CN119368354A - 一种喷涂控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种喷涂控制方法、装置、电子设备及存储介质，应用于压铸件喷涂技术领域，通过对压铸件表征参数的实时、精确监测，建立表征参数与喷涂参数之间的动态映射关系，根据压铸件表面的实际喷涂效果进行自适应调整，保证涂层质量的一致性和可靠性，并具有有效的反馈机制和自学习能力，能够根据实际喷涂效果的偏差不断优化控制策略，以应对压铸件表面特性的长期演变的优点。

Description

一种喷涂控制方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及压铸件喷涂技术领域，尤其涉及一种喷涂控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在现有的压铸件生产线上，压铸件的喷涂过程面临着一系列技术挑战。由于压铸件需要循环使用并重复喷涂，其表面会产生不均匀的磨损，这种磨损随着使用次数的增加而逐渐加深。同一批次的压铸件中，不同位置的磨损程度和形态各异，尤其是在高频使用的区域，表面粗糙度会发生动态变化。这种表面特性的变化直接影响涂料的附着力和涂层厚度的均匀性。

现有的喷涂系统通常采用固定参数的多喷嘴系统进行作业。这种方法虽然能满足基本的喷涂需求，但无法有效应对压铸件表面的动态变化。一些系统采用人工检测或简单的自动检测方式来调整喷涂参数，但这种方法难以实现精确的实时控制，导致涂层质量不稳定。此外，多次喷涂－使用循环后，前次喷涂的残留涂料会在磨损过程中逐渐剥落，改变局部表面特性，进一步影响下一次喷涂效果。

这些问题导致了涂层质量的不稳定性，具体表现为涂层厚度不均匀、附着力不足，以及局部区域涂层缺陷等。这不仅影响了产品的外观质量，还可能导致涂层保护功能的降低，从而影响零部件的使用寿命和性能。同时，由于无法精确控制喷涂参数，也造成了涂料的浪费和环境污染问题。

现有技术难以实现对压铸件表面特征的实时、精确监测，无法建立表面特征与最优喷涂参数之间的动态映射关系。这导致喷涂系统无法根据压铸件表面的实际状况进行自适应调整，从而无法保证涂层质量的一致性和可靠性。此外，现有技术缺乏有效的反馈机制和自学习能力。在实际生产过程中，即使采用了自动检测和参数调整系统，也难以根据喷涂效果的偏差来不断优化控制策略。这使得喷涂系统难以应对生产环境的变化和压铸件表面特性的长期演变。

针对上述问题，现有技术亟需改进。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本申请提供的一种喷涂控制方法、装置、电子设备及存储介质，应用于压铸件喷涂技术领域，能够实现对压铸件表征参数的实时、精确监测，建立表征参数与喷涂参数之间的动态映射关系，根据压铸件表面的实际喷涂效果进行自适应调整，保证涂层质量的一致性和可靠性，并具有有效的反馈机制和自学习能力，能够根据实际喷涂效果的偏差不断优化控制策略，以应对压铸件表面特性的长期演变的优点。

第一方面，本申请提供一种喷涂控制方法，方法包括步骤：

S1：获取压铸件表面的当前参数数据，所述当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；

S2：根据所述当前粗糙度参数、所述当前磨损程度参数以及所述当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；

S3：根据所述映射关系计算所述压铸件表面的喷涂参数；

S4：根据所述喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对所述映射关系的校正系数进行更新，从而更新所述映射关系，以根据更新后的所述映射关系计算更新后的所述压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的所述压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

本申请提供一种喷涂控制方法，通过获取压铸件表面的当前参数数据，并根据当前参数数据建立表面特征与喷涂参数的映射关系，从映射关系中可计算出最优的喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，以实现精确的喷涂控制。通过视觉检测或其他方式获取实际喷涂效果，并与预期效果进行比较，如果存在偏差，系统使用该偏差更新校正系数，从而更新映射关系。这种动态校正机制确保了系统能够不断适应压铸件表面的长期变化趋势，保持喷涂效果的稳定性。这种基于映射关系的控制方法，可以应对压铸件表面特征与最佳喷涂参数之间存在复杂的非线性关系，通过建立动态映射关系，系统可以更灵活地应对各种表面变化情况，提高喷涂质量和效率。

进一步的，步骤S2包括：

S21：获取所述压铸件表面的历史参数数据，所述历史参数数据至少包括历史粗糙度参数、历史磨损程度参数以及历史涂层残留参数；

S22：对比所述历史参数数据与所述当前参数数据，并根据对比结果建立压铸件表征参数变化趋势的时间序列模型；

S23：根据所述时间序列模型，对所述预设权重系数进行动态调整；

S24：根据所述当前粗糙度参数、所述当前磨损程度参数以及所述当前涂层残留参数，按照动态调整后的所述预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系。

本申请提供一种喷涂控制方法，通过引入历史参数数据分析建立时间序列模型，实现了对表征参数变化趋势的准确捕捉和预测。通过动态调整预设权重系数，使得映射关系能够更好地适应压铸件表征参数的动态变化，从而提高喷涂参数的计算精度和控制效果。

