一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法及系统与流程

1.本发明涉及智能控制技术领域，具体涉及一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法及系统。


背景技术：

2.钢管作为一种基本建材，广泛应用于建筑等多个领域，为保障其应用性能与使用需求相契合，实现应用能效最大化，需基于具体使用需求进行适配性生产调整。现如今，主要通过添加合金或后续离线热处理等等外部处理手段进行钢管性能调整，导致生产周期延长且能耗过大，同时性能提升度受限，导致最终调节生产效果无法满足既定需求，有待进一步进行技术优化。
3.现有技术中，进行钢管的生产工艺调节控制时，由于缺乏有效的在线组织性能调整手段，导致无法基于使用需求进行工艺的适配性精准调控，导致调整受限且成本损耗较大。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的进行钢管的生产工艺调节控制时，由于缺乏有效的在线组织性能调整手段，导致无法基于使用需求进行工艺的适配性精准调控，导致调整受限且成本损耗较大的技术问题。
5.鉴于上述问题，本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法及系统。
6.第一方面，本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法，所述方法包括：执行数据采集，并将数据采集结果传输至所述输入信息解析单元，执行需求解析；获得需求解析结果，其中，所述需求解析结果具有多个特征的提取等级标识；通过大数据构建钢管的生产工艺数据集，将所述需求解析结果输入所述生产工艺数据集，执行工艺控制匹配；留存工艺控制匹配结果，其中，所述工艺控制匹配结果具有工艺检测标识；通过所述工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，并通过所述图像采集单元对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合；对所述验证图像集合进行图像识别，并将图像识别结果与所述工艺检测标识进行异常比对，基于异常比对结果确定反馈参数；通过所述反馈参数对所述工艺控制匹配结果进行控制优化，基于控制优化后的所述工艺控制匹配结果进行钢管生产。
7.第二方面，本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制系统，所述系统包括：
采集解析模块，所述采集解析模块用于执行数据采集，并将数据采集结果传输至所述输入信息解析单元，执行需求解析；结果获取模块，所述结果获取模块用于获得需求解析结果，其中，所述需求解析结果具有多个特征的提取等级标识；匹配执行模块，所述匹配执行模块用于通过大数据构建钢管的生产工艺数据集，将所述需求解析结果输入所述生产工艺数据集，执行工艺控制匹配；结果留存模块，所述结果留存模块用于留存工艺控制匹配结果，其中，所述工艺控制匹配结果具有工艺检测标识；优化采集模块，所述优化采集模块用于通过所述工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，并通过所述图像采集单元对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合；异常比对模块，所述异常比对模块用于对所述验证图像集合进行图像识别，并将图像识别结果与所述工艺检测标识进行异常比对，基于异常比对结果确定反馈参数；优化生产模块，所述优化生产模块用于通过所述反馈参数对所述工艺控制匹配结果进行控制优化，基于控制优化后的所述工艺控制匹配结果进行钢管生产。
8.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本技术实施例提供的一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法，执行数据采集，将数据采集结果传输至所述输入信息解析单元，执行需求解析；获得需求解析结果，所述需求解析结果具有多个特征的提取等级标识，将所述需求解析结果输入构建的所述生产工艺数据集，执行工艺控制匹配，通过工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，并通过所述图像采集单元对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合并进行图像识别，将图像识别结果与所述工艺检测标识进行异常比对确定反馈参数，对所述工艺控制匹配结果进行控制优化，基于控制优化后的工艺控制匹配结果进行钢管生产，解决了现有技术中存在的进行钢管的生产工艺调节控制时，由于缺乏有效的在线组织性能调整手段，导致无法基于使用需求进行工艺的适配性精准调控，导致调整受限且成本损耗较大的技术问题，通过进行需求解析匹配优选性工艺数据进行生产工艺调整，进而进行生产反馈优化，在维系生产成本的基础上最大化保障工艺生产结果的需求契合度。
