一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统及方法与流程

1.本发明涉及压装机技术领域，尤其涉及一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统及方法。


背景技术：

2.在组装发动机的缸盖时，需要将导管和座圈安装在发动机的缸盖上，如中国专利公开号为cn107009128a一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，包括压装机、导管上料装置和座圈上料装置；压装机包括底座机构，安装在底座机构上的压装机构和供料机构；底座机构上设有用于带动缸盖横向移动的滑台，压装机构的上压头位于滑台的上方，压装机构的下压头位于滑台的下方；供料机构包括导管供料组件和座圈供料组件，用于将导管输送到上压头的导管供料组件位于座圈供料组件的上方，座圈供料组件的输出端位于下压头的上端，导管上料装置的输出端连接在导管供料组件的输入端，座圈上料装置的输出端连接在座圈供料组件的输入端，该系统虽然能够实现将导管和座圈自动放到发动机的缸盖上，但无法实现多缸盖类型的缸盖共同进行压装作业，因此，亟需一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统及方法，用于自动识别不同的缸盖类型，从而根据识别的缸盖类型进行对应的压装作业。


技术实现要素：

3.针对现有技术的不足，本发明提供一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统及方法，用于解决现有的一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统不能实现多缸盖类型的缸盖共同进行压装作业的问题。
4.一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，包括：
5.缸盖传输模块，用于传输缸盖；
6.缸盖型号识别模块，用于识别缸盖型号；
7.缸盖翻转模块，用于根据缸盖型号将缸盖翻转至对应角度；
8.工件获取模块，用于根据缸盖型号获取座圈和导管；
9.压装模块，用于将座圈和导管压装至缸盖。
10.作为本发明的一种实施例，缸盖传输模块包括：
11.缸盖输送机动滚道子模块，用于输送缸盖。
12.作为本发明的一种实施例，工件获取模块包括：
13.导管上料抓取子模块，用于根据缸盖型号选取对应导管自动上料；
14.座圈上料抓取子模块，用于根据缸盖型号选取对应座圈自动上料。
15.作为本发明的一种实施例，缸盖型号识别模块包括：
16.二维码扫描子模块，用于对缸盖进行扫描，得到缸盖二维码信息；
17.型号确定子模块，用于根据缸盖二维码信息确定当前缸盖的缸盖型号。
18.作为本发明的一种实施例，缸盖翻转模块包括：
19.缸盖定位夹紧子模块，用于将缸盖固定至压装工位；
20.翻转角度确定子模块，用于基于预先存储在数据库中的型号-角度对应信息集，根据缸盖型号确定当前缸盖的翻转角度；
21.机器手翻转子模块，用于根据翻转角度对当前缸盖进行对应翻转；
22.喷洒子模块，用于在当前缸盖翻转至对应角度时对缸盖的导管孔和座圈孔喷洒润滑油雾。
23.作为本发明的一种实施例，压装模块包括：
24.座圈压装子模块，用于将缸盖的进气座圈和排气座圈进行压装；
25.导管压装子模块，用于将缸盖的进气导管和排气导管进行压装。
26.作为本发明的一种实施例，一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，还包括：
27.缸盖座圈压装深度检测子模块，用于检测缸盖的进气座圈和排气座圈的压装深度是否合格，并根据检测结果发出对应信号。
28.作为本发明的一种实施例，一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，还包括多压装线压装状态监测模块，多压装线压装状态监测模块执行包括如下操作：
29.获取压装线单次压装的理想时间成本和预设第一时间内压装线单次压装的平均时间成本作为实际时间成本，计算理想时间成本与实际时间成本的比值得到时间成本比；
30.获取预设第一时间内压装线压装的产品的良品率；
31.计算良品率和时间成本比的比值得到压装状态指标；
32.获取每条压装线在预设第二时间段内的压装状态指标组成的压装状态序列，和，获取对应的压装线在预设第二时间段内的产品良品率序列；其中，预设第二时间段包括多个预设第一时间；
33.分别计算得到每两条压装线对应的压装状态序列之间的ppmcc 和每两条压装线对应的产品良品率序列之间的良品率差异；
34.根据ppmcc和良品率差异，计算得到每两条压装线的压装状态指标之间的压装状态相关性；其中，良品率差异与压装状态相关性呈负相关关系；
35.基于预设分类原则，根据压装状态相关性将所有压装线分为多个类型；