进一步的，步骤S22包括：

S221：获取所述压铸件表征参数的采样时间间隔，所述压铸件表征参数包括历史参数数据与所述当前参数数据；

S222：根据所述采样时间间隔，将所述对比结果按照时间顺序排列；

S223：计算相邻采样时间点采集的所述压铸件表征参数的参数变化率；

S224：根据所述参数变化率建立差分方程，将所述差分方程代入预设的时间序列基函数中，通过最小二乘法拟合计算得到压铸件表征参数变化趋势的时间序列模型。

本申请提供一种喷涂控制方法，通过获取采样时间间隔，将历史参数数据与当前参数数据的对比结果按照时间顺序排序，并计算相邻采样时间点压铸件表征参数的参数变化率，根据该参数变化率建立的时间序列模型，该时间序列模型具有较强的适应性和预测能力。它能够准确捕捉压铸件表面特征参数的变化规律，为后续的喷涂参数优化提供可靠的数据支持。

进一步的，步骤S4中根据偏差对所述映射关系的校正系数进行更新的步骤包括：

S41：获取多个预设时间点时所述实际喷涂效果与所述预期喷涂效果的偏差；

S42：计算所述多个预设时间点的偏差变化趋势，当所述偏差变化趋势超出预设范围时，采用自适应学习策略和当前时刻的偏差对所述映射关系的校正系数进行更新。

本申请提供一种喷涂控制方法，通过引入多时间点偏差分析、变化趋势计算和自适应学习策略等机制，实现了对喷涂过程的智能化控制。这种方法不仅能够快速响应表面特征的瞬时变化，还能够捕捉到长期的变化趋势，从而做出更加准确的调整。特别是在处理循环使用的压铸件时，本方案能够有效应对表面特征的累积变化，保证每次喷涂的质量稳定性。

进一步的，步骤S42包括：

S421：获取所述偏差变化趋势的波动频率；

S422：当所述波动频率大于第一预设阈值时，按照第一预设比降低所述自适应学习策略的学习率；当波动频率小于第二预设阈值时，按照第一预设比提高所述自适应学习策略的学习率；所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；

S423：根据更新后的自适应学习策略和当前时刻的偏差对所述映射关系的校正系数进行更新。

进一步的，步骤S423包括：

S4231：获取所述偏差变化趋势的变化速率；

S4232：根据所述变化速率计算偏差的稳定性指标；

S4233：当所述稳定性指标大于第三预设值时，将所述更新后的自适应学习策略乘以所述稳定性指标得到修正后的自适应学习策略，根据修正后的自适应学习策略和当前时刻的偏差对所述映射关系的校正系数进行更新。

进一步的，所述映射关系采用如下数学模型：P(x,y) = K[α·R(x,y) + β·W(x,y) + γ·C(x,y)]，其中，P(x,y)为位置(x,y)处的喷涂参数，R(x,y)为位置(x,y)处的当前粗糙度参数，W(x,y)为位置(x,y)处的当前磨损程度参数，C(x,y)为位置(x,y)处的当前涂层残留参数，K为校正系数，α、β、γ为预设权重系数；所述校正系数的更新采用如下数学模型：，其中，K(t)为t时刻的校正系数，η为自适应学习策略的学习率，E(t)为实际效果与预期效果的偏差，表示偏差E(t)对校正系数K(t)的梯度。

第二方面，一种喷涂控制装置，所述装置包括：

获取模块：获取压铸件表面的当前参数数据，所述当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；

映射模块：根据所述当前粗糙度参数、所述当前磨损程度参数以及所述当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；

计算模块：根据所述映射关系计算所述压铸件表面的喷涂参数；

校正模块：根据所述喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对所述映射关系的校正系数进行更新，从而更新所述映射关系，以根据更新后的所述映射关系计算更新后的所述压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的所述压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

第三方面，本申请提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，存储器存储有计算机可读取指令，当计算机可读取指令由处理器执行时，运行上述任一方法中的步骤。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时运行上述任一方法中的步骤。

有益效果：本申请提供的一种喷涂控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取压铸件表面的当前参数数据，并根据当前参数数据建立表面特征与喷涂参数的映射关系，从映射关系中可计算出最优的喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，以实现精确的喷涂控制。通过视觉检测或其他方式获取实际喷涂效果，并与预期效果进行比较，如果存在偏差，系统会使用该偏差更新校正系数，从而更新映射关系。这种动态校正机制确保了系统能够不断适应压铸件表面的长期变化趋势，保持喷涂效果的稳定性。这种基于映射关系的控制方法，可以应对压铸件表面特征与最佳喷涂参数之间存在复杂的非线性关系，通过建立动态映射关系，系统可以更灵活地应对各种表面变化情况，提高喷涂质量和效率。

附图说明

图1为本申请提出的一种喷涂控制方法的流程图。

图2为本申请提出的一种喷涂控制装置的结构图。

图3为本申请提供的电子设备的结构示意图。

标号说明：201、获取模块；202、映射模块；203、计算模块；204、校正模块；301、处理器；302、存储器；303、通信总线；3、电子设备。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和标出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一、第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

