高精度膜过滤组件自动化装配工艺优化研究

摘要

本项研究专注于高精度膜过滤组件的自动化装配流程，并针对微米级误差在膜过滤组件装配过程中可能导致的密封失效问题，提出了一种基于数字孪生与深度强化学习（DRL）的优化解决方案。我们构建了一个装配线的多物理场耦合模型，并开发了一个振动-温度-接触力的协同补偿算法，从而实现了膜层对齐精度±3.5μm，这比传统工艺提高了52%。利用该算法对某公司实际应用的膜层压装设备进行了建模分析，并将其结果作为后续智能控制和故障诊断的依据，有效提高了装配精度。实验结果表明，优化后的生产工艺在装配精度、工作效率和产品质量等多个方面都有了明显的提升，装配合格率从原先的84%增长到了97%，这为反渗透膜、纳滤膜等高精度组件的制造以及膜过滤组件的工业化和智能化进程提供了强有力的支持。