一种基于改进遗传算法的射频连接器微焊点控制方法与系统与流程

本发明属于焊接技术与智能控制领域，尤其涉及一种基于改进遗传算法的射频连接器微焊点控制方法与系统。

背景技术：

1、在现代通信技术中，射频连接器作为关键组件，被广泛应用于各类通信设备中，其质量和性能直接影响整个通信系统的稳定性和可靠性。在射频连接器的制造过程中，微焊接技术是一项重要工艺，微焊点的精确控制对于保证射频连接器的电性能和机械强度至关重要。然而，随着射频连接器的小型化和高频化发展，传统的微焊接控制方法在精度和稳定性方面面临着巨大挑战。

2、现有的微焊接技术通常依赖于人工设置和调整焊接参数，如焊接温度、压力、时间、电流和速度等。这些参数的设置往往基于经验和试错法，由于焊接参数之间的复杂耦合关系，传统方法难以实现对微焊点的高精度控制，导致焊接质量不稳定，影响射频连接器的最终性能。例如，在焊接过程中，温度和压力的微小变化可能导致焊点尺寸偏差或焊接强度不足，进而引发连接器的电性能下降，甚至出现接触不良等问题。此外，焊接过程中的随机干扰因素，如环境温度波动、焊接设备振动等，也会对焊接质量产生不可预测的影响，使得传统的焊接参数优化方法难以适应实际生产中的复杂环境。

3、为了提高微焊点的质量控制精度，近年来，智能优化算法被引入到焊接参数优化中，其中遗传算法作为一种具有全局搜索能力的智能算法，逐渐受到关注。遗传算法通过模拟自然选择和遗传变异的过程，能够在较大的参数空间中搜索最优解，克服了传统方法依赖经验和局部优化的缺陷。然而，标准遗传算法在应用于微焊点控制时，仍然存在一些不足之处。首先，标准遗传算法的收敛速度较慢，且容易陷入局部最优，导致最终获得的焊接参数组合并非全局最优。其次，标准遗传算法在处理焊接过程中的动态变化和随机干扰方面能力有限，难以实时适应焊接过程中参数的波动和环境变化。最后，标准遗传算法通常采用固定的基因编码长度和结构，这种方式在复杂多变的焊接过程中可能无法有效捕捉参数之间的复杂关系，导致优化效果不理想。

4、总之，现有技术在微焊点的精确控制方面仍然存在诸多技术难题，主要体现在：

5、(1)焊接参数优化效率低下：传统的焊接参数优化方法多依赖于人工经验和试错法，导致优化过程耗时且难以找到最优的参数组合，无法适应微焊点的高精度控制要求。

6、(2)缺乏对动态变化的实时适应性：现有的焊接参数优化算法在面对焊接过程中的动态变化和随机干扰时，无法及时调整和优化控制参数，导致焊点质量不稳定。

7、(3)算法优化能力有限：标准遗传算法在复杂焊接场景中的应用受限，容易陷入局部最优，且难以处理焊接过程中参数间的复杂耦合关系，导致优化结果未能达到理想效果。

8、综上所述，现有技术在射频连接器微焊点的精确控制方面存在诸多缺陷，这些缺陷直接影响了射频连接器的焊接质量和整体性能。如何提高焊接参数优化的效率、增强算法对动态环境的适应性以及提升优化结果的质量，成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提供一种基于改进遗传算法的射频连接器微焊点控制方法与系统。