下文公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的目的，解决了现有的喷涂设备可能在压铸件磨损严重的区域喷涂不足，导致保护不充分；而在磨损较轻的区域则可能喷涂过度，造成材料浪费和后续加工困难。此外，由于缺乏实时的表面特性映射能力，喷涂设备无法识别和应对前次涂层残留的影响，这可能导致新旧涂层之间的界面结合不良，增加了涂层剥落的风险。为了解决该问题，本申请提出了一种喷涂控制方法、装置、电子设备及存储介质。

请参照图1，第一方面，本申请提供一种喷涂控制方法，方法包括步骤：

S1：获取压铸件表面的当前参数数据，当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；

S2：根据当前粗糙度参数、当前磨损程度参数以及当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；

S3：根据映射关系计算压铸件表面的喷涂参数；

S4：根据喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对映射关系的校正系数进行更新，从而更新映射关系，以根据更新后的映射关系计算更新后的压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

其中，现有的喷涂系统通常采用固定参数的多喷嘴配置，无法有效应对压铸件表面的动态变化。虽然一些系统引入了人工检测或简单的自动检测机制来调整喷涂参数，但这些方法难以实现精确的实时控制。其中，压铸件表面特性的动态变化速度远快于传统检测和调整机制的响应速度，导致喷涂参数与实际需求之间存在显著的时间滞后和精度偏差。具体来说，当压铸件表面的粗糙度突然增加时，固定参数的喷涂系统无法及时增加涂料流量或调整喷嘴角度，从而导致涂层厚度不足或覆盖不均匀。同时，局部磨损加剧的区域可能需要更高的喷涂压力，而系统无法针对性地调整单个喷嘴的参数。此外，前次喷涂的残留涂料在磨损过程中的不规则剥落，会造成新涂层与基材之间的附着力不均，进一步加剧了涂层质量的不稳定性。

例如，在汽车零部件中，缸体的燃烧室周边区域的压铸件可能出现急剧的局部磨损，而其他区域的磨损则相对缓慢。传统的固定参数喷涂系统在面对这种复杂的表面变化时，无法保证涂层质量的一致性。喷涂设备可能在磨损严重的区域喷涂不足，导致保护不充分；而在磨损较轻的区域则可能喷涂过度，造成材料浪费和后续加工困难。此外，由于缺乏实时的表面特性映射能力，系统无法识别和应对前次涂层残留的影响，这可能导致新旧涂层之间的界面结合不良，增加了涂层剥落的风险。

因此，本申请提出的一种喷涂控制方式，是一种基于压铸件表面特征映射的喷涂控制方法，其中，粗糙度参数是指表征压铸件表面微观凹凸不平程度的数值，具体可以采用算术平均粗糙度Ra或最大高度粗糙度Rz来表示。磨损程度参数是指压铸件表面因使用而产生的材料损失程度，具体可以采用磨损深度或体积损失量来量化。涂层残留参数是指前次喷涂在压铸件表面留存的涂料量，具体可以采用残留涂层厚度或覆盖面积比例来表征。可以理解的，当前粗糙度参数、当前磨损程度参数以及当前涂层残留参数均指示当前时刻，由传感器检测到的粗糙度参数、磨损程度参数以及涂层残留参数。

其中，映射关系是指将表征参数转换为喷涂参数的数学模型，具体可以采用多元线性回归或神经网络等方法建立。喷涂参数是指控制喷涂过程的关键变量，具体可以包括喷嘴压力、流量和角度。

本申请通过建立表征表面特征与喷涂参数的映射关系，实时捕捉压铸件表面参数数据的变化，并将这些变化转化为精确的喷涂控制指令。通过引入权重系数和校正系数，系统可以根据实际喷涂效果不断优化映射关系，实现了喷涂过程的自适应控制。具体的，在一些实施例中，本申请可以通过专门的传感器系统获取压铸件表面的当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数，例如，可以采用激光散射传感器测量压铸件表面的当前粗糙度参数，使用电涡流探头检测压铸件表面的当前磨损程度参数，配备光谱分析仪识别压铸件表面的当前涂层残留参数。这些参数通过数据采集模块被实时传输到中央处理单元。中央处理单元根据预先设定的权重系数，将这些当前参数数据输入到映射关系模型中。该映射关系模型可能是一个多层神经网络，能够将输入的压铸件表面的当前参数数据转换为相应的喷涂参数。

映射关系的建立基于大量历史数据，通过机器学习算法训练得到。在实际应用中，系统会根据压铸件当前的具体情况，从映射关系中计算出最优的喷涂参数。这些参数随后被发送到喷涂控制模块，该模块负责调节每个喷嘴的压力、流量和角度，以实现精确的喷涂控制。在喷涂过程结束后，系统会通过视觉检测或其他方式获取实际喷涂效果，并与预期效果进行比较。如果存在偏差，系统会使用该偏差更新校正系数，从而更新映射关系。这种动态校正机制确保了系统能够不断适应压铸件表面的长期变化趋势，保持喷涂效果的稳定性。该方法通过实际喷涂效果与预期效果之间的偏差，更新映射关系，从而更新映射关系式，使得更新后的映射关系式计算出来的跟新后的喷涂参数更加精准。解决了传统技术中，固定喷涂参数的喷涂系统无法及时增加涂料流量或调整喷嘴角度，从而导致涂层厚度不足或覆盖不均匀的问题，使得压铸件表面的喷涂效果更佳。