附图说明
9.图1为本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法流程示意图；图2为本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法中工艺控制匹配执行流程示意图；图3为本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法中反馈参数获取流程示意图；图4为本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制系统结构示意图。
10.附图标记说明：采集解析模块11，结果获取模块12，匹配执行模块13，结果留存模块14，优化采集模块15，异常比对模块16，优化生产模块17。
具体实施方式
11.本技术通过提供一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法及系统，执行数据采集并进行需求解析，将需求解析结果输入构建的钢管的生产工艺数据集，执行工艺控制匹配，通过工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合并进行图像识别，确定反馈参数对工艺控制匹配结果进行控制优化，用于解决现有技术中存在的进行钢管的生产工艺调节控制时，由于缺乏有效的在线组织性能调整手段，导致无法基于使用需求进行工艺的适配性精准调控，导致调整受限且成本损耗较大的技术问题。
12.实施例1
13.如图1所示，本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法，所述方法应用智能控制系统，所述智能控制系统与输入信息解析单元、图像采集单元通信连接，所述方法包括：步骤s100：执行数据采集，并将数据采集结果传输至所述输入信息解析单元，执行需求解析；步骤s200：获得需求解析结果，其中，所述需求解析结果具有多个特征的提取等级标识；具体而言，钢管作为一种基本建材，广泛应用于建筑等多个领域，为保障其应用性能与使用需求相契合，实现应用能效最大化，需基于具体使用需求进行适配性生产调整。本技术提供的一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法应用于所述智能控制系统，所述系统为进行生产工艺优化调整全周期管理的总控系统，所述系统与所述输入信息解析单元与所述图像采集单元通信连接，所述信息解析单元为进行需求解析的功能性执行单元，所述图像采集单元为优化生产结果的采集单元，用于进行生产调整反馈。
14.具体的，对钢管的应用必要能效进行采集，包括应用环境，承压等，获取所述数据采集结果。将所述数据采集结果传输至所述信息解析单元。所述信息解析单元为自建的解析处理执行单元，示例性的，采集多组样本数据进行执行定位点提炼，即采集数据的语义要点，对其进行剖析标识，作为标识样本数据，通过进行单元训练与执行机制嵌入，生成所述信息解析单元。基于所述信息解析单元，通过进行需求解析输出多个必要性生产需求，例如抗应力，基于承压需求确定抗性程度，匹配对应的抗性等级对抗应力特征进行标识；环境湿度过大时，需具备一定的抗性，确定抗性等级并进行标识。通过进行各个解析需求的等级确定与映射标识，集成生成所述需求解析结果。
15.步骤s300：通过大数据构建钢管的生产工艺数据集，将所述需求解析结果输入所述生产工艺数据集，执行工艺控制匹配；进一步而言，本技术步骤s300还包括：步骤s310-1：对所述需求解析结果进行特征的等级限缩调整，获得等级限缩调整结果；步骤s320-1：基于所述等级限缩调整结果执行所述工艺控制匹配。
16.进一步而言，如图2所示，本技术步骤s300还包括：步骤s310-2：对所述生产工艺数据集进行工艺执行的稳定分析，获得稳定性关联系数；
步骤s320-2：对所述生产工艺数据集进行工艺执行的效率评价，生成效率关联系数；步骤s330-3：通过所述需求解析结果确定稳定性和效率的平衡系数；步骤s340-4：基于所述平衡系数、所述稳定性关联系数、所述效率关联系数执行工艺控制匹配的匹配控制。
17.具体而言，基于大数据进行调研统计，采集多个具有生产实施性的工艺数据，集成生成所述生产工艺数据集。将所述需求解析结果作为匹配依据，输入所述生产工艺数据集中，遍历所述生产工艺数据集进行匹配，以确定满足使用需求的生产工艺数据。
