Avec les progrès technologiques continus, les techniques d’apprentissage automatique ont été largement utilisées dans divers domaines. Dans l’industrie pétrochimique, les pièces forgées pétrochimiques comme l’un des équipements clés, son contrôle de qualité est important pour le fonctionnement sûr et stable de toute la ligne de production. Les méthodes traditionnelles de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques reposent principalement sur l’inspection manuelle et le jugement empirique. Il y a des problèmes d’inefficacité et de taux d’erreur élevé. Pour résoudre ces problèmes, des méthodes de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques basées sur l’apprentissage automatique ont été proposées et largement utilisées. Cet article explore les principes, les applications et les avantages des méthodes de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques basées sur l’apprentissage automatique.
La méthode de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques basée sur l’apprentissage automatique utilise principalement des algorithmes d’apprentissage automatique pour apprendre et modéliser le processus de fabrication et les données de qualité des pièces forgées pétrochimiques pour réaliser l’inspection automatique et le contrôle de la qualité des pièces forgées. Le processus spécifique comprend plusieurs étapes:
Collecte de données: collecte de données de processus de fabrication et de données de qualité des pièces forgées pétrochimiques, y compris la composition des matériaux, les paramètres de processus de fabrication, les données de mesure dimensionnelle, etc.
Prétraitement des données: les données collectées sont soumises à des opérations de prétraitement telles que le nettoyage, la normalisation et l’extraction de caractéristiques pour un traitement ultérieur par des algorithmes de machine learning.
Formation au modèle: sélection d’algorithmes d’apprentissage machine appropriés tels que support vector machine (SVM), réseaux neuronaux, etc. Entraînement au modèle avec des données pré-traitées pour obtenir un modèle capable de prédire la qualité des pièces forgées.
Inspection et contrôle de la qualité: les nouvelles données du processus de fabrication sont entrées dans le modèle bien formé pour obtenir le résultat correspondant de la prédiction de la qualité des pièces forgées. La détection automatique et le contrôle de la qualité des pièces forgées sont réalisés en fonction de la comparaison des résultats prévus et des normes de qualité réelles.
Les méthodes de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques basées sur l’apprentissage automatique ont donné d’excellents résultats dans la pratique. Voici quelques cas d’application spécifiques:
Détection des défauts: identification des défauts à la surface des pièces forgées, tels que fissures, pores, etc., par des modèles de formation. En détectant automatiquement les défauts, les problèmes de qualité peuvent être détectés et traités à temps pour améliorer la qualité du produit et l’efficacité de la production.
Contrôle dimensionnel: les dimensions des pièces forgées sont prédites et contrôlées en utilisant des algorithmes d’apprentissage machine pour s’assurer que les dimensions du produit sont conformes aux exigences de conception. En surveillant les données dimensionnelles en temps réel et en les ajustant, vous pouvez réduire le taux de rebut et améliorer le taux de conformité du produit.
Optimisation du processus: en apprenant et en optimisant les paramètres du processus pendant le processus de fabrication, vous pouvez trouver la meilleure combinaison de processus pour améliorer la qualité du produit et l’efficacité de la production. En surveillant les paramètres de processus en temps réel et en les ajustant, le processus de production peut être automatisé et intelligent.
Prévision de la qualité et alerte précoce: en apprenant et en modélisant les données de qualité historiques, il est possible de prévoir les tendances futures de la qualité et de lancer des alertes rapides. Les accidents de qualité peuvent être évités et la sécurité de production améliorée en détectant à temps les problèmes potentiels de qualité et en prenant les mesures appropriées.
Les méthodes de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques basées sur l’apprentissage automatique présentent les avantages suivants par rapport aux méthodes traditionnelles:
Automatisation et intelligence: grâce à l’introduction d’algorithmes d’apprentissage automatique, la détection et le contrôle automatiques de la qualité des pièces forgées peuvent être réalisés, ce qui réduit l’intervention humaine et améliore l’efficacité de la production.
Précision et fiabilité: en apprenant et en modélisant de grandes quantités de données sur les processus de fabrication et la qualité, des résultats de prévision plus précis et plus fiables peuvent être obtenus, le taux d’erreur de calcul réduit et la qualité des produits améliorée.
Extensibilité et flexibilité: en choisissant les algorithmes d’apprentissage machine appropriés et la structure du modèle, vous pouvez s’adapter aux différents environnements de production et aux changements de la demande, ce qui permet une extensibilité et une flexibilité des méthodes de contrôle de la qualité.
Cependant, les méthodes de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques basées sur l’apprentissage automatique font face à un certain nombre de défis et de problèmes:
Difficulté d’acquisition et de traitement des données: le processus de fabrication et les données de qualité des pièces forgées pétrochimiques ont généralement des caractéristiques telles que la complexité, la dimension élevée et le déséquilibre, ce qui apporte une certaine difficulté d’acquisition et de traitement des données.
Choix du modèle et ajustement des paramètres: le choix des algorithmes d’apprentissage automatique appropriés et de la structure du modèle, ainsi que l’ajustement des paramètres du modèle, sont l’un des facteurs clés qui influent sur les résultats de la prévision et nécessitent de nombreuses expériences et vérifications.
Exigences en temps réel et robustesse: le processus de fabrication des pièces forgées pétrochimiques nécessite généralement une surveillance et un contrôle en temps réel, ce qui impose des exigences élevées en temps réel et en robustesse des méthodes de contrôle de la qualité.
Les méthodes de contrôle de la qualité des pièces forgées pétrochimiques basées sur l’apprentissage automatique offrent de nouvelles solutions pour le contrôle de la qualité dans l’industrie pétrochimique. En introduisant des algorithmes et des modèles d’apprentissage machine, il est possible de réaliser la détection automatique et le contrôle de la qualité des pièces forgées et d’améliorer la qualité des produits et l’efficacité de la production. Toutefois, l’application pratique de cette méthode reste confrontée à un certain nombre de défis et de problèmes qui nécessitent des recherches et des améliorations supplémentaires. L’avenir avec le développement continu et l’amélioration de la technologie d’apprentissage automatique et l’émergence de méthodes de contrôle de qualité plus avancées, nous croyons que le contrôle de qualité des pièces forgées pétrochimiques sera plus intelligent, hautement efficace et fiable.