其中，在一些优选的实施方式中，数据采集完成后，中央控制系统会将获取的当前粗糙度参数（如Ra值）、当前磨损程度参数（如最大磨损深度）和当前涂层残留参数（如残留面积比例）输入到预先训练好的神经网络模型中。该神经网络模型采用三层结构，输入层包含上述三个参数，隐藏层有20个神经元，输出层对应喷嘴的压力、流量和角度三个参数。神经网络模型的预设权重系数通过大量历史数据训练得到，初始值可以设定为：当前粗糙度参数权重0.4，当前磨损程度参数权重0.4，当前涂层残留参数权重0.2。神经网络模型输出的喷涂参数会被发送到喷涂控制系统。该系统包括多个可独立控制的喷嘴，每个喷嘴都配备有精密的压力调节阀、流量控制器和角度调节机构。例如，对于压铸件表面位于燃烧室周边区域，系统可能会将喷嘴压力设置为0.5 MPa，流量调节为2 L/min，喷射角度调整为60°，以应对该区域可能存在的较严重磨损。喷涂完成后，一套高速相机系统会对喷涂效果进行实时检测，测量涂层厚度和均匀性。如果检测到某些区域的涂层厚度偏差超过±5%，系统使用该偏差更新校正系数。例如，如果发现涂层普遍偏薄，校正系数可能被更新为1.05，用于在下一次喷涂时适当增加喷涂量。这种实施方式通过实时的表面特征映射和动态参数调整，能够有效应对压铸件表面的各种变化，确保每次喷涂都能达到最佳效果，从而提高产品质量和生产效率。

进一步的，步骤S2包括：

S21：获取压铸件表面的历史参数数据，历史参数数据至少包括历史粗糙度参数、历史磨损程度参数以及历史涂层残留参数；

S22：对比历史参数数据与当前参数数据，并根据对比结果建立压铸件表征参数变化趋势的时间序列模型；

S23：根据时间序列模型，对预设权重系数进行动态调整；

S24：根据当前粗糙度参数、当前磨损程度参数以及当前涂层残留参数，按照动态调整后的预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系。

其中，该方案通过引入历史数据分析和时间序列模型，实现了对表面特征参数变化趋势的准确捕捉和预测。并通过动态调整预设权重系数，使得映射关系能够更好地适应压铸件表征参数的动态变化，从而提高喷涂参数的计算精度和控制效果。压铸件表征参数包括历史参数数据和当前参数数据。

具体地，在一些实施方式中，压铸件表面的历史参数数据自于之前的喷涂过程中采集的数据，包括不同时间点、不同位置的表面特征参数。其中历史参数数据的获取可以通过数据库查询或者从数据存储设备中读取实现。

其中，将历史数据与当前采集的数据进行对比的目的是识别表征参数的变化模式和趋势。对比分析可以采用多种统计方法，例如计算参数的均值、方差、相关系数等。通过对比分析，可以发现参数随时间的变化规律，以及不同参数之间的相互关系。其中，时间序列模型可以采用多种形式，如自回归模型、移动平均模型或自回归移动平均模型等。时间序列模型的选择取决于数据的特性和变化模式。例如，对于具有周期性变化的表征参数，可以考虑使用季节性时间序列模型。模型的建立过程包括表征参数估计和模型验证，以确保时间序列模型能够准确反映表征参数的变化趋势。其中，预设权重系数的调整是为了适应表征参数的动态变化。调整的方式可以是基于时间序列模型预测的未来参数数据，也可以是基于表征参数变化速率。例如，对于变化速率较快的表征参数，可以增加其对应的预设权重系数，以提高该表征参数在喷涂参数计算中的影响力。其中，将调整后的预设权重系数代入映射关系中，得到更新后的表面特征与喷涂参数的映射关系。这一步骤实现了映射关系的动态更新，使得喷涂参数的计算能够及时反映表面特征的变化。

例如，在一些优选的实施方式中，系统会获取过去30天的压铸件表面的历史参数数据，包括每天不同时间点的测量结果。将这些历史数据与当前参数数据进行对比，计算出各参数数据的变化率和相关性。例如，发现压铸件表面的粗糙度参数平均每天增加0.1μm，磨损程度参数每周增加0.05mm，而涂层残留量参数则呈现周期性变化。基于这些分析结果，建立一个包含趋势项和季节项的ARIMA模型来描述参数变化趋势。ARIMA模型的参数通过最小二乘法进行估计，并使用AIC准则进行模型选择。利用建立的ARIMA模型，预测未来24小时内各参数数据的变化趋势。根据预测结果，动态调整预设权重系数。例如，如果预测到粗糙度参数将快速增加，则提高当前粗糙度参数的预设权重系数从0.4调整到0.5，同时相应降低其他参数数据的权重。最后，将调整后的预设权重系数代入映射关系公式：P(x,y) = K[α·R(x,y) + β·W(x,y) + γ·C(x,y)]，其中α、β、γ分别为调整后的预设权重系数，K为校正系数，R(x,y)、W(x,y)、C(x,y)分别为位置(x,y)处的当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数。通过这个更新后的映射关系，计算出压铸件表面各位置的最优喷涂参数。