36.获取每个类型内的每条压装线在预设第二时间段内的所有时间成本比的平均时间成本比，和所有压装状态指标的平均压装状态指标；
37.将每个类型内所有压装线的平均时间成本比进行归一化处理，作为每个平均时间成本对应的压装线的平均压装状态指标的权重值；
38.根据每个类型内所有压装线的平均压装状态指标和对应的权重值进行加权求和计算，得到每个类型的全域压装状态指标；
39.选取最佳的全域压装状态指标对应的类型作为最佳类型，计算得到最佳类型中包含的所有压装线的平均工作档位作为标准工作档位；其中，工作档位决定压装线的工作强度；
40.将每条压装线当前的压装状态指标与最佳的全域压装状态指标进行对比，以及将每条压装线当前的工作档位与标准工作档位进行对比，监测当前压装线的压装状态。
41.作为本发明的一种实施例，一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，还包括连续工作压装线健康状态监测模块，连续工作压装线健康状态监测模块执行包括如下操
作：
42.获取当前压装线的连续工作时长和与其对应的工作档位，作为输入数据；
43.将输入数据输入至预先训练好的连续工作压装线健康度评价模型中，得到当前压装线的实际健康度；
44.将实际健康度与预设标准健康度阈值进行对比，监测当前压装线的健康状态；
45.其中，连续工作压装线健康度评价模型的训练步骤包括：
46.步骤1、获取训练数据，训练数据包括若干压装线在不同工作档位和不同连续工作时长下的平均单次压装时间成本以及平均良品率；
47.步骤2、计算平均良品率以及平均单次压装时间成本的比值，得到若干压装线在不同工作档位和不同连续工作时长下的实际健康度；
48.步骤3、将实际健康度与预设标准实际健康度进行对比，根据对比结果将训练数据划分为三个数据集，分别为优秀数据集、正常数据集和劣等数据集；其中，优秀数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度大于预设标准实际健康度，正常数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度等于预设标准实际健康度，劣等数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度小于预设标准实际健康度；
49.步骤4、分别对优秀数据集、正常数据集和劣等数据集进行划分，将其随机拆分为优秀数据训练集、优秀数据测试集、正常数据训练集、正常数据测试集、劣等数据训练集和劣等数据测试集；
50.步骤5、构建优秀数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络模型，以及将变化的连续工作时长作为额外输入变量，建立第一深层网络，将实际健康度作为最终的输出变量；
51.构建正常数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络模型，以及将变化的连续工作时长和对应的实际健康度的变化率作为额外输入变量，建立第二深层网络，将实际健康度作为最终的输出变量；
52.构建劣等数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络模型，以及将变化的连续工作时长和对应的实际健康度的变化率作为额外输入变量，建立第三深层网络，将实际健康度作为最终的输出变量；
53.步骤6、将优秀数据训练集作为优秀数据模型的训练集，将正常数据训练集作为正常数据模型的训练集，将劣等数据训练集作为劣等数据模型的训练集，分别对优秀数据模型、正常数据模型和劣等数据模型进行训练，直至每个模型对应的测试集的预测值满足预设条件后停止训练，融合完成训练的优秀数据模型、正常数据模型和劣等数据模型，得到连续工作压装线健康度评价模型。
54.一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装方法，包括：
55.步骤1、缸盖通过缸盖传输模块上料；
56.步骤2、通过缸盖型号识别模块定位缸盖，并获取缸盖上的二维码信息确定缸盖型号；
57.步骤3、通过缸盖翻转模块将缸盖固定并送入压装工位，同时根据缸盖型号确定缸盖的进气翻转角度并进行对应翻转；
58.步骤4、当缸盖完成翻转后，通过缸盖翻转模块对缸盖的进气导管孔和进气座圈孔
喷洒润滑油雾；
59.步骤5、通过工件获取模块，根据缸盖型号抓取与该缸盖型号匹配的进气座圈与进气导管；
60.步骤6、通过压装模块，将进气座圈与进气导管对缸盖的进气导管孔和进气座圈孔进行压装，完成压装后发出第一信号；
61.步骤7、缸盖翻转模块接收到第一信号后，根据缸盖型号确定缸盖的排气翻转角度并进行对应翻转；
62.步骤8、当缸盖完成翻转后，通过缸盖翻转模块对缸盖的排气导管孔和排气座圈孔喷洒润滑油雾；
63.步骤9、工件获取模块接收到第一信号后，根据缸盖型号抓取与该缸盖型号匹配的排气座圈与排气导管；
