一种回流焊炉参数整定的梯度搜索方法及系统与流程

1.本发明涉及机电一体化与自动控制技术领域，具体涉及一种回流焊炉参数整定的梯度搜索方法及系统。


背景技术：

2.随着现代加工理论以及机电一体化技术的不断深入发展，以印刷电路板为基础的嵌入式系统迅猛发展，广泛应用于航空航天、电子产品、汽车、金属加工等各个行业。在这一过程中，由于高效率、低成本的特点，回流焊炉得到了广泛的应用。尤其是在电路集成化、元件小型化的背景下，传统焊接方式已难以适应需求，以高效、多功能和智能化为发展方向的回流焊技术逐渐成为印刷电路板加工中的核心技术。
3.回流焊炉已成为印刷电路板加工的核心设备，然而，由于回流焊炉具有强耦合、非线性的特点，导致在特定工艺曲线下，系统的实际控制参数难以确定。现阶段回流焊炉控制参数主要通过人工经验不断试错得到，极大提高了工业生产的时间成本，并且对操作人员的专业性提出了非常高的要求。考虑到人工经验可能引入的误差，在实际工作中，导致生产效率降低、产品质量下降。通过对现有设备进行精确建模，并利用梯度优化等算法对参数进行寻优可以有效改善这一问题。然而，在回流焊领域，控制参数寻优方法发展滞后，制约了回流焊炉系统的应用效果。因此，实现回流焊炉参数自动化寻优成为了亟待解决的问题。
4.梯度下降法是一种沿梯度下降的方向求解极小值的最优化算法，是机器学习和人工智能当中用来递归性逼近的常用算法，目的在于搜索问题中使损失函数最小的最优解。在梯度下降法中，首先在问题空间中随机选取一个点，计算在该点的梯度，根据一定的步长，沿梯度方向得到下个一点，根据梯度再进行下一次迭代，直到算法收敛为止。梯度下降法在解决优化问题中展现出了较强的性能，已被广泛应用在机器学习、参数优化等各个领域，并取得了良好的效果。但在回流焊炉系统参数整定领域，以梯度下降为代表的参数优化方法尚未得到应用。


技术实现要素：

5.为了克服上述现有技术缺点，本发明目的在于提供一种回流焊炉参数整定的梯度搜索方法及系统，根据回流焊炉工业参考曲线，通过仿真运算计算当前参数曲线与参考曲线的差值，利用梯度下降法迭代得到最优补偿参数，提高控制参数准确性，使实际温度与参考曲线的误差最小化。
6.为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
7.本技术第一个方面公开了一种回流焊炉参数整定的梯度搜索方法，包括：
8.s1，根据傅里叶热传导定律对回流焊炉进行温度仿真建模，其公式为：
[0009][0010]
其中，α为传热参数，t(t)为回流焊炉内工件在t时刻的温度，为回流焊炉内部
在t时刻的温度，δt为预设的时间间隔；
[0011]
s2，根据恒温实验数据拟合传热参数α；
[0012]
s3，根据回流焊炉温区分组状态，将仿真模型中的温区分组为预设区、升温区和高温区，设置动作步长，并根据动作步长生成每个温区的梯度搜索动作表si，i＝1,2,3，其中，si为一矩阵，矩阵每一列代表该温区组的温度可能出现的动作变化；
[0013]
s4，输入预设的参考工艺曲线r，参考工艺曲线r中各点的采样间隔为所述预设的时间间隔δt，构建梯度下降的损失函数l作为评价指标，所述损失函数l为：
[0014][0015]
其中，a(j)为仿真曲线，r(j)为参考工艺曲线，n为a(j)与r(j)的数据长度；
[0016]
s5，设置每个温区的初始温度参数，每个温区的初始温度参数等于所述参考工艺曲线中对应温区中的温度值；
[0017]
s6，按照预热区、升温区、高温区的顺序，在每个温区中，将si中每一列中的元素与对应温度组中各个温区的初始温度分别相加，将结果作为温度参数输入至仿真模型进行仿真，仿真得到仿真曲线后计算其对应的损失函数值，直至si中各列全部仿真完成，并将最小的损失函数值所对应的温度参数作为初始参数，进行下一次迭代，直至迭代完预设次数；
[0018]
s7，按照步骤s6依次完成所有温区的参数运算，获得最优温度控制参数。
[0019]