进一步的，步骤S22包括：

S221：获取压铸件表征参数的采样时间间隔，压铸件表征参数包括历史参数数据与当前参数数据；

S222：根据采样时间间隔，将对比结果按照时间顺序排列；

S223：计算相邻采样时间点采集的压铸件表征参数的参数变化率；

S224：根据参数变化率建立差分方程，将差分方程代入预设的时间序列基函数中，通过最小二乘法拟合计算得到压铸件表征参数变化趋势的时间序列模型。

其中，通过获取压铸件表征参数的采样时间间隔，确保了数据采集的时间精度，为后续的时间序列分析奠定基础。采样时间间隔的选择需要考虑压铸件表征参数变化的速度，以及生产线的实际运行情况。通常，可以选择每小时或每班次作为采样时间间隔，具体取决于生产工艺和质量控制要求。在一些优选的实施方式中，在获取采样时间间隔时，可以考虑使用自适应采样策略。当参数变化较快时，自动缩短采样时间间隔；当参数变化缓慢时，适当延长采样时间间隔。这种策略可以在保证数据精度的同时，优化系统资源的使用。

其中，通过根据采样时间间隔，将对比结果按照时间顺序排列，使得离散的参数数据按照有序的时间序列排列，为后续的趋势分析提供了结构化的数据基础。时间序列的排列可以采用时间戳或序列号的方式，确保参数数据的连续性和可追溯性。其中，参数变化率的计算可以采用简单的差分方法，也可以使用更复杂的滑动平均或指数平滑技术，以减少噪声的影响，具体根据实际应用中的需要选择计算方法。例如，使用移动平均法或指数平滑法对原始数据进行预处理，以消除短期波动的影响，突出长期变化趋势。平滑窗口的大小可以根据实际生产周期来确定，通常可以选择3—5个采样点作为一个平滑窗口。

其中，根据参数变化率建立差分方程，具体的，在计算参数变化率时，可以引入平滑处理技术。通过平滑处理技术建立差分方程的具体步骤可以为：

在建立一阶差分方程时，可以采用最小二乘法拟合数据点，得到差分方程的一般形式：y(t+1) - y(t) = a·y(t) + b，其中a和b为待定系数。通过求解正规方程组，可以得到最优的a和b值，从而确定差分方程的具体形式。y(t)为t时刻压铸件表征参数数据。

待定系数的系数矩阵计算是差分方程建立过程中的关键步骤。对于一阶差分方程，系数矩阵通常是一个2×2的矩阵，其元素由差分方程的系数决定。例如，对于方程y(t+1) = (1+a)y(t) + b，其系数矩阵可表示为： [1+a b][0 1]。

将这个系数矩阵代入差分方程，可以得到参数变化的离散表达式：y(t) = (1+a)^t·y(0) + b·[(1+a)^t - 1]/a，其中y(0)为初始值，t为离散时间点。

通过平滑处理剔除异常波动点，提高了数据的可靠性。具体实施时，可以采用如下步骤：

1. 数据预处理：使用5点移动平均法对参数变化率数据进行平滑处理。设原始数据序列为{x1, x2, ..., xn}，则平滑后的数据为{y3, y4, ..., yn-2}，其中yi = (xi-2+ xi-1 + xi + xi+1 + xi+2) / 5。

2.建立差分方程：使用最小二乘法拟合平滑后的数据点，得到一阶差分方程y(t+1) - y(t) = a·y(t) + b。假设拟合得到的待定系数为a = 0.05，b = 0.01。

3.计算系数矩阵：根据差分方程y(t+1) = (1+a)y(t) + b，得到待定系数的系数矩阵为： [1.05 0.01][0 1 ]。

4.得到离散表达式：将系数矩阵代入差分方程，得到参数变化的离散表达式： y(t) = 1.05^t·y(0) + 0.01·(1.05^t - 1) / 0.05。

通过这种方法，可以有效地建立反映参数变化趋势的差分方程，为后续的喷涂参数优化提供可靠的数学模型。

其中，预设的时间序列基函数可以根据参数变化的特性提前选择合适的基函数，如线性函数、指数函数或周期函数等。其中，最小二乘法能够最小化时间序列模型预测压铸件表征参数的预测值与实际值之间的误差平方和，从而得到最优的时间序列模型。在实际应用中，采用最小二乘法拟合过程中可以使用矩阵运算或迭代算法来提高计算效率。在选择时间序列基函数时，可以采用多项式基函数、傅里叶基函数或小波基函数等。对于周期性明显的参数变化，傅里叶基函数可能更为适合；对于非线性变化趋势，可以考虑使用样条函数或径向基函数（RBF）。基函数的选择可以通过交叉验证来确定最佳方案。在一些优选的实施方式中，在采用最小二乘法拟合过程中，可以引入正则化项来防止过拟合。例如，使用岭回归或LASSO回归，通过添加惩罚项来控制模型复杂度。正则化参数的选择可以通过网格搜索结合交叉验证来确定最优值。

