本發(fā)明涉及自動控制，尤其涉及基于ai的車輛夾具定位系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、自動控制技術(shù)領域主要研究和應用計算機、傳感器、控制算法等技術(shù)，以實現(xiàn)系統(tǒng)或設備的自動化操作。該技術(shù)領域廣泛應用于工業(yè)生產(chǎn)、交通運輸、航空航天等領域，旨在提高系統(tǒng)的效率、精確性和可靠性。自動控制系統(tǒng)通過對輸入信號的感知和處理，自動調(diào)節(jié)設備的操作狀態(tài)，以達到預期的目標，減少人為干預，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

2、其中，車輛夾具定位系統(tǒng)是指用于在制造或裝配過程中，準確定位和固定車輛零部件或整車的裝置系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用自動控制技術(shù)，通過傳感器感知夾具和車輛的位置，結(jié)合控制算法自動調(diào)整夾具的位置和角度，確保零部件或整車在加工或裝配過程中的精準定位。其用途包括提高裝配效率、減少人為誤差、提升產(chǎn)品一致性等。

3、盡管現(xiàn)有的自動控制技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)一定程度的自動化操作，但其在精準控制和實時響應方面存在顯著局限。傳統(tǒng)的車輛夾具定位系統(tǒng)往往缺乏實時數(shù)據(jù)分析和預測調(diào)整能力，難以適應生產(chǎn)過程中的即時變化。這種靜態(tài)的控制方式導致系統(tǒng)在應對快速變化的生產(chǎn)需求時效率低下，容易因應力分布不均或裝配誤差累積而影響最終產(chǎn)品的質(zhì)量。缺乏有效的環(huán)境噪聲過濾和自適應機制也使得系統(tǒng)在面對機器老化或環(huán)境變動時性能下降，進一步限制了其在高標準生產(chǎn)環(huán)境中的應用潛力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的基于ai的車輛夾具定位系統(tǒng)。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：基于ai的車輛夾具定位系統(tǒng)包括：

3、拓撲結(jié)構(gòu)調(diào)整模塊監(jiān)控裝配界面上的接觸壓力與位置偏差，收集夾具與車輛組件間的外部負載數(shù)據(jù)，對結(jié)構(gòu)布局進行調(diào)整，根據(jù)力矩變化優(yōu)化夾具的應力分布，生成結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置；

4、實時數(shù)據(jù)處理模塊接收所述結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置，利用定位傳感器實時監(jiān)測夾具和車輛組件的接觸狀態(tài)，分析數(shù)據(jù)，過濾環(huán)境噪聲，校正傳感器偏差，提煉關(guān)鍵監(jiān)控指標，得到實時監(jiān)控反饋?；

5、模型學習優(yōu)化模塊基于所述實時監(jiān)控反饋，評估數(shù)據(jù)中的異常模式，根據(jù)操作數(shù)據(jù)的變化調(diào)整參數(shù)，進行多組實時數(shù)據(jù)的融合處理，從中提取優(yōu)化方向，獲取模型優(yōu)化參數(shù)；

6、位置預測與調(diào)整模塊應用所述模型優(yōu)化參數(shù)，利用動態(tài)變化分析預測夾具在差異化生產(chǎn)階段的位置變化，參照機器磨損和環(huán)境因素，實時調(diào)整夾具位置，建立位置調(diào)整結(jié)果。

7、作為本發(fā)明的進一步方案，所述接觸壓力與位置偏差的獲取步驟具體為：

8、監(jiān)控裝配界面上夾具與車輛組件間的接觸點，收集壓力和接觸面積的數(shù)據(jù)，采用公式：

9、；

10、計算生成接觸壓力數(shù)據(jù)點；

11、其中，代表施加在接觸面的力，代表接觸面積，代表調(diào)節(jié)系數(shù)，代表接觸壓力；

12、對所述接觸壓力數(shù)據(jù)點進行統(tǒng)計處理，采用公式：

13、；

14、計算接觸壓力的加權(quán)平均值，同時引入公式：

15、；

16、計算壓力的加權(quán)標準偏差，生成平均接觸壓力與位置偏差；

17、其中，代表接觸壓力數(shù)據(jù)點集中的第i個點，代表數(shù)據(jù)點總數(shù)，代表第i個數(shù)據(jù)點的權(quán)重，代表接觸壓力的加權(quán)平均值，代表接觸壓力的加權(quán)標準偏差；

18、根據(jù)所述平均接觸壓力與位置偏差，進行裝配界面的調(diào)整，采用公式：

19、；

20、優(yōu)化夾具的位置，生成接觸壓力與位置偏差；

21、其中，代表目標壓力閾值，代表調(diào)整量，、分別是調(diào)整目標壓力偏差和位置偏差的系數(shù)。

22、作為本發(fā)明的進一步方案，所述結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置的獲取步驟具體為：