64.步骤10、通过压装模块，将排气座圈与排气导管对缸盖的排气导管孔和排气座圈孔进行压装，压装完成。
65.本发明的有益效果为：本发明用于自动识别不同的缸盖类型，从而根据识别的缸盖类型进行对应的压装作业，有益于提高压装系统对多缸盖类型同时压装作业的适应性。
66.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
67.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
68.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
69.图1为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统的模块示意图；
70.图2为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统中缸盖传输模块的模块示意图；
71.图3为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统中缸盖型号识别模块的模块示意图；
72.图4为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统中缸盖翻转模块的模块示意图；
73.图5为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统中工件获取模块的模块示意图；
74.图6为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统中压装模块的模块示意图；
75.图7为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统的详细模块示意图；
76.图8为本发明实施例中一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装方法的流程图。
具体实施方式
77.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
78.请参阅图1，本发明实施例提供了一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，包括：
79.缸盖传输模块1，用于传输缸盖；
80.缸盖型号识别模块2，用于识别缸盖型号；
81.缸盖翻转模块3，用于根据缸盖型号将缸盖翻转至对应角度；
82.工件获取模块4，用于根据缸盖型号获取座圈和导管；
83.压装模块5，用于将座圈和导管压装至缸盖；
84.上述技术方案的工作原理为：本压装系统包括缸盖传输模块1、缸盖型号识别模块2、缸盖翻转模块3、工件获取模块4和压装模块 5，其中，缸盖传输模块1优选包括输送线，用于将待压装的缸盖传输至指定位置和将压装后的缸盖传输至下一位置；缸盖型号识别模块 2优选包括二维码识别机构，用于识别缸盖上携带的二维码，并根据该二维码确定当前缸盖型号，其中，缸盖型号识别模块2中可以提前固定存储有不同缸盖型号对应的二维码信息，也可通过网络方式实时获取主数据库中更新的不同缸盖型号对应的二维码信息；缸盖翻转模块3优选包括处理器和机械手等装置，用于根据缸盖型号将缸盖翻转至对应角度；工件获取模块4优选包括机械手和处理器，用于根据缸盖型号从对应工件获取槽内获取对应型号的座圈和导管；压装模块5 优选包括伺服电机，用于将座圈和导管压装至缸盖，完成压装；
85.上述技术方案的有益效果为：通过自动识别不同的缸盖类型，从而根据识别的缸盖类型进行对应的压装作业，有益于提高压装系统对多缸盖类型同时压装作业的适应性。
86.请参阅图2，在一个实施例中，缸盖传输模块1包括：
87.缸盖输送机动滚道子模块101，用于输送缸盖；
88.上述技术方案的工作原理为：缸盖传输模块1包括缸盖输送机动滚道子模块101，该缸盖输送机动滚道子模块101优选包括缸盖输送机动滚道和缸盖顶升装置等装置，用于输送缸盖至对应位置。
89.请参阅图5，在一个实施例中，工件获取模块4包括：
90.导管上料抓取子模块401，用于根据缸盖型号选取对应导管自动上料；
91.座圈上料抓取子模块402，用于根据缸盖型号选取对应座圈自动上料；
92.上述技术方案的工作原理为：工件获取模块4包括导管上料抓取子模块401和座圈上料抓取子模块402，其中，导管上料抓取子模块 401和座圈上料抓取子模块402均优选包括处理器和机械手等装置，导管上料抓取子模块401或座圈上料抓取子模块402的处理器用于识别缸盖型号，并输出识别结果，机械手根据识别结果从对应的工件槽中选取对应导管或座圈实现自动上料。
93.请参阅图3，在一个实施例中，缸盖型号识别模块2包括：
94.二维码扫描子模块201，用于对缸盖进行扫描，得到缸盖二维码信息；