通过这种方法建立的时间序列模型具有较强的适应性和预测能力。它能够准确捕捉压铸件表征参数的变化规律，为后续的喷涂参数优化提供可靠的数据支持。例如，模型可以预测未来几个小时内表面粗糙度的变化趋势，从而提前调整喷涂参数，实现预防性维护。

进一步的，步骤S4中根据偏差对映射关系的校正系数进行更新的步骤包括：

S41：获取多个预设时间点时实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差；

S42：计算多个预设时间点的偏差变化趋势，当偏差变化趋势超出预设范围时，采用自适应学习策略和当前时刻的偏差对映射关系的校正系数进行更新。

其中，通过动态调整校正系数，实现了对喷涂参数的实时优化。具体来说，通过获取多个预设时间点的偏差，可以全面了解喷涂效果随时间的变化情况。计算这些偏差数据的变化趋势，能够及时发现喷涂效果是否出现异常波动。当变化趋势超出预设范围时，说明当前的映射关系已不能很好地适应压铸件表征参数的变化，此时需要调整校正系数。

其中，采用自适应学习策略和当前时刻的偏差计算新的校正系数时，由自适应学习策略的学习率决定校正幅度，过大的学习率可能导致系统不稳定，而过小的学习率则可能使系统反应迟缓。具体的，自适应学习策略的学习率可以设置为0.01，然后根据系统的响应情况动态调整。如果连续多次校正后偏差仍然较大，可以适当增加学习率；如果偏差出现剧烈波动，则可以减少学习率以提高系统稳定性。

新的校正系数的计算可以使用梯度下降法。假设当前的校正系数为K，学习率为η，当前时刻的偏差为E，则新的校正系数K'可以表示为：

，其中，表示偏差E对校正系数K的梯度。这种方法可以使校正系数朝着减小偏差的方向调整。

将新的校正系数更新至映射关系中时，需要考虑到不同参数的重要性。可以为不同的表征参数（如当前粗糙度参数、当前磨损程度参数、当前涂层残留参数）分配不同的预设权重系数，使得校正过程更加精细化。例如，如果发现当前磨损程度参数对喷涂效果的影响最大，可以给予其更高的预设权重系数。

进一步的，步骤S42包括：

S421：获取偏差变化趋势的波动频率；

S422：当波动频率大于第一预设阈值时，按照第一预设比降低自适应学习策略的学习率；当波动频率小于第二预设阈值时，按照第一预设比提高自适应学习策略的学习率；第一预设阈值大于第二预设阈值；

S423：根据更新后的自适应学习策略和当前时刻的偏差对映射关系的校正系数进行更新。

其中，获取偏差变化趋势的波动频率。这里的波动频率可以通过对一定时间窗口内的偏差数据进行傅里叶变换或小波分析等方法来计算。接着，根据波动频率的大小动态调整学习率。当波动频率大于第一预设阈值时，按照第一预设比例降低学习率，以避免系统过度敏感；当波动频率小于第二预设阈值时，按照第二预设比例提高学习率，以加快系统响应速度。最后，利用更新后的学习率和当前时刻的偏差数据计算新的校正系数。当波动频率在第二预设阈值和第一预设阈值之间时，保持不变。

这种动态调整学习率的方法与前述的映射关系建立和喷涂参数计算步骤紧密结合，形成了一个闭环的自适应控制系统。通过实时调整学习率，系统能够更好地适应压铸件表面特性的动态变化，提高喷涂效果的稳定性和均匀性。例如，在实际应用中，可以设置第一预设阈值为0.5Hz，第二预设阈值为0.1Hz。当检测到波动频率大于0.5Hz时，可以将学习率降低为原来的80%；当波动频率小于0.1Hz时，可以将学习率提高为原来的120%。这样的设置可以在系统波动剧烈时减缓调整速度，在系统变化缓慢时加快调整速度，从而实现更加平滑和稳定的控制效果。

进一步的，步骤S423包括：

S4231：获取偏差变化趋势的变化速率；

S4232：根据变化速率计算偏差的稳定性指标；

S4233：当稳定性指标大于第三预设值时，将更新后的自适应学习策略乘以稳定性指标得到修正后的自适应学习策略，根据修正后的自适应学习策略和当前时刻的偏差对映射关系的校正系数进行更新。

其中，获取偏差变化趋势的变化速率。这可以通过计算相邻两个采样时刻的偏差数据差值，并除以采样时间间隔来实现。例如，可以采用以下公式：变化速率 = (E(t) - E(t-1)) / Δt，其中，E(t)表示当前时刻的偏差数据，E(t-1)表示上一时刻的偏差数据，Δt为采样时间间隔。

根据变化速率计算偏差的稳定性指标中，稳定性指标可以采用多种方式定义，例如可以使用变化速率的倒数，或者采用指数函数对偏差变化速率进行映射。一种可能的计算方式如下：

稳定性指标 = exp(-|变化速率|)，这种定义方式下，当偏差变化速率接近于零时，稳定性指标接近于1，表示系统处于稳定状态；当变化速率较大时，稳定性指标接近于0，表示系统波动较大。

