基于深度学习的振捣板作业间隙自清洁时序协同控制方法

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摘要

本发明涉及设备智能协同技术领域。具体为基于深度学习的振捣板作业间隙自清洁时序协同控制方法，复用施工振捣电机作为清洁振源，通过时变阻尼引导的改进的分割网络实现粘接状态精准感知，依托波传播时延补偿机制实现毛刷与振动的时空解耦协同，结合带硬约束参数的强化学习模型动态规划清洁时序，配套双尺度闭环校正与精度、寿命双域校准机制，在作业间隙内完成全流程自清洁。本发明无需新增硬件，不占用施工时长，清洁彻底性与场景适配性显著提升，同时抵消电机复用带来的精度漂移与疲劳损耗，有效降低振捣板开裂断裂风险，延长设备使用寿命，提升连续施工效率。

附图

附图 1