18.具体的，基于所述需求解析结果，对多个特征的提取等级进行缩限调整，即进行等级提升，具体提升限度基于生产需求进行自定义调整，生成所述等级缩限调整结果，所述等级缩限调整结果包括多个特征的提取等级同步调整。基于所述等级缩限调整结果作为调整限制因素，进行工艺控制匹配，提升需求特征等级，以保障后续生产下限。
19.进一步的，对所述生产工艺数据集进行工艺执行的稳定分析，示例性的，可调取所述生产工艺数据集对应的生产记录，识别提取生产能效，计算满足稳定度标准的记录数据对于总记录数据的占比，作为所述稳定性关联系数，所述稳定性关联系数与所述生产工艺数据中多个工艺相对应。进一步的，对所述生产工艺数据集进行工艺执行的效率评价，示例性的，基于预定时间区间，即进行统计分析的界定时间范围，对所述生产工艺数据集对应的生产记录进行生产量统计，对统计生产量由大到小依次排序，基于排序结果生成对应的效率关联系数，所述效率关联系数依次递减。基于所述需求解析结果，对所述生产工艺数据集中各生产工艺数据进行稳定性与效率的协同分析，即满足所述需求解析结果的生产稳定性与效率需达到的生产平衡限度，作为所述平衡系数。基于所述稳定性关联系数与所述效率关联系数，对所述生产工艺数据集进行映射标识，将所述平衡系数作为限制因素，将标识的所述稳定性关联系数与所述效率关联系数作为匹配依据，进行遍历校对，确定满足所述平衡系数的生产工艺数据。基于所述需求解析结果，按需进行生产工艺的匹配分析，以提高匹配工艺的生产需求契合度。
20.步骤s400：留存工艺控制匹配结果，其中，所述工艺控制匹配结果具有工艺检测标识；步骤s500：通过所述工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，并通过所述图像采集单元对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合；具体而言，遍历所述生产工艺数据集，基于所述需求解析结果进行匹配控制，择优确定最佳匹配生产工艺数据，作为所述工艺控制匹配结果，所述工艺控制匹配结果为与使用需求契合度最高的筛选工艺数据，确定检测标识信息对所述工艺控制匹配结果进行标识，用于后续进行生产能效检测反馈，其中，所述检测标识信息为自定义设置的标识信息。
21.进一步的，确定当前生产线的生产工艺，基于所述工艺控制匹配结果对钢管的生产工艺进行优化调整。具体的，对所述工艺控制匹配结果与钢管的生产工艺进行映射对应，基于映射结果进行映射工艺节点的工艺覆盖，完成基于适用需求的适配性工艺优化调整。所述图像采集单元为进行工艺生产的监测采集单元，连接控制有监测采集设备，例如图像采集设备，控制所述监测采集设备进行工艺优化后的生产结果的多角度全方位图像采集，示例性的，基于优化生产工艺进行生产控制，基于生产结果随机采样，针对生产样品进行图
像采集，对采集结果与样本进行映射对应，生成所述验证图像集合，所述验证图像集合用于进行工艺优化复检。
22.步骤s600：对所述验证图像集合进行图像识别，并将图像识别结果与所述工艺检测标识进行异常比对，基于异常比对结果确定反馈参数；进一步而言，如图3所示，所述智能控制系统与环境采集单元通信连接，本技术步骤s600还包括：步骤s610：通过所述环境采集单元进行工艺的生产环境数据采集，获得环境数据采集结果；步骤s620：将所述环境数据采集结果与标准环境进行环境比对，确定异常环境特征；步骤s630：基于所述异常环境特征进行所述异常比对结果的异常验证，获得异常验证结果；步骤s640：通过所述异常验证结果确定所述反馈参数。
23.进一步而言，本技术步骤s640还包括：步骤s641-1：当所述异常环境特征进行所述异常比对结果的异常验证为一致性验证结果时，则根据所述异常环境特征和所述异常比对结果确定特征的一致相关值；步骤s642-1：当所述一致相关值可以满足预设一致性评判阈值时，则直接基于异常比对结果确定所述反馈参数。
24.进一步而言，本技术步骤s640还包括：步骤s641-2：当所述一致相关值不能满足所述预设一致性评判阈值时，则基于所述一致相关值对所述异常环境特征和所述异常比对结果进行同向相关特征提取，获得同向相关特征提取结果；步骤s642-2：基于所述一致相关值对应的特征集合和所述同向相关特征提取结果获得非同向相关特征提取结果；步骤s643-2：通过所述非同向相关特征提取结果进行设备的自检测试，基于自检测试结果和所述同向相关特征提取结果确定所述反馈参数。
25.具体而言，所述验证图像集合为生产工艺优化后的生产结果采集图像，对所述验证图像集合进行图像识别，提取多个表征特征，例如金属光泽度、延展性等，作为所述图像识别结果。进一步对所述图像识别结果与所述工艺检测标识进行映射对应，基于映射结果进行校对判定，提取非一致性识别特征，作为所述异常比对结果，基于所述异常比对结果进行工艺优化反馈分析。