95.型号确定子模块202，用于根据缸盖二维码信息确定当前缸盖的缸盖型号；
96.上述技术方案的工作原理为：缸盖型号识别模块2包括二维码扫描子模块201和型号确定子模块202，其中，当缸盖被缸盖传输模块 1传输至指定位置后，二维码扫描子模块
201开始对预先设定好的位置进行扫描，得到缸盖二维码信息，然后型号确定子模块202基于预先存储好的二维码信息库，根据缸盖二维码信息确定当前缸盖的缸盖型号，更进一步地，若连续预设次数未成功识别到当前缸盖的缸盖型号，通过缸盖传输模块1对当前缸盖进行下料，至不能处理区域；
97.上述技术方案的有益效果为：通过提前在缸盖上布置二维码，实现在压装阶段对不同缸盖进行快速识别。
98.请参阅图4，在一个实施例中，缸盖翻转模块3包括：
99.缸盖定位夹紧子模块301，用于将缸盖固定至压装工位；
100.翻转角度确定子模块302，用于基于预先存储在数据库中的型号
ꢀ‑
角度对应信息集，根据缸盖型号确定当前缸盖的翻转角度；
101.机器手翻转子模块303，用于根据翻转角度对当前缸盖进行对应翻转；
102.喷洒子模块304，用于在当前缸盖翻转至对应角度时对缸盖的导管孔和座圈孔喷洒润滑油雾；
103.上述技术方案的工作原理为：缸盖翻转模块3包括缸盖定位夹紧子模块301、翻转角度确定子模块302、机器手翻转子模块303和喷洒子模块304，其中，缸盖定位夹紧子模块301优选包括机械手和缸盖定位夹紧夹具等装置，用于将缸盖固定至压装工位；翻转角度确定子模块302优选包括处理器，用于基于预先存储在数据库中的型号
‑ꢀ
角度对应信息集，根据缸盖型号确定当前缸盖的翻转角度；机器手翻转子模块303优选包括机械手，用于根据翻转角度对当前缸盖进行对应翻转；喷洒子模块304优选包括喷洒机构和处理器，用于在当前缸盖翻转至对应角度时对缸盖的导管孔和座圈孔喷洒润滑油雾，使其压装更加顺利；
104.上述技术方案的有益效果为：根据当前缸盖的型号提前并自动对缸盖进行翻转，有益于提高后续压装效率。
105.请参阅图6，在一个实施例中，压装模块5包括：
106.座圈压装子模块501，用于将缸盖的进气座圈和排气座圈进行压装；
107.导管压装子模块502，用于将缸盖的进气导管和排气导管进行压装；
108.上述技术方案的工作原理为：压装模块5包括座圈压装子模块 501和导管压装子模块502，其中，座圈压装子模块501用于将缸盖的进气座圈和排气座圈进行压装；导管压装子模块502用于将缸盖的进气导管和排气导管进行压装；更进一步地，因座圈孔和导管孔的位置相对固定，可以使两个子模块作为一个整体，使得压装位置更精准。
109.显然的，本系统中提及的所有器件，只要名称相同即可以通用，例如机械手。
110.请参阅图6，在一个实施例中，压装模块5还包括：
111.缸盖座圈压装深度检测子模块503，用于检测缸盖的进气座圈和排气座圈的压装深度是否合格，并根据检测结果发出对应信号；
112.上述技术方案的工作原理为：缸盖座圈压装深度检测子模块503 优选包括座圈压装深度检测传感器，用于检测缸盖的进气座圈和排气座圈的压装深度是否合格，并根据检测结果发出对应信号，当检测结果为不合格时则发出不合格信号，反之则发出合格信号；
113.上述技术方案的有益效果为：实时检测缸盖的进气座圈和排气座圈的压装深度是否合格，及时防止次品流入下一生产流程，避免造成更大的损失。
114.请参阅图7，在一个实施例中，一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，还包
product-moment correlation coefficient)和每两条压装线对应的产品良品率序列之间的良品率差异；根据ppmcc(pearson product-moment correlation coefficient)和良品率差异，计算得到每两条压装线的压装状态指标之间的压装状态相关性；该良品率差异与压装状态相关性呈负相关关系，计算方法优选为：其中，p
a,b
为a压装线和b压装线的压装状态指标之间的压装状态相关性，xa为a压装线的压装状态序列，xb为b压装线的压装状态序列，ya为a压装线的产品良品率序列，yb为b压装线的产品良品率序列，为xa与xb之间的协方差，为a压装线的产品良品率序列中所有元素的平均值，为 b压装线的产品良品率序列中所有元素的平均值，为a压装线的压装状态序列中所有元素的标准差，为b压装线的压装状态序列中所有元素的标准差，为与之间差的绝对值，为ppmcc(pearson product-moment correlation coefficient)， p
a,b
