本發(fā)明涉及天窗馬達生產(chǎn)設(shè)備，具體涉及一種馬達外殼用治具的壽命檢測方法、存儲介質(zhì)及執(zhí)行設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、馬達外殼用治具在工業(yè)生產(chǎn)中起著至關(guān)重要的作用，其壽命直接關(guān)系到生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。然而，傳統(tǒng)的治具壽命檢測方法多依賴于經(jīng)驗判斷或定期更換，缺乏科學性和準確性。因此，如何開發(fā)一種高效、準確的治具壽命檢測方法成為亟待解決的問題。

2、如圖3-圖4所示，檢測裝置主要包括治具本體、壓力傳感器、顯示器、高集成控制處理器以及設(shè)置在治具本體底部的驅(qū)動件，治具本體包括觸臂以及活動體，在實際使用中驅(qū)動件由下而上頂住治具本體的活動體驅(qū)動其上移從而伸出觸臂頂住天窗馬達的殼體。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、（一）要解決的技術(shù)問題

2、為解決上述問題，本發(fā)明提出了一種馬達外殼用治具的壽命檢測方法、存儲介質(zhì)及執(zhí)行設(shè)備，旨在于解決現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的治具壽命檢測方法多依賴于經(jīng)驗判斷或定期更換，缺乏科學性和準確性的問題。

3、（二）技術(shù)方案

4、本發(fā)明的一種馬達外殼用治具的壽命檢測方法，所述檢測方法包括：

5、基于力傳感器采集治具的持續(xù)擴張力特征值，預處理所述持續(xù)擴張力特征值得到第一特征數(shù)據(jù)集，通過svm模型對所述第一特征數(shù)據(jù)集進行分類預測；

6、多次獲取治具的響應時間參數(shù)，將所述響應時間參數(shù)轉(zhuǎn)化時間向量并使用高維特征空間技術(shù)映射至高緯度空間得到最優(yōu)分離超平面，提取所述響應時間參數(shù)中的周期性特征形成第二特征數(shù)據(jù)集；

7、基于優(yōu)化算法融合所述第一特征數(shù)據(jù)集與所述第二特征數(shù)據(jù)集，以尋找最優(yōu)擴張力配置，預設(shè)擴張力閾值并提取出所述第一特征數(shù)據(jù)集中的異常參數(shù)，以得到治具的壽命與所述第一特征數(shù)據(jù)集的相關(guān)度；

8、基于所述相關(guān)度構(gòu)建治具壽命參數(shù)模型，生成所述治具壽命參數(shù)模型與所述擴張力配置的預測關(guān)系，基于所述相關(guān)度與所述預測關(guān)系得到治具的壽命預測。

9、在本發(fā)明中，預處理所述持續(xù)擴張力特征值的步驟包括：

10、去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；

11、基于歸一化處理所述持續(xù)擴張力特征值，以消除不同特征之間的量綱影響；

12、提取出滿足要求的所述持續(xù)擴張力特征值形成所述第一特征數(shù)據(jù)集；

13、通過交叉驗證對svm模型進行訓練，并使用訓練好的svm模型對所述第一特征數(shù)據(jù)集進行分類預測，得到分類結(jié)果。

14、在本發(fā)明中，所述響應時間參數(shù)包括治具啟動時與所述力傳感器接觸時的第一反應時間、驅(qū)動裝置動作時以及驅(qū)動裝置與治具接觸時的第二反應時間，預設(shè)接觸頻率、接觸時間以及測試周期，在所述測試周期內(nèi)基于所述接觸頻率、所述接觸時間采集所述響應時間參數(shù)；

15、基于徑向基函數(shù)核將所述時間向量映射至高維空間，分離不同類別的所述響應時間參數(shù)，得到最優(yōu)分離超平面。

16、在本發(fā)明中，所述優(yōu)化算法采用pso算法確定粒子數(shù)量，所述粒子數(shù)量為所述第一特征數(shù)據(jù)集與所述第二特征數(shù)據(jù)集總數(shù)據(jù)量之和，根據(jù)下列公式更新每個粒子的速度：，其中表示個粒子在第緯上的速度，表示個粒子在第緯上的位置，和是介于0和1之間的隨機數(shù)，用于增加搜索的隨機性，為粒子的個體極值，為最優(yōu)擴張力配置，為慣性權(quán)重，為第一特征數(shù)據(jù)集，為第二特征數(shù)據(jù)集；

17、根據(jù)更新后的所述粒子速度，基于關(guān)系式：更新每個粒子的位置；

18、檢查是否達到預設(shè)的所述擴張力閾值，如果滿足終止條件，則算法結(jié)束，輸出最優(yōu)擴張力配置。

19、在本發(fā)明中，所述異常參數(shù)為偏離所述擴張力閾值10%-20%左右的持續(xù)擴張力特征值。

20、在本發(fā)明中，在所述最優(yōu)分離超平面中構(gòu)建彈性網(wǎng)治具soh模型，并正則化所述彈性網(wǎng)治具soh模型，得到正則化模型。