26.具体的，所述环境采集单元为进行工艺生产环境采集控制的执行单元，所述环境采集单元连接有多个传感检测设备，例如温度传感器、振动传感器等，基于所述多个传感检测设备进行生产环境数据采集，对采集数据进行设备对应标识，集成生成所述环境数据采集结果。采集标准环境，即标准生产状况下所感知的环境特征，对所述环境数据采集结果与所述标准环境进行映射，基于映射结果进行重叠校对，设定异常特征阈值，即基于专家经验自定义设定的工艺生产允许范围内的特征偏离值，例如，针对环境温度，可将温度上下限偏离3℃作为对应的异常特征阈值，基于所述异常特征阈值进行异常特征定位，将环境校对结果中大于对应异常特征阈值者，作为所述异常环境特征。进一步基于所述异常环境特征对
所述异常比对结果进行验证，判断两者是否相一致，生成所述异常验证结果，所述异常验证结果包括一致性验证结果与非一致性验证结果，基于所述异常验证结果进行反馈分析。
27.具体的，当所述异常验证结果为一致性验证结果时，表明所述异常环境特征与所述异常比对结果同源，即异常环境特征与所述异常比对结果的同向异常偏离，例如，环境温度过高，钢管塑形偏离，两者存在同导向因果关系。进一步的，对所述异常环境特征与所述异常比对结果进行一致相关度分析，即两者的相关影响度，例如温度偏离值对于钢管塑形的偏离影响程度，例如可采集生产记录数据直接进行匹配提取。分别进行所述异常环境特征与所述异常比对结果的映射对应组的一致相关度计量，对获取的多个一致相关度计量值进行加和计算，作为所述一致相关值，所述一致相关值为总体计量值。设定所述预设一致性评判阈值，即进行一致性评判的临界相关度，可基于专家经验进行自定义设定。若所述一致相关值满足所述预设一致性评判阈值时，表明生产异常多为环境因素导致，其工艺生产瑕疵较弱可进行忽略，基于所述异常比对结果确定调整方向与调整尺度，生成所述反馈参数；当所述一致相关值不满足所述预设一致性评判阈值时，表明当前的生产异常还存在设备等其余因素影响，需进行具体分析。
28.具体的，当所述一致相关值不满足所述预设一致性评判阈值时，进一步进行生产异常溯源细化。基于所述一致相关值，对所述异常环境特征与所述异常比对结果进行同向相关分析，即异常环境特征影响致使异常比对结果，提取所述同向相关特征提取结果。针对所述同向相关特征提取结果，则直接基于异常比对结果确定调整方向与调整尺度，生成映射对应的反馈参数；将所述一致相关值对应的特征集合中筛除所述同向相关特征提取结果后，剩余特征作为所述非同向相关特征提取结果。所述非同向相关特征提取结果为排除了工艺异常与环境异常后，可能存在的设备异常导致，基于所述非同向相关特征提取结果执行设备自检测试，获取所述自检测试结果，所述自检测试结果为表征异常设备-异常组件-异常控制的多个序列，基于所述自检测试结果可直接进行设备异常定位检修。基于所述同向相关特征提取结果与所述自检测试结果确定所述反馈参数，即进行生产优化反馈的调整参数。针对不同生产异常进行细化分类分析，可有效提高分析精准度，保障所述反馈参数的生产匹配度。
29.步骤s700：通过所述反馈参数对所述工艺控制匹配结果进行控制优化，基于控制优化后的所述工艺控制匹配结果进行钢管生产。
30.进一步而言，本技术步骤s700还包括：步骤s710：基于所述需求解析结果确定需求量信息；步骤s720：通过所述需求量信息和单体工艺处理成本进行总成本计算，并将总成本计算结果进行归一化处理，生成工艺的成本关联系数；步骤s730：通过所述成本关联系数对所述匹配控制进行控制优化。
31.具体而言，所述反馈参数为优化后工艺的生产反馈信息，基于所述反馈参数对所述工艺控制评判结果进行控制优化，通过试生产监测分析，进一步深究生产异常，最大化保障生产工艺的生产能效。
32.同时，在保障生产工艺最优的基础上还需考虑生产成本，基于所述需求解析结果提取需求生产量，作为所述需求量信息，基于单次工艺生产计量单体工艺处理成本，所述单体工艺处理成本包括材料损耗、人工损耗等多项，对所述需求量信息与所述单体工艺处理
成本进行乘法运算，将计算结果作为所述总成本计算结果并进行归一化处理，以进行数据标准化处理，消除数据间的纲量差异，将生产工艺与成本的关联程度作为工艺的成本关联系数。将所述成本关联系数作为限制因素，进行工艺控制优化，避免生产成本过高，在成本限度范围内实现最佳生产控制。
33.实施例2
