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申请/专利权人：深圳市林科超声波洗净设备有限公司

摘要：本申请提供一种超声波清洗机运行多维度监测预警方法，包括：将步骤1获取到的清洗液污染度数据和浓度数据进行关联分析,通过构建逻辑回归的清洗液污染度‑浓度模型,判断清洗液的综合性能是否满足清洗要求，若逻辑回归模型得出的综合性能指标低于预设值,则触发清洗效果预警；根据步骤1获取的清洗液污染度数据和浓度数据,采用模糊控制算法,动态计算所需添加的浓缩液或稀释液量，通过控制在线添加设备的工作,实现清洗液浓度的自动调节,确保清洗液始终处于最佳工作状态。

主权项：1.一种超声波清洗机运行多维度监测预警方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1.通过在清洗液中安装污染度传感器和浓度传感器,实时获取清洗液的污染度数据和浓度数据，将获取到的污染度数据与预设的污染度阈值进行比对,若污染度数据超过预设阈值,则触发清洗液污染预警，同时,将获取到的浓度数据与根据清洗液类型和配比确定的标准浓度范围进行比对,若浓度数据超出标准范围,则触发清洗液浓度异常预警；步骤2.将步骤1获取到的清洗液污染度数据和浓度数据进行关联分析,通过构建逻辑回归的清洗液污染度-浓度模型,判断清洗液的综合性能是否满足清洗要求，若逻辑回归模型得出的综合性能指标低于预设值,则触发清洗效果预警；步骤3.采用支持向量机算法对步骤1获取到的历史清洗液污染度数据和浓度数据进行训练,得到清洗液性能预测模型，通过该清洗液性能预测模型对清洗液的未来性能进行预测,若预测性能不满足要求,则提前触发清洗液更换或调整浓度的预警；步骤4.根据超声波清洗设备的工作参数,所述工作参数包括清洗功率、频率、时间,建立随机森林算法的清洗参数与清洗液性能的关联模型，通过实时获取设备工作参数,判断当前清洗过程对清洗液性能的影响，基于随机森林模型的预测结果,动态优化清洗参数,减少清洗过程对清洗液的损耗；步骤5.建立层次分析法的清洗液性能与清洗效果的评价体系,根据清洗对象的材质、形状、污垢类型,确定清洗效果评价指标,所述清洗效果评价指标包括清洁度、表面粗糙度，通过对清洗后的工件进行自动检测,获取清洗效果数据，将清洗效果数据与步骤1-4获取和分析的清洗液性能数据进行关联分析,采用遗传算法优化清洗液性能阈值和清洗工艺参数；步骤6.根据步骤1获取的清洗液污染度数据和浓度数据,采用模糊控制算法,动态计算所需添加的浓缩液或稀释液量，通过控制在线添加设备的工作,实现清洗液浓度的自动调节,确保清洗液始终处于最佳工作状态。

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