2、本发明提供的技术方案具体如下：

3、一种基于改进遗传算法的射频连接器微焊点控制方法，包括步骤：

4、s1、采集焊接过程中的焊接参数，构建关键参数数据集；

5、s2、初始化遗传算法模型的种群，设定初始种群的个体数量和个体基因编码，所述个体基因编码为关键参数数据集中参数向量的不同组合；

6、s3、引入自适应基因组调整机制，动态调整种群个体的基因长度和结构；

7、s4、对调整后的种群个体进行适应度评估，选择保留高适应度的种群个体；

8、s5、利用多维交叉操作，将两个或多个种群个体的基因片段进行交叉；

9、s6、引入局部环境适应因子，选择保留环境干扰高适应性的种群个体；

10、s7、引入动态变异概率，通过随机改变个体基因编码中的参数值，对种群个体进行基因变异操作，所述变异概率根据焊接质量实时调整；

11、s8、对基因变异操作后的种群个体再次进行适应度评估，并进行选择、交叉和变异操作，重复多次迭代，直至适应度评估函数值或迭代次数达到预设阈值；

12、s9、将优化得到的关键参数应用于实际的焊接过程中，并通过反馈机制根据实时监测数据进一步调整和优化控制参数。

13、进一步地，步骤s1中，所述焊接参数包括焊接点的瞬时温度t(t)、施加在焊接点上的焊接压力p(t)、焊接持续时长tw、焊接瞬时电流i(t)和焊接头移动速度v(t)；将所采集的焊接参数按时间顺序进行归集，形成参数向量x(t)＝[t(t),p(t),tw,i(t),v(t)]，并最终形成包含n个参数向量的关键参数数据集。

14、进一步地，步骤s2中，为种群中的每个个体生成初始基因编码，第i个种群个体的基因编码gi表示为：

15、

16、其中，αn为权重因子，用于调整不同时间点的参数对基因编码的影响；t(tn)、p(tn)和i(tn)分别为温度、压力和电流的时间序列，imean为电流的平均值，σ为电流的标准差；n为初始种群的个体数量。

17、进一步地，步骤s3具体包括以下步骤：

18、s301、监测焊接过程中的焊接参数波动情况，实时获取焊接参数的波动幅度δx(t)＝[δt(t),δp(t),δtw,δi(t),δv(t)]，其中的各项波动幅度分别表示温度、压力、焊接时间、电流和速度的变化量；

19、s302、计算种群个体基因长度的调整因子λ(t)＝1+α||δx(t)||||x(t)||，调整因子用于动态调整个体基因编码的长度，其中，α为比例常数，||δx(t)||表示波动幅度的模长，||x(t)||表示关键参数的模长；

20、s303、根据调整因子λ(t)动态调整种群中每个个体的基因编码长度li(t)＝λ(t)·li,0，li(t)表示第i个体在时间t时的基因编码长度，li,0为第i个体的初始基因编码长度；

21、s304、在调整基因编码长度的同时，引入结构调整因子β(t)，用于改变基因片段的排列顺序或增加/删除特定基因片段；其中，γ为比例常数，β(t)表示结构调整的次数，用于根据实时波动情况对个体基因结构进行适应性调整。

22、进一步地，步骤s4中，通过设置适应度函数进行种群个体适应度评估，所述适应度函数依据焊点的质量指标构建，所述质量指标包括强度、尺寸一致性和表面平整度。

23、进一步地，步骤s5中，将选择的两个或多个高适应度个体的基因编码进行多维度交叉操作，在每一基因维度上随机选择一个交叉点，将交叉点对应的基因片段进行交换，以生成具有新基因编码的种群个体；多维度交叉操作后分别对种群个体进行适应度评估，保留高适应度的个体形成新的种群用于后续迭代。

24、进一步地，步骤s6中，所述局部环境适应因子表示为ζ(t)＝1/(1+||r(t)||·ε)，用于衡量种群个体在干扰条件下的适应性；其中，ε为环境噪声的调节因子，用于控制干扰因素对适应性因子的影响；||r(t)||为干扰因素的模长，且干扰因素r(t)＝[rt(t),ri(t),rv(t)]，rt(t)为温度波动，ri(t)为电流扰动，rv(t)为机械振动的随机函数；