其中，第三预设值指技术人员提前设定的标准稳定性指标，当计算得到的稳定性指标大于第三预设值时，认为系统处于相对稳定的状态，此时可以适当增大学习率以加快校正过程。更新自适应学习策略指更新自适应学习策略的学习率，具体操作是将更新后的学习率乘以稳定性指标，得到修正学习率。这里的更新后的学习率是指经过波动频率调整后的学习率。修正学习率的计算公式可表示为：

修正学习率 = 更新后的学习率 × 稳定性指标。使用修正学习率和当前时刻的偏差数据计算新的校正系数。校正系数的更新可以采用梯度下降法，具体公式如下：新校正系数 = 旧校正系数 - 修正学习率 × 偏差数据的梯度。其中，偏差的梯度可以通过数值微分方法近似计算。

进一步的，映射关系采用如下数学模型：P(x,y) = K[α·R(x,y) + β·W(x,y) +γ·C(x,y)]，其中，P(x,y)为位置(x,y)处的喷涂参数，R(x,y)为位置(x,y)处的当前粗糙度参数，W(x,y)为位置(x,y)处的当前磨损程度参数，C(x,y)为位置(x,y)处的当前涂层残留参数，K为校正系数，α、β、γ为预设权重系数；校正系数的更新采用如下数学模型：，其中，K(t)为t时刻的校正系数，η为自适应学习策略的学习率，E(t)为实际效果与预期效果的偏差，表示偏差E(t)对校正系数K(t)的梯度。

其中，这个模型描述了校正系数的动态更新过程。通过引入学习率η，可以控制校正系数的更新速度。当实际喷涂效果与预期存在偏差时，该模型能够自动调整校正系数，使得映射关系逐步优化。在一些具体的实施方式中，当前磨损程度参数的时间演化特性采用如下数学模型： dW(x,y,t)/dt = f[W(x,y,t), σ(x,y,t)] ，其中，σ(x,y,t)为应力分布函数，描述了在位置 (x,y)处，时间t下的应力分布情况，f[W(x,y,t), σ(x,y,t)]为磨损演化函数，W(x,y,t)是当前磨损程度参数，描述了在位置 (x,y) 处，经过时间t后的磨损程度。通过引入应力分布函数σ(x,y,t)，可以更准确地预测不同位置的磨损演化过程。磨损演化函数f[W(x,y,t), σ(x,y,t)]可以根据实际观测数据进行拟合和优化。dW(x,y,t)/dt表示磨损程度参数 W(x,y,t) 随时间的变化率。

第二方面，本申请提供了一种喷涂控制装置，该装置包括：

获取模块201：获取压铸件表面的当前参数数据，当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；

映射模块202：根据当前粗糙度参数、当前磨损程度参数以及当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；

计算模块203：根据映射关系计算压铸件表面的喷涂参数；

校正模块204：根据喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对映射关系的校正系数进行更新，从而更新映射关系，以根据更新后的映射关系计算更新后的压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

其中，获取模块201可以采用多种传感器技术来获取压铸件表面的当前参数数据。例如，可以使用激光散射传感器测量表面的当前粗糙度参数，电涡流探头检测当前磨损程度参数，以及光谱分析仪识别当前涂层残留参数。这些传感器可以安装在喷涂设备的进料端，实现对每个压铸件的实时检测。

其中，映射模块202采用预设权重系数来建立表面特征与喷涂参数的映射关系。这种映射关系可以表示为数学模型，例如：P(x,y) = K[α·R(x,y) + β·W(x,y) + γ·C(x,y)]，其中P(x,y)为位置(x,y)处的喷涂参数，R(x,y)、W(x,y)和C(x,y)分别为位置(x,y)处的压铸件表面的当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数，K为校正系数，α、β、γ为预设权重系数。

其中，计算模块203基于映射模块202建立的映射关系，针对压铸件表面的每个位置计算具体的喷涂参数。这些参数可能包括喷涂压力、流量、喷嘴角度等。计算过程可以采用并行处理技术，以提高计算效率，确保实时性。

其中，校正模块204可以采用精密的伺服控制系统来调节喷嘴的压力、流量和角度。例如，可以使用压力比例阀控制喷涂压力，流量计和控制阀调节流量，以及步进电机精确调整喷嘴角度。这些控制元件可以通过工业总线与中央控制器连接，实现快速响应和精确控制。校正模块204还可以采用机器视觉系统来评估喷涂效果。通过高速相机捕捉喷涂后的表面图像，结合图像处理算法，可以实时分析涂层厚度、均匀性等指标，并与预设的标准进行比对，得出偏差，并根据该偏差更新映射关系，最后通过更新后的映射关系计算得出更新后的喷涂参数，根据更新后的喷涂参数对压铸件表面进行喷涂，可使得喷涂效果更佳。

请参照图3，图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，本申请提供一种电子设备3，包括：处理器301和存储器302，处理器301和存储器302通过通信总线303和/或其他形式的连接机构（未标出）互连并相互通讯，存储器302存储有处理器301可执行的计算机可读取指令，当电子设备运行时，处理器301执行该计算机可读取指令，以执行时执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法，以实现以下功能：获取压铸件表面的当前参数数据，当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；根据当前粗糙度参数、当前磨损程度参数以及当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；根据映射关系计算压铸件表面的喷涂参数；根据喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对映射关系的校正系数进行更新，从而更新映射关系，以根据更新后的映射关系计算更新后的压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，执行上述实施例的任一可选的实现方式中的方法，以实现以下功能：获取压铸件表面的当前参数数据，当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；根据当前粗糙度参数、当前磨损程度参数以及当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；根据映射关系计算压铸件表面的喷涂参数；根据喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对映射关系的校正系数进行更新，从而更新映射关系，以根据更新后的映射关系计算更新后的压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其他的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。

