(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211208429.0 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 蚌埠凯盛工程 技术有限公司 地址 233000 安徽省蚌埠市嘉和路481号 (72)发明人 司文凯　叶坤　郑纤秀　卢佩庆　 丁蕾　宋方轲　巩恒亮　李学武　 黄广楠　杨华龙　 (74)专利代理 机构 合肥市浩智运专利代理事务 所(普通合伙) 34124 专利代理师 朱文振 (51)Int.Cl. B23K 26/70(2014.01) B23K 26/382(2014.01) (54)发明名称 压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法及 系统 (57)摘要 本发明提供压延玻璃激光打孔自学习位置 校准方法及系统包括： 以等差递增的方式采集辊 道设置速度数据， 从辊道设置速度数据中找出并 筛除干扰数据， 以得到最终记录距离校准值； 设 计数据归一函数； 采用四层神经网络算法， 以归 一入辊道设置速度以及归一正位辊道设置速度 作为输入层神经元， 并设置预置数量的隐含层神 经元以及输出层神经元， 以设置位置校准自学习 算法供数据培训， 据以获取层间连接网络权值； 设计寻优学习步长函数； 设计培训阀值函数； 设 计并利用反归一处理函数处理培训初始结果， 据 以得到反归一校准结果。 本发明解决了易受外界 干扰以及定位及校准精度较差导致玻璃压边的 技术问题。 权利要求书4页 说明书11页 附图4页 CN 115533349 A 2022.12.30 CN 115533349 A 1.压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法， 其特 征在于， 所述方法包括： S1、 以等差递增的方式采集不少于2组的辊道设置速度数据， 利用预置分段筛选逻辑， 从所述辊道设置 速度数据中找出并筛除干扰数据， 以得到最终记录距离校准 值； S2、 归一化处理所述最终距离校准值， 据以处理得到数据归一函数， 以得到归一入辊道 设置速度V1以及归一 正位辊道设置 速度V2； S3、 采用四层神经网络算法， 以所述归一入辊道设置速度V1以及所述归 一正位辊道设置 速度V2作为输入层神经元， 并设置预置数量的隐含层神经元以及输出层神经元， 以设置位 置校准自学习算法供 数据培训， 据以获取层间连接网络 权值； S4、 设计寻优学习步长函数， 根据预设步长寻优阀值更新学习步长， 据以寻获最佳学习 步长数值， 据以获取测试 数据组； S5、 从所述测试数据组中提取单次测试数据， 设计培训阀值函数， 以根据 预置培训阀值 验证所述单次测试 数据的误差， 据以获取适用模型， 以得到 培训初始结果； S6、 设计并利用反归一处 理函数处 理所述培训初始结果， 据以得到反归一校准结果。 2.根据权利要求1所述的压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法， 其特征在于， 所述步 骤S1中， 利用下述逻辑， 从所述辊道设置速度数据中找出并筛除所述干扰数据， 以得到所述 最终记录距离校准 值： 式中， Y1,Yt1,Yt2分别为最终记录距离校准 值， 最初记录距离校准 值， Er为误差值。 3.根据权利要求1所述的压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法， 其特征在于， 所述步 骤S2中， 以下述逻辑归一 化处理所述最终距离校准 值， 据以处 理得到数据归一 函数： 式中， Vx为归一后速度值， v1为入辊道设置 速度,v2为 正位辊道设置 速度。 4.根据权利要求1所述的压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法， 其特征在于， 所述步 骤S2中的所述 最终记录距离校准 值的归一 函数为： y＝Y1/1000                     (3) 式中,y为归一距离校准 值。 5.根据权利要求1所述的压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法， 其特征在于， 所述步 骤S3包括： S31、 设置 输入层、 隐含层 及输出层函数； S32、 利用所述四层神经网络算法进行正向传导操作， 以获取网络 输出及期望误差； S33、 利用所述四层神经网络算法进行反向传导操作， 以调整权值， 据以得到所述层间 连接网络 权值。 6.根据权利要求5所述的压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法， 其特征在于， 所述步 骤S32包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115533349 A 2S321、 以下述逻辑确定第一个隐含层函数值： 式中， 表示第一隐含层第一个神经元输出数据， 表示第一隐含层第二个神经元输 出数据， 表示第一隐含层第三个神经元输出数据， 两个神经元之间的权值， b1表示 前一层神经 元， b2表示下一层神经 元， b3表示具体层数； S322、 以下述逻辑确定第二个隐含层函数值： S323、 以下述逻辑定义输出层函数； S324、 利用下述逻辑获取 所述网络 输出与所述期望误差： E＝y‑y1                           (7)。 7.根据权利要求5所述的压延玻璃激光打孔自学习位置校准方法， 其特征在于， 所述步 骤S33包括： S331、 利用下述逻辑获取输出层到第二隐含层函数值： S332、 利用下述逻辑获取第二隐含层到第一隐含层函数值： S333、 利用下述逻辑获取第一隐含层到 输出层的层间权值变化 参数： S334、 根据所述层间权值变化参数， 利用下述逻辑调整所述权值， 以得到所述层间连接 网络权值：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115533349 A 3