34.基于与前述实施例中一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法相同的发明构思，如图4所示，本技术提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制系统，所述系统包括：采集解析模块11，所述采集解析模块11用于执行数据采集，并将数据采集结果传输至所述输入信息解析单元，执行需求解析；结果获取模块12，所述结果获取模块12用于获得需求解析结果，其中，所述需求解析结果具有多个特征的提取等级标识；匹配执行模块13，所述匹配执行模块13用于通过大数据构建钢管的生产工艺数据集，将所述需求解析结果输入所述生产工艺数据集，执行工艺控制匹配；结果留存模块14，所述结果留存模块14用于留存工艺控制匹配结果，其中，所述工艺控制匹配结果具有工艺检测标识；优化采集模块15，所述优化采集模块15用于通过所述工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，并通过所述图像采集单元对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合；异常比对模块16，所述异常比对模块16用于对所述验证图像集合进行图像识别，并将图像识别结果与所述工艺检测标识进行异常比对，基于异常比对结果确定反馈参数；优化生产模块17，所述优化生产模块17用于通过所述反馈参数对所述工艺控制匹配结果进行控制优化，基于控制优化后的所述工艺控制匹配结果进行钢管生产。
35.进一步而言，所述系统还包括：生产环境数据采集模块，所述生产环境数据采集模块用于通过所述环境采集单元进行工艺的生产环境数据采集，获得环境数据采集结果；环境比对模块，所述环境比对模块用于将所述环境数据采集结果与标准环境进行环境比对，确定异常环境特征；异常验证模块，所述异常验证模块用于基于所述异常环境特征进行所述异常比对结果的异常验证，获得异常验证结果；反馈参数确定模块，所述反馈参数确定模块用于通过所述异常验证结果确定所述反馈参数。
36.进一步而言，所述系统还包括：一致相关值确定模块，所述一致相关值确定模块用于当所述异常环境特征进行所述异常比对结果的异常验证为一致性验证结果时，则根据所述异常环境特征和所述异常比对结果确定特征的一致相关值；一致相关值判断模块，所述一致相关值判断模块用于当所述一致相关值可以满足预设一致性评判阈值时，则直接基于异常比对结果确定所述反馈参数。
37.进一步而言，所述系统还还包括：
同向相关特征提取模块，所述同向相关特征提取模块用于当所述一致相关值不能满足所述预设一致性评判阈值时，则基于所述一致相关值对所述异常环境特征和所述异常比对结果进行同向相关特征提取，获得同向相关特征提取结果；非同向相关特征获取模块，所述非同向相关特征获取模块用于基于所述一致相关值对应的特征集合和所述同向相关特征提取结果获得非同向相关特征提取结果；参数确定模块，所述参数确定模块用于通过所述非同向相关特征提取结果进行设备的自检测试，基于自检测试结果和所述同向相关特征提取结果确定所述反馈参数。
38.进一步而言，所述系统还包括：稳定分析模块，所述稳定分析模块用于对所述生产工艺数据集进行工艺执行的稳定分析，获得稳定性关联系数；效率评价模块，所述效率评价模块用于对所述生产工艺数据集进行工艺执行的效率评价，生成效率关联系数；平衡系数确定模块，所述平衡系数确定模块用于通过所述需求解析结果确定稳定性和效率的平衡系数；匹配控制模块，所述匹配控制模块用于基于所述平衡系数、所述稳定性关联系数、所述效率关联系数执行工艺控制匹配的匹配控制。
39.进一步而言，所述系统还包括：需求量确定模块，所述需求量确定模块用于基于所述需求解析结果确定需求量信息；成本关联系数生成模块，所述成本关联系数生成模块用于通过所述需求量信息和单体工艺处理成本进行总成本计算，并将总成本计算结果进行归一化处理，生成工艺的成本关联系数；控制优化模块，所述控制优化模块用于通过所述成本关联系数对所述匹配控制进行控制优化。
40.进一步而言，所述系统还包括：等级缩限调整模块，所述等级缩限调整模块用于对所述需求解析结果进行特征的等级限缩调整，获得等级限缩调整结果；匹配执行模块，所述匹配执行模块用于基于所述等级限缩调整结果执行所述工艺控制匹配。
41.本说明书通过前述对一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
42.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法，其特征在于，所述方法应用智能控制系统，所述智能控制系统与输入信息解析单元、图像采集单元通信连接，所述方法包括：执行数据采集，并将数据采集结果传输至所述输入信息解析单元，执行需求解析；获得需求解析结果，其中，所述需求解析结果具有多个特征的提取等级标识；通过大数据构建钢管的生产工艺数据集，将所述需求解析结果输入所述生产工艺数据集，执行工艺控制匹配；留存工艺控制匹配结果，其中，所述工艺控制匹配结果具有工艺检测标识；通过所述工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，并通过所述图像采集单元对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合；对所述验证图像集合进行图像识别，并将图像识别结果与所述工艺检测标识进行异常比对，基于异常比对结果确定反馈参数；通过所述反馈参数对所述工艺控制匹配结果进行控制优化，基于控制优化后的所述工艺控制匹配结果进行钢管生产。