越接近1，表示a压装线和b压装线的压装状态变化趋势越相似；基于预设分类原则，根据压装状态相关性将所有压装线分为多个类型，该预设分类原则优选为根据压装状态相关性的值预先划分范围从而根据压装状态相关性将所有压装线分为多个类型；获取每个类型内的每条压装线在预设第二时间段内的所有时间成本比的平均时间成本比，和所有压装状态指标的平均压装状态指标，将每个类型内所有压装线的平均时间成本比进行归一化处理，作为每个平均时间成本对应的压装线的平均压装状态指标的权重值，然后根据每个类型内所有压装线的平均压装状态指标和对应的权重值进行加权求和计算，得到每个类型的全域压装状态指标，选取最佳的全域压装状态指标对应的类型作为最佳类型，计算得到最佳类型中包含的所有压装线的平均工作档位作为标准工作档位，该最佳的全域压装状态指标优选指的是值最大的全域压装状态指标；其中，工作档位决定压装线的工作强度，将每条压装线当前的压装状态指标与最佳的全域压装状态指标进行对比，以及将每条压装线当前的工作档位与标准工作档位进行对比，根据对比结果在预设设置好的对比结果-状态集中匹配得到相应的压装状态，输出当前压装线的压装状态，实现压装线压装状态的监测；优选的，具体的对比结果对应的压装状态可根据实际情况进行对应调整涉及；
128.上述技术方案的有益效果为：用于当工厂内存在不止一条压装线时对所有压装线的压装状态进行全域监测，通过对比每条压装线的压装状态的方式进行压装状态监测，相较于人工观测的方式更加精准，有益于使得工作人员及时的根据监测状态对压装线进行相应检查，避免因时间累积使得压装线故障时造成更大的损失。
129.请参阅图7，在一个实施例中，一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装系统，还包括连续工作压装线健康状态监测模块7，连续工作压装线健康状态监测模块7执行包括如下操作：
130.获取当前压装线的连续工作时长和与其对应的工作档位，作为输入数据；
131.将输入数据输入至预先训练好的连续工作压装线健康度评价模型中，得到当前压装线的实际健康度；
132.将实际健康度与预设标准健康度阈值进行对比，监测当前压装线的健康状态；
133.其中，连续工作压装线健康度评价模型的训练步骤包括：
134.步骤1、获取训练数据，训练数据包括若干压装线在不同工作档位和不同连续工作时长下的平均单次压装时间成本以及平均良品率；
135.步骤2、计算平均良品率以及平均单次压装时间成本的比值，得到若干压装线在不同工作档位和不同连续工作时长下的实际健康度；
136.步骤3、将实际健康度与预设标准实际健康度进行对比，根据对比结果将训练数据划分为三个数据集，分别为优秀数据集、正常数据集和劣等数据集；其中，优秀数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度大于预设标准实际健康度，正常数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度等于预设标准实际健康度，劣等数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度小于预设标准实际健康度；
137.步骤4、分别对优秀数据集、正常数据集和劣等数据集进行划分，将其随机拆分为优秀数据训练集、优秀数据测试集、正常数据训练集、正常数据测试集、劣等数据训练集和劣等数据测试集；
138.步骤5、构建优秀数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络模型，以及将变化的连续工作时长作为额外输入变量，建立第一深层网络，将实际健康度作为最终的输出变量；
139.构建正常数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络模型，以及将变化的连续工作时长和对应的实际健康度的变化率作为额外输入变量，建立第二深层网络，将实际健康度作为最终的输出变量；
140.构建劣等数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络模型，以及将变化的连续工作时长和对应的实际健康度的变化率作为额外输入变量，建立第三深层网络，将实际健康度作为最终的输出变量；
141.步骤6、将优秀数据训练集作为优秀数据模型的训练集，将正常数据训练集作为正常数据模型的训练集，将劣等数据训练集作为劣等数据模型的训练集，分别对优秀数据模型、正常数据模型和劣等数据模型进行训练，直至每个模型对应的测试集的预测值满足预设条件后停止训练，融合完成训练的优秀数据模型、正常数据模型和劣等数据模型，得到连续工作压装线健康度评价模型；