21、在本發(fā)明中，基于所述正則化模型并采用連續(xù)縮放預測方法生成所述治具壽命參數(shù)模型與所述擴張力配置的預測關(guān)系，基于所述相關(guān)度與所述預測關(guān)系得到治具的壽命預測。

22、本發(fā)明的另一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述技術(shù)方案所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法的步驟。

23、本發(fā)明的另一種執(zhí)行設(shè)備，包括執(zhí)行設(shè)備本體以及控制器，其特征在于，所述控制器包括處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執(zhí)行程序時實現(xiàn)上述技術(shù)方案所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法的步驟。

24、（三）有益效果

25、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果為：

26、（1）本發(fā)明中通過力傳感器精確采集治具的持續(xù)擴張力特征值，并經(jīng)過預處理去除噪聲和異常值，確保了數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。利用svm模型對第一特征數(shù)據(jù)集進行分類預測，有效識別了治具的不同狀態(tài)，為后續(xù)分析提供了堅實基礎(chǔ)。通過高維特征空間技術(shù)映射響應時間參數(shù)，提取周期性特征，進一步豐富了數(shù)據(jù)集，提高了檢測的全面性和準確性。

27、（2）本發(fā)明中采用pso算法融合第一特征數(shù)據(jù)集與第二特征數(shù)據(jù)集，尋找最優(yōu)擴張力配置。通過預設(shè)擴張力閾值并提取異常參數(shù)，本發(fā)明能夠精確識別出對治具壽命有重要影響的擴張力特征，為優(yōu)化治具設(shè)計和使用條件提供了科學依據(jù)。

技術(shù)特征：

1.一種馬達外殼用治具的壽命檢測方法，其特征在于，所述檢測方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法，其特征在于，預處理所述持續(xù)擴張力特征值的步驟包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法，其特征在于，所述響應時間參數(shù)包括治具啟動時與所述力傳感器接觸時的第一反應時間、驅(qū)動裝置動作時以及驅(qū)動裝置與治具接觸時的第二反應時間，預設(shè)接觸頻率、接觸時間以及測試周期，在所述測試周期內(nèi)基于所述接觸頻率、所述接觸時間采集所述響應時間參數(shù)；

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法，其特征在于，所述優(yōu)化算法采用pso算法確定粒子數(shù)量，所述粒子數(shù)量為所述第一特征數(shù)據(jù)集與所述第二特征數(shù)據(jù)集總數(shù)據(jù)量之和，根據(jù)下列公式更新每個粒子的速度：，其中表示個粒子在第緯上的速度，表示個粒子在第緯上的位置，和是介于0和1之間的隨機數(shù)，用于增加搜索的隨機性，為粒子的個體極值，為最優(yōu)擴張力配置，為慣性權(quán)重，為第一特征數(shù)據(jù)集，為第二特征數(shù)據(jù)集；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法，其特征在于，所述異常參數(shù)為偏離所述擴張力閾值10%-20%左右的持續(xù)擴張力特征值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法，其特征在于，在所述最優(yōu)分離超平面中構(gòu)建彈性網(wǎng)治具soh模型，并正則化所述彈性網(wǎng)治具soh模型，得到正則化模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法，其特征在于，基于所述正則化模型并采用連續(xù)縮放預測方法生成所述治具壽命參數(shù)模型與所述擴張力配置的預測關(guān)系，基于所述相關(guān)度與所述預測關(guān)系得到治具的壽命預測。

8.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法的步驟。

9.一種執(zhí)行設(shè)備，包括執(zhí)行設(shè)備本體以及控制器，其特征在于，所述控制器包括處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執(zhí)行程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項所述的馬達外殼用治具的壽命檢測方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了一種馬達外殼用治具的壽命檢測方法、存儲介質(zhì)及執(zhí)行設(shè)備，該方法融合了力傳感器采集的持續(xù)擴張力特征值與響應時間參數(shù)，通過SVM模型分類預測及高維特征空間技術(shù)，精確提取關(guān)鍵特征以評估治具壽命。利用PSO算法優(yōu)化擴張力配置，結(jié)合預設(shè)的擴張力閾值與異常參數(shù)識別，實現(xiàn)了對治具壽命的高精度預測。同時，本發(fā)明構(gòu)建了正則化的彈性網(wǎng)治具SOH模型，采用連續(xù)縮放預測方法生成壽命參數(shù)模型與擴張力配置的預測關(guān)系，進一步提升了預測的準確性。該方法通過自動化數(shù)據(jù)采集與處理，提高了檢測效率與自動化水平，為治具的維護與管理提供了科學決策支持。本發(fā)明不僅增強了治具的可靠性和安全性，還降低了生產(chǎn)成本與風險，具有廣泛的應用前景和重要的實用價值。

技術(shù)研發(fā)人員：倪志男
受保護的技術(shù)使用者：浙江泓泰汽車配件有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9