优选地，所述预设的时间间隔δt为0.25s。
[0020]
优选地，步骤s2具体包括如下步骤：
[0021]
s201，根据恒温实验确定多个传热参数的数值：
[0022]
将工件放入回流焊炉中，设置各温区温度为150℃，链速v＝1035mm/min，以恒定风机频率运行回流焊炉进行实验，记录工件温度，根据三组温度数据分别计算其αi值，计算公式如下：
[0023][0024]
s202，拟合得到传热参数随风机频率变化的拟合曲线和/或拟合方程：
[0025]
根据传热参数与风机的速度关系公式利用已知条件α1、α2、α3，通过最小二乘法计算k及b，进而得到传热参数α随风机频率变化的拟合曲线和/或拟合方程；若更换工件类型，或改变回流焊炉内部温度场，则返回步骤s201重新进行恒温实验，并计算传热参数α、k及b。
[0026]
优选地，步骤s3具体包括如下步骤：
[0027]
根据回流焊炉的温区分组情况，将回流焊炉仿真模型的温区分组为预热区、升温区和高温区，各组中温区数量为ni，设置搜索动作步长为2℃，根据步长产生动作变化矩阵as＝[-2,0,2]，针对每一个温区产生该温区的动作空间si，si为一个的矩阵；其中，矩阵每一列代表该温区组温度可能出现的动作变化，si的基本形式为：
[0028][0029]
优选地，步骤s4中，所述参考工艺曲线r采用马鞍形回焊曲线rss(ramp-sock-spike)。
[0030]
优选地，步骤s6具体包括如下步骤：
[0031]
在每个温度组中，将si中每一列中的元素与对应温度组中各个温区的初始温度分别相加，将结果作为温度参数输入至仿真模型中，在与参考曲线相同的链速，利用步骤s1中建立的模型，结合步骤s2中计算得到的传热参数进行仿真，仿真得到仿真曲线后计算其对应的损失函数值li，直至si中各列全部仿真完成；对比仿真得到的所有损失函数值，将最小的损失函数值所对应的温度参数作为初始参数，进行下一次迭代，直至最大迭代次数。
[0032]
更优选地，所述最大迭代次数设置为30次。
[0033]
本技术第二个方面公开了一种回流焊炉参数整定的梯度搜索系统，包括：
[0034]
仿真模型建立模块，用于根据傅里叶热传导定律对回流焊炉进行温度仿真建模，其公式为：
[0035][0036]
其中，α为传热参数，t(t)为回流焊炉内工件在t时刻的温度，为回流焊炉内部在t时刻的温度，δt为预设的时间间隔；
[0037]
传热参数确定模块，用于根据恒温实验数据拟合传热参数α；
[0038]
仿真模型温区分组模块，用于根据回流焊炉温区分组状态，将仿真模型中的温区分组为预设区、升温区和高温区；
[0039]
动作空间生成模块，用于设置动作步长，并根据动作步长生成每个温区的梯度搜索动作表si，i＝1,2,3，其中，si为一矩阵，矩阵每一列代表该温区组的温度可能出现的动作变化；
[0040]
损失函数构建模块，用于根据输入的预设的参考工艺曲线r构建梯度下降的损失函数l，所述参考工艺曲线r中各点的采样间隔为所述预设的时间间隔δt，所述损失函数l为：
[0041][0042]
其中，a(j)为仿真曲线，r(j)为参考工艺曲线，n为a(j)与r(j)的数据长度；
[0043]
初始温度参数设置模块，用于设置每个温区的初始温度参数，每个温区的初始温度参数等于所述参考工艺曲线中对应温区中的温度值；
[0044]
迭代运算模块，用于按照预热区、升温区、高温区的顺序，在每个温区中，将si中每一列中的元素与对应温度组中各个温区的初始温度分别相加，将结果作为温度参数输入至
仿真模型进行仿真，仿真得到仿真曲线后计算其对应的损失函数值，直至si中各列全部仿真完成，并将最小的损失函数值所对应的温度参数作为初始参数，进行下一次迭代，直至迭代完预设次数，生成最优温度控制参数。
[0045]
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：
[0046]