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能控制系统与环境采集单元通信连接，所述方法还包括：通过所述环境采集单元进行工艺的生产环境数据采集，获得环境数据采集结果；将所述环境数据采集结果与标准环境进行环境比对，确定异常环境特征；基于所述异常环境特征进行所述异常比对结果的异常验证，获得异常验证结果；通过所述异常验证结果确定所述反馈参数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述异常环境特征进行所述异常比对结果的异常验证为一致性验证结果时，则根据所述异常环境特征和所述异常比对结果确定特征的一致相关值；当所述一致相关值可以满足预设一致性评判阈值时，则直接基于异常比对结果确定所述反馈参数。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述一致相关值不能满足所述预设一致性评判阈值时，则基于所述一致相关值对所述异常环境特征和所述异常比对结果进行同向相关特征提取，获得同向相关特征提取结果；基于所述一致相关值对应的特征集合和所述同向相关特征提取结果获得非同向相关特征提取结果；通过所述非同向相关特征提取结果进行设备的自检测试，基于自检测试结果和所述同向相关特征提取结果确定所述反馈参数。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述生产工艺数据集进行工艺执行的稳定分析，获得稳定性关联系数；对所述生产工艺数据集进行工艺执行的效率评价，生成效率关联系数；通过所述需求解析结果确定稳定性和效率的平衡系数；基于所述平衡系数、所述稳定性关联系数、所述效率关联系数执行工艺控制匹配的匹配控制。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述需求解析结果确定需求量信息；通过所述需求量信息和单体工艺处理成本进行总成本计算，并将总成本计算结果进行归一化处理，生成工艺的成本关联系数；通过所述成本关联系数对所述匹配控制进行控制优化。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述需求解析结果进行特征的等级限缩调整，获得等级限缩调整结果；基于所述等级限缩调整结果执行所述工艺控制匹配。8.一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制系统，其特征在于，所述系统与输入信息解析单元、图像采集单元通信连接，所述系统包括：采集解析模块，所述采集解析模块用于执行数据采集，并将数据采集结果传输至所述输入信息解析单元，执行需求解析；结果获取模块，所述结果获取模块用于获得需求解析结果，其中，所述需求解析结果具有多个特征的提取等级标识；匹配执行模块，所述匹配执行模块用于通过大数据构建钢管的生产工艺数据集，将所述需求解析结果输入所述生产工艺数据集，执行工艺控制匹配；结果留存模块，所述结果留存模块用于留存工艺控制匹配结果，其中，所述工艺控制匹配结果具有工艺检测标识；优化采集模块，所述优化采集模块用于通过所述工艺控制匹配结果执行钢管的生产工艺优化，并通过所述图像采集单元对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合；异常比对模块，所述异常比对模块用于对所述验证图像集合进行图像识别，并将图像识别结果与所述工艺检测标识进行异常比对，基于异常比对结果确定反馈参数；优化生产模块，所述优化生产模块用于通过所述反馈参数对所述工艺控制匹配结果进行控制优化，基于控制优化后的所述工艺控制匹配结果进行钢管生产。

技术总结
本发明提供了一种基于使用需求的钢管生产工艺调节控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，执行数据采集并进行需求解析，将需求解析结果输入构建的生产工艺数据集，执行工艺控制匹配完成钢管的生产工艺优化，对工艺优化后的生产结果执行图像采集，构建验证图像集合识别确定反馈参数，对工艺控制匹配结果进行控制优化，解决了现有技术中进行钢管的生产工艺调节控制时，由于缺乏有效的在线组织性能调整手段，导致无法基于使用需求进行工艺的适配性精准调控，导致调整受限且成本损耗较大的技术问题，通过进行需求解析匹配优选性工艺数据进行生产工艺调整，进而进行生产反馈优化，在维系生产成本的基础上最大化保障工艺生产结果的需求契合度。需求契合度。需求契合度。


技术研发人员：俞双 傅青
受保护的技术使用者：苏州友得利金属制品有限公司
技术研发日：2023.09.04
技术公布日：2023/10/11