23、分析所述接觸壓力與位置偏差，進行初步的結(jié)構(gòu)分析，采用公式：

24、；

25、計算夾具與車輛組件接觸區(qū)域的應力分布，生成初步應力分布；

26、其中，代表材料的彈性模量，代表泊松比，代表初步應力分布；

27、分析所述初步應力分布，采用公式：

28、；

29、計算生成應力均方根；

30、其中，代表應力分布中的第個值，代表應力值的總數(shù)量，代表應力分布的均方根；

31、根據(jù)所述應力均方根，調(diào)整設計，采用公式：

32、；

33、生成結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置；

34、其中，、分別代表應力分布中的最大值和最小值，代表設計調(diào)節(jié)因子，代表結(jié)構(gòu)優(yōu)化配置。

35、作為本發(fā)明的進一步方案，所述實時監(jiān)控反饋的獲取步驟具體為：

36、部署定位傳感器，監(jiān)測夾具和車輛組件的接觸狀態(tài)，采用公式：

37、；

38、計算初步接觸壓力，生成原始接觸壓力數(shù)據(jù)；

39、其中，代表傳感器信號，代表調(diào)節(jié)系數(shù)，用以平衡信號增益，代表計算得到的原始接觸壓力；

40、對所述原始接觸壓力數(shù)據(jù)進行環(huán)境噪聲過濾，采用公式：

41、；

42、得到過濾后的壓力數(shù)據(jù)；

43、其中，代表環(huán)境噪聲，代表噪聲過濾系數(shù)，用以調(diào)整噪聲影響的衰減，代表過濾后的接觸壓力；

44、基于所述過濾后的壓力數(shù)據(jù)，校正傳感器偏差，提煉關(guān)鍵監(jiān)控指標，采用公式：

45、；

46、生成實時監(jiān)控反饋；

47、其中，代表校正系數(shù)，代表理論壓力閾值，代表壓力依賴的權(quán)重因子，用以調(diào)整反饋靈敏度，代表監(jiān)控指標。

48、作為本發(fā)明的進一步方案，所述模型優(yōu)化參數(shù)的獲取步驟具體為：

49、接收所述實時監(jiān)控反饋，對數(shù)據(jù)進行異常模式評估，采用公式：

50、；

51、計算數(shù)據(jù)的標準差，基于標準差和平均值計算方差，采用公式：

52、；

53、生成異常模式評估值；

54、其中，代表單個監(jiān)控反饋，代表監(jiān)控反饋的平均值，代表樣本數(shù)量，代表標準差，代表異常模式評估值，是規(guī)避分母為零的小量；

55、根據(jù)所述異常模式評估值，調(diào)整操作參數(shù)，采用公式：

56、；

57、計算得到調(diào)整后的操作參數(shù)；

58、其中，代表調(diào)整系數(shù)，為調(diào)節(jié)參數(shù)，代表調(diào)整后的操作參數(shù)；

59、對多個所述調(diào)整后的操作參數(shù)進行融合處理，提取優(yōu)化方向，采用公式：

60、；

61、生成模型優(yōu)化參數(shù)；

62、其中，代表第組數(shù)據(jù)的權(quán)重，代表數(shù)據(jù)組數(shù)量，代表融合后的優(yōu)化方向，即模型優(yōu)化參數(shù)。

63、作為本發(fā)明的進一步方案，所述位置調(diào)整結(jié)果的獲取步驟具體為：

64、利用所述模型優(yōu)化參數(shù)，通過動態(tài)變化分析方法預測夾具在差異化生產(chǎn)階段的位置變化，采用公式：

65、；

66、生成預測位置變化；

67、其中，代表動態(tài)變化系數(shù)，代表環(huán)境阻力系數(shù)；

68、基于所述預測位置變化，參照機器磨損和環(huán)境因素，實時調(diào)整夾具位置，采用公式：

69、；

70、獲得調(diào)整后的夾具位置；

71、其中，代表機器磨損系數(shù)，代表環(huán)境影響系數(shù)，代表調(diào)整后的夾具位置；

72、根據(jù)所述調(diào)整后的夾具位置，采用公式：

73、；

74、保證結(jié)果為非負值，生成位置調(diào)整結(jié)果。

75、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

76、本發(fā)明中，通過持續(xù)監(jiān)測裝配過程中的接觸壓力和位置偏差，主動調(diào)整結(jié)構(gòu)布局和夾具的應力分布，有效減少因人工操作誤差導致的質(zhì)量問題。此外，通過集成的數(shù)據(jù)處理和機器學習技術(shù)，能夠預測并適應生產(chǎn)線上的變化，如機器磨損和環(huán)境因素，保持裝配操作的高精度和效率。這種動態(tài)調(diào)整和預測能力顯著提升了生產(chǎn)流程的效率和產(chǎn)品的一致性，確保了長期運行中的穩(wěn)定性和可靠性。