一个个体靠近，搜索捕食虽然会使当前个体偏离目标，但是会增强群体的全局搜索能力，设在维空间中，当前群体中一个随机个体xrand的位置为(x1rand，x2rand，...，xdrand)，个体xj的位置为(x1j，x2j，.....，xdj)，则搜索捕食行为的数学模型如下

55、

56、

57、c1＝2r2                            (9)

58、a1＝2a·r1-a                            (10)

59、优选地，补偿控制模块内对点胶过程进行补偿控制时的控制器采用stm32作为控制器调节电磁阀的打开时间，通过调节电磁阀打开时间来保证获得设定的点胶量使点胶过程稳定和准确：

60、mm＝f2(t，v)                        (11)

61、δm＝m*-mm                           (12)

62、t＝f1(δm，v)                       (13)

63、其中m*为期望出胶量，mm为模型预测点胶量，t为电磁阀打开时间，v为液位传感器实时测量的胶水余量。

64、在本发明的另一方面，为了达到上述目的，公开了一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器中并能够在处理器上运行的计算机程序，所述存储器中存储有能够在处理器上运行的计算机程序，所述处理器加载并执行计算机程序时，采用了如上所述的一种基于时间-压力点胶系统的出胶量控制方法。

65、在本发明的又一方面，为了达到上述目的，公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行时，采用了如上所述的一种基于时间-压力点胶系统的出胶量控制方法。

66、本发明的有益效果：

67、本发明通过建立多项式输出模型，本发明能够更准确地描述非线性关系，提高了模型的拟合能力和预测准确性。

68、有效的数据采集和训练确保了模型有充分的数据支撑和泛化能力，增强了模型的可靠性和准确性。

69、应用鲸鱼优化算法优化多项式模型的系数，避免了局部最优解问题，提高了模型的优化效率和精度。

70、设计了出胶量控制系统，通过引入stm32控制器和统计过程模块，实现了对出胶量的精确控制，提高了点胶过程的稳定性和准确性。

71、通过模型校验和控制效果验证，本发明确保了模型的准确性和可靠性，验证了出胶量控制系统的有效性，提高了点胶系统的生产效率和产品质量。