另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种喷涂控制方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

S1：获取压铸件表面的当前参数数据，所述当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；

S2：根据所述当前粗糙度参数、所述当前磨损程度参数以及所述当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；

S3：根据所述映射关系计算所述压铸件表面的喷涂参数；

S4：根据所述喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对所述映射关系的校正系数进行更新，从而更新所述映射关系，以根据更新后的所述映射关系计算更新后的所述压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的所述压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

2.根据权利要求1所述的一种喷涂控制方法，其特征在于，步骤S2包括：

S21：获取所述压铸件表面的历史参数数据，所述历史参数数据至少包括历史粗糙度参数、历史磨损程度参数以及历史涂层残留参数；

S22：对比所述历史参数数据与所述当前参数数据，并根据对比结果建立压铸件表征参数变化趋势的时间序列模型；

S23：根据所述时间序列模型，对所述预设权重系数进行动态调整；

S24：根据所述当前粗糙度参数、所述当前磨损程度参数以及所述当前涂层残留参数，按照动态调整后的所述预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系。

3.根据权利要求2所述的一种喷涂控制方法，其特征在于，步骤S22包括：

S221：获取所述压铸件表征参数的采样时间间隔，所述压铸件表征参数包括历史参数数据与所述当前参数数据；

S222：根据所述采样时间间隔，将所述对比结果按照时间顺序排列；

S223：计算相邻采样时间点采集的所述压铸件表征参数的参数变化率；

S224：根据所述参数变化率建立差分方程，将所述差分方程代入预设的时间序列基函数中，通过最小二乘法拟合计算得到压铸件表征参数变化趋势的时间序列模型。

4.根据权利要求1所述的一种喷涂控制方法，其特征在于，步骤S4中根据偏差对所述映射关系的校正系数进行更新的步骤包括：

S41：获取多个预设时间点时所述实际喷涂效果与所述预期喷涂效果的偏差；

S42：计算所述多个预设时间点的偏差变化趋势，当所述偏差变化趋势超出预设范围时，采用自适应学习策略和当前时刻的偏差对所述映射关系的校正系数进行更新。

5.根据权利要求4所述的一种喷涂控制方法，其特征在于，步骤S42包括：

S421：获取所述偏差变化趋势的波动频率；

S422：当所述波动频率大于第一预设阈值时，按照第一预设比降低所述自适应学习策略的学习率；当波动频率小于第二预设阈值时，按照第一预设比提高所述自适应学习策略的学习率；所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值；

S423：根据更新后的自适应学习策略和当前时刻的偏差对所述映射关系的校正系数进行更新。

6.根据权利要求5所述的一种喷涂控制方法，其特征在于，步骤S423包括：

S4231：获取所述偏差变化趋势的变化速率；

S4232：根据所述变化速率计算偏差的稳定性指标；

S4233：当所述稳定性指标大于第三预设值时，将所述更新后的自适应学习策略乘以所述稳定性指标得到修正后的自适应学习策略，根据修正后的自适应学习策略和当前时刻的偏差对所述映射关系的校正系数进行更新。

7.根据权利要求1所述的一种喷涂控制方法，其特征在于，所述映射关系采用如下数学模型：P(x,y) = K[α·R(x,y) + β·W(x,y) + γ·C(x,y)]，其中，P(x,y)为位置(x,y)处的喷涂参数，R(x,y)为位置(x,y)处的当前粗糙度参数，W(x,y)为位置(x,y)处的当前磨损程度参数，C(x,y)为位置(x,y)处的当前涂层残留参数，K为校正系数，α、β、γ为预设权重系数；所述校正系数的更新采用如下数学模型：，其中，K(t)为t时刻的校正系数，η为自适应学习策略的学习率，E(t)为实际效果与预期效果的偏差，表示偏差E(t)对校正系数K(t)的梯度。

8.一种喷涂控制装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块：获取压铸件表面的当前参数数据，所述当前参数数据至少包括当前粗糙度参数、当前磨损程度参数和当前涂层残留参数；

映射模块：根据所述当前粗糙度参数、所述当前磨损程度参数以及所述当前涂层残留参数，按照预设权重系数建立表面特征与喷涂参数的映射关系；

计算模块：根据所述映射关系计算所述压铸件表面的喷涂参数；

校正模块：根据所述喷涂参数控制喷嘴的压力、流量和角度，获取实际喷涂效果与预期喷涂效果的偏差，并根据偏差对所述映射关系的校正系数进行更新，从而更新所述映射关系，以根据更新后的所述映射关系计算更新后的所述压铸件表面的喷涂参数，并根据更新后的所述压铸件表面的喷涂参数进行喷涂。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-7任一所述方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时运行如权利要求1-7任一所述方法中的步骤。