1)本发明对回流焊炉温度参数进行整定，缩小系统输出温区曲线与参考工艺曲线间的误差，有利于提高温度控制准确度，提高产品质量，降低次品率。
[0047]
2)本发明通过梯度下降的方法对温度参数进行搜索，有利于找到最优化参数，达到温度控制目标，缩短温度参数整定的时间，提高生产效率。
附图说明
[0048]
构成本技术的一部分附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
[0049]
图1是本发明方法的流程示意图；
[0050]
图2(a)～(c)是本发明实施例1的恒温实验数据曲线；
[0051]
图3是本发明实施例1的马鞍形参考曲线；
[0052]
图4是本发明实施例1的最终优化参数实际运行曲线示例。
具体实施方式
[0053]
为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0054]
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换。此外，术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0055]
实施例：
[0056]
图1为一种回流焊炉参数整定的梯度搜索方法的流程示意图。
[0057]
如图1所示，一种回流焊炉参数整定的梯度搜索方法，具体包括以下步骤：
[0058]
步骤1：对回流焊炉进行温度仿真建模。
[0059]
仿真模型根据傅里叶热传导定律进行建模，其公式为：
[0060][0061]
其中，α为传热参数，其值需步骤2中的恒温实验确定，t(t)为回流焊炉内工件在t时刻的温度，为回流焊炉内部在t时刻的温度，δt一般取0.25s。
[0062]
步骤2：进行恒温实验来确定传热参数。
[0063]
本实施例采用某温区回流焊炉设备进行实验。实验步骤如下：
[0064]
将工件放入回流焊炉中，设置各温区温度为150℃、以及链速v＝1035mm/min，以恒
定风机频率运行回流焊炉进行实验，记录工件温度。根据三组工件温度数据分别计算其αi值，计算公式如下：
[0065][0066]
根据图2(a)～(c)的恒温实验数据，得到其αi值，分别为α1＝0.0269，α2＝0.0287,α3＝003070
[0067]
步骤3：拟合得到传热参数随风机频率变化的拟合曲线和/或拟合方程。
[0068]
根据传热参数与风机速度关系公式利用已知条件α1、α2、α3，通过最小二乘法计算k及b。根据上述的αi值解得k＝0.000685，b＝0.02337，进而得到传热参数α随风机频率变化的拟合曲线和/或拟合方程。
[0069]
若更换工件类型，或改变回流焊炉内部温度场，则返回步骤2重新进行恒温实验，并计算传热参数α、k及b。
[0070]
步骤4：将仿真模型中的温区进行分组，针对各温度组建立动作空间。
[0071]
根据回流焊炉的温区分组情况，将回流焊炉仿真模型的温区分组为预热区、升温区和高温区，设置各组中温区数量ni。其中，预热区中的温度数量为n1＝2，升温区的温度数量为n2＝7，高温区的温度数量为n3＝3。
[0072]
设置搜索动作步长为2℃，根据步长产生的动作变化矩阵as＝[-2,0,2]，针对每一个温区产生该温区的动作空间si，si应为一个的矩阵；其中，矩阵每一列代表该温区组温度可能出现的动作变化，si的基本形式为：
[0073][0074]
则预热区的动作空间s1为：
[0075][0076]
升温区的动作空间s2为：
[0077][0078]
高温区的动作空间s3为：
[0079][0080]
步骤5：构建梯度下降的损失函数。
[0081]
输入参考工艺曲线r。本实施例中，采用马鞍形回焊曲线rss(ramp-sock-spike)，如图3所示。工艺曲线中各点间隔时间仍为0.25s，建立梯度下降的损失函数l为：
[0082][0083]
其中，a(j)为仿真曲线，r(j)为参考工艺曲线，n为a(j)与r(j)的数据长度。