142.上述技术方案的工作原理为：本系统还包括连续工作压装线健康状态监测模块7，用于实时监测压装线健康状态，即承受上限，有益于通过及时反馈压装线的健康状态，提醒工作人员适当调整压装线的工作强度，避免因持续高强度工作导致压装线故障；其中，连续工作压装线健康状态监测模块7执行包括如下操作：获取当前压装线的连续工作时长和与其对应的工作档位，作为输入数据；将输入数据输入至预先训练好的连续工作压装线健康度评价模型中，得到当前压装线的实际健康度；将实际健康度与预设标准健康度阈值进行对比，监测当前压装线的健康状态；优选的，连续工作压装线健康度评价模型的训练步骤包括：s1、获取训练数据，训练数据包括若干压装线在不同工作档位和不同连续工作时长下的平均单次压装时间成本以及平均良品率；s2、计算平均良品率以及平均单次压装时间成本的比值，得到若干压装线在不同工作档位和不同连续工作时长下的实际健康度； s3、将实际健康度与预设标准实际健康度进行对比，根据对比结果将训练数据划分为三个数据集，分别为优秀数据集、正常数据集和劣等数据集；其中，优秀数据集中包括的训练数据对应的
对比结果为实际健康度大于预设标准实际健康度，正常数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度等于预设标准实际健康度，劣等数据集中包括的训练数据对应的对比结果为实际健康度小于预设标准实际健康度；s4、分别对优秀数据集、正常数据集和劣等数据集进行划分，将其随机拆分为优秀数据训练集、优秀数据测试集、正常数据训练集、正常数据测试集、劣等数据训练集和劣等数据测试集；s5、构建优秀数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络(long short-term memory)模型，以及将变化的连续工作时长作为额外输入变量，建立第一深层连接网络，将实际健康度作为最终的输出变量；构建正常数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络 (long short-term memory)模型，以及将变化的连续工作时长和对应的实际健康度的变化率作为额外输入变量，建立第二深层连接网络，将实际健康度作为最终的输出变量；构建劣等数据模型，将工作档位作为主要输入层建立长短期记忆网络(long short-term memory)模型，以及将变化的连续工作时长和对应的实际健康度的变化率作为额外输入变量，建立第三深层连接网络，将实际健康度作为最终的输出变量；s6、将优秀数据训练集作为优秀数据模型的训练集，将正常数据训练集作为正常数据模型的训练集，将劣等数据训练集作为劣等数据模型的训练集，分别对优秀数据模型、正常数据模型和劣等数据模型进行训练，直至每个模型对应的测试集的预测值满足预设条件后停止训练，该每个模型对应的测试集包括优秀数据模型对应优秀数据测试集，正常数据模型对应正常数据测试集，劣等数据模型对应劣等数据测试集：融合完成训练的优秀数据模型、正常数据模型和劣等数据模型，得到连续工作压装线健康度评价模型；
143.上述技术方案的有益效果为：用于实时监测压装线健康状态，有益于通过及时反馈压装线的健康状态，提醒工作人员适当调整压装线的工作强度，避免因持续高强度工作导致压装线故障，延长压装线的使用寿命。
144.请参阅图8，本发明实施例提供了一种将座圈和导管安装在缸盖上的压装方法，包括：
145.s101、缸盖通过缸盖传输模块上料；
146.s102、通过缸盖型号识别模块定位缸盖，并获取缸盖上的二维码信息确定缸盖型号；
147.s103、通过缸盖翻转模块将缸盖固定并送入压装工位，同时根据缸盖型号确定缸盖的进气翻转角度并进行对应翻转；
148.s104、当缸盖完成翻转后，通过缸盖翻转模块对缸盖的进气导管孔和进气座圈孔喷洒润滑油雾；
149.s105、通过工件获取模块，根据缸盖型号抓取与该缸盖型号匹配的进气座圈与进气导管；
150.s106、通过压装模块，将进气座圈与进气导管对缸盖的进气导管孔和进气座圈孔进行压装，完成压装后发出第一信号；
151.s107、缸盖翻转模块接收到第一信号后，根据缸盖型号确定缸盖的排气翻转角度并进行对应翻转；
152.s108、当缸盖完成翻转后，通过缸盖翻转模块对缸盖的排气导管孔和排气座圈孔喷洒润滑油雾；
153.s109、工件获取模块接收到第一信号后，根据缸盖型号抓取与该缸盖型号匹配的排气座圈与排气导管；
154.s110、通过压装模块，将排气座圈与排气导管对缸盖的排气导管孔和排气座圈孔进行压装，压装完成；
155.更进一步地，在s106和s110后还分别设有s1061、通过缸盖座圈压装深度检测子模块检测缸盖的进气座圈的压装深度是否合格，若不合格，通过缸盖传输模块对当前缸盖进行下料，至不能处理区域；和s1101、通过缸盖座圈压装深度检测子模块检测缸盖的排气座圈的压装深度是否合格，若不合格，通过缸盖传输模块对当前缸盖进行下料，至不能处理区域；在整个压装过程中，还通过多压装线压装状态监测模块和连续工作压装线健康状态监测模块对压装线进行监测；其中，压装线指的是设有压装系统的生产线；
156.上述技术方案的有益效果为：通过自动识别不同的缸盖类型，从而根据识别的缸盖类型进行对应的压装作业，有益于提高压装系统对多缸盖类型同时压装作业的适应性。
157.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。