使用智能模型检测与组件相关的过程曲线中的异常的方法与流程

本发明涉及一种使用智能模型检测与至少一个组件相关的过程曲线中的异常的方法。

背景技术：

1、紧固过程在制造/装配线上十分常见且至关重要。对于汽车电子工厂而言，它在控制单元制造和外壳安装过程中很重要。该过程具有多个步骤，这些步骤有用户定义的目标和监控功能，并且监控功能会记录关于该过程的信息。如果未达到目标，则工具输出“不合格”。鉴于班次工程师数量较少，检查多个工位且调查出“每个不合格”的可能性极低，这将导致停机和报废。

2、印度专利申请in202441006642公开了一种用于执行与组件相关任务的控制单元。该控制单元在运行模式下监控和识别与该组件相关的至少一个不完整的功能。所述控制单元手动校正该至少一个不完整的功能，并存储该至少一个不完整功能的数据。控制单元使用存储的数据构建和训练智能模块。控制单元在实时环境中使用经过训练的智能模块执行与该组件相关的任务。

技术实现思路

1.一种使用控制单元（10）中存在的智能模型（11）检测过程曲线（12）中异常的方法，所述控制单元（10）包括用户接口（14）和合成数据生成模块（16），

2.如权利要求1所述的方法，其中，在检测到至少一个组件（15）的过程曲线（12）中的异常时，应用从存储在存储器（20）中的故障树（20a）获得的校正措施。

3.一种用于使用智能模型（11）检测过程曲线（12）中异常的控制单元（10），所述控制单元（10）包括用户接口（14）和合成数据生成模块（16），所述控制单元配置为：

4.如权利要求3所述的控制单元（10），其中，多个成功过程曲线（12a）和失败过程曲线（12b）作为输入被馈入所述智能模型（11），用于构建和训练所述智能模型（11）。

5.如权利要求4所述的控制单元（10），其中，所述合成数据生成单元（16）中存在的混合模型（11a）生成特定于领域的合成数据（18），并且其中一种特定于领域的合成数据与螺钉紧固过程曲线相关。

6.如权利要求5所述的控制单元（10），其中，所述混合模型（11a）基于多个模型参数和温度（室温和材料温度）生成所述合成数据（18）。

7.如权利要求6所述的控制单元（10），其中，所述混合模型（11a）是对应于异常输入构建的，以获得所述过程曲线（12）作为输出，并且所述过程曲线（12）用作合成特征来训练所述智能模型（11）的分类器（22）。

8.如权利要求7所述的控制单元（10），其中，当所述混合模型（11a）不满足所要求的精度时，使用具有神经网络的增量校正模型（11b）生成所述合成数据（18）。

9.如权利要求3所述的控制单元（10），其中，当所述至少一个组件（15）经历包括紧固过程、压制过程、铆接过程、卷边过程的任一过程时，所述控制单元（10）检测与至少一个组件（15）相关的至少一个过程曲线（12）中的异常。

10.如权利要求9所述的控制单元（10），其中，所述控制单元（10）适于在实时环境中基于故障树（20a）提供与检测到的异常相对应的校正措施。