25、计算在干扰条件下种群个体的适应度值fitnessζ(i)＝fitness(i)·ζ(t)，fitness(i)为个体i的原始适应度值，保留高环境适应性的种群个体。

26、进一步地，步骤s9中，将经过遗传算法优化保留的个体基因编码所对应的焊接参数应用于实际的焊接过程中，并在焊接过程中实时采集焊接质量指标数据，构成实时反馈数据；将实时反馈数据q(t)与预设质量标准qtarget进行对比，计算偏差值δq(t)＝q(t)-qtarget；基于偏差值对焊接参数进行实时优化调整：xadj(t)＝xopt(t)+k·δq(t)，其中，xadj(t)为调整后的焊接参数向量，xopt(t)为调整前的焊接参数向量，k为用于调整反馈响应程度的反馈增益矩阵；在焊接过程中持续进行上述反馈控制和参数调整操作，直至焊点质量满足预设质量标准为止；最终将优化调整后的参数数据存储于焊接参数数据库中，以供后续焊接操作参考和进一步优化。

27、一种基于上述方法的射频连接器微焊点控制系统，包括：

28、数据集构建模块，用于根据在焊接过程中采集到的焊接参数形成参数向量并存储；

29、遗传算法优化模块，用于根据数据集构建模块中的参数向量，利用遗传算法进行焊接参数的迭代优化，并输出最优焊接参数；

30、反馈调整模块，用于在焊接过程中，根据实时监测数据对遗传算法优化模块输出的最优焊接参数进行适应性调整。

31、进一步地，所述遗传算法优化模块还包括：

32、种群初始化模块，用于初始化种群的个体数量和个体基因编码；

33、自适应基因组调整模块，用于动态调整种群个体的基因长度和结构；

34、适应度评估模块，用于根据设置的适应度评估函数，选择保留高适应度的种群个体；

35、基因交叉模块，用于对种群个体的基因编码进行多维交叉操作；

36、环境干扰适应度评估模块，用于衡量种群个体在干扰条件下的适应性，并选择保留环境干扰高适应性的种群个体；

37、基因变异模块，用于随机改变个体基因编码中的参数值，进行基因变异操作；

38、迭代控制模块，用于控制遗传算法的优化迭代过程，设定迭代停止条件。

39、相比于现有技术，本发明至少具备以下有益效果：

40、(1)提高了焊接参数优化效率，确保微焊点的高精度控制：本发明通过改进的遗传算法，将关键焊接参数(温度、压力、焊接时间、电流和速度)进行全局优化，相较于经验调节试错法和传统的遗传优化算法，大幅提高了参数优化的效率和精度。通过初始化种群时的多样化处理，以及多维度交叉操作，本发明能够更快速地搜索到全局最优解，从而保证了焊接过程中的参数设置能够精确匹配微焊点的需求，显著提升了焊点的一致性和质量稳定性。

41、(2)增强了算法对动态环境的适应性，提升焊接过程的稳定性：本发明通过引入自适应基因组调整机制和局部环境适应因子，增强了遗传算法对焊接过程中的动态变化和随机干扰的适应性。具体而言，自适应基因组调整机制通过实时分析焊接过程中的参数波动情况，动态调整种群中个体的基因长度和结构，从而确保算法能够适应焊接过程中可能出现的突发性变化。而局部环境适应因子通过模拟实际焊接环境中的随机干扰因素，进一步提高了种群个体在实际生产环境中的适应性，确保焊接质量不受环境波动的影响，提升了焊点质量的稳定性。

42、(3)本发明通过将优化后的关键参数应用于实际焊接过程，并结合实时反馈控制机制，确保了焊接质量的持续监测与优化，实时采集焊接过程中的质量数据，利用反馈控制机制对焊接参数进行动态调整，确保焊点质量始终保持在预设标准范围内。不仅有效应对了焊接过程中可能出现的参数波动，还通过不断优化控制参数，最终确保了射频连接器在高频、高精度应用中的可靠性。