[0084]
步骤6：按照预热区、升温区、高温区的顺序运算回流焊炉温度参数。
[0085]
首先输入一组初始温度参数，具体为：
[0086]
t
int
＝[60，100，140，160，170，170，170，170，172，190，240，253，215]
[0087]
每个温区的初始温度参数应等于参考工艺曲线中该温区中的温度值。在每个温度组中，将si中每一列中的元素与对应温度组中各个温区初始温度分别相加，将结果作为温度参数输入回仿真模型，在与参考曲线相同的链速，利用步骤1中建立的模型，结合步骤2与步骤3中计算得到的传热参数进行仿真，仿真得到仿真曲线后计算其损失函数值li，直至si中各列全部仿真完成。
[0088]
对比仿真得到的所有损失函数值，将最小的损失函数值所对应的温度参数作为初始参数，进行下一次迭代，至最大迭代次数n＝30。
[0089]
之后进行下一个温度组的运算，至所有温区参数运算结束。
[0090]
得到最终温度参数t
final
为：
[0091]
t
final
＝[52,132,158,174,176,176,176,174,178,194,266,255,203]；
[0092]
根据温度参数进行实验，得到如图4所示的温度曲线。由图4的温度曲线可以看到，在主要指标的对比上，标准曲线最高温度为250℃，实际运行曲线最高温度为253℃，标准曲线工件处在高温区中时间为92秒，实际运行中为98秒，误差在加工可接受范围内。
[0093]
另一方面，本技术还公开了一种回流焊炉参数整定的梯度搜索系统，包括：
[0094]
仿真模型建立模块，用于根据傅里叶热传导定律对回流焊炉进行温度仿真建模，其公式为：
[0095][0096]
其中，α为传热参数，t(t)为回流焊炉内工件在t时刻的温度，为回流焊炉内部在t时刻的温度，δt为预设的时间间隔；
[0097]
传热参数确定模块，用于根据恒温实验数据拟合传热参数α；
[0098]
仿真模型温区分组模块，用于根据回流焊炉温区分组状态，将仿真模型中的温区分组为预设区、升温区和高温区；
[0099]
动作空间生成模块，用于设置动作步长，并根据动作步长生成每个温区的梯度搜索动作表si，i＝1,2,3，其中，si为一矩阵，矩阵每一列代表该温区组的温度可能出现的动作变化；
[0100]
损失函数构建模块，用于根据输入的预设的参考工艺曲线r构建梯度下降的损失函数l，所述参考工艺曲线r中各点的采样间隔为所述预设的时间间隔δt，所述损失函数l为：
[0101][0102]
其中，a(j)为仿真曲线，r(j)为参考工艺曲线，n为a(j)与r(j)的数据长度；
[0103]
初始温度参数设置模块，用于设置每个温区的初始温度参数，每个温区的初始温度参数等于所述参考工艺曲线中对应温区中的温度值；
[0104]
迭代运算模块，用于按照预热区、升温区、高温区的顺序，在每个温区中，将si中每一列中的元素与对应温度组中各个温区的初始温度分别相加，将结果作为温度参数输入至仿真模型进行仿真，仿真得到仿真曲线后计算其对应的损失函数值，直至si中各列全部仿真完成，并将最小的损失函数值所对应的温度参数作为初始参数，进行下一次迭代，直至迭代完预设次数，生成最优温度控制参数。
[0105]
综上所述，本技术针对回流焊炉温度参数相互耦合、整定复杂的问题，提供了一种回流焊炉参数整定的梯度搜索方法及系统，根据回流焊炉工业参考曲线，通过仿真运算计算当前参数曲线与参考曲线的差值，利用梯度下降法迭代得到最优补偿参数，缩小了系统输出温区曲线与参考工艺曲线间的误差，有利于快速找到最优温度参数，提高温度控制准确度，提高产品质量，降低次品率。
[0106]
以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只是作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。