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准确的订单剩余完工时间预测有助于动态调整生产计划、优化制造过程,以满足订单产品按时交付的需求。订单剩余完工时间受到车间物料、设备、在制品等各类生产要素的综合影响,相关数据具有典型的大量、多维、高冗余的特点,有效的特征选择能够获得更高的预测精度。在构建候选特征集的基础上,提出了一种基于自组织映射(SOM)网络特征加权模糊C均值(FWFCM)的特征选择算法。通过构建SOM网络初始化FWFCM的聚类中心,减少后者对初始聚类中心的依赖;基于互信息计算特征权重,实现导向性特征聚类,根据聚类结果选择特征代表,构成高质量关键特征子集。以某机加工车间的生产数据为例,通过与其他4种特征选择算法的对比分析,验证了所提算法的有效性。  相似文献   
2.
针对离散制造车间实时监控困难、调控能力差、管理不透明等问题,采用面向对象的方法,提出一种基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法.首先,搭建了基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法体系架构,明确了其关键实现流程;然后,分别围绕4个关键技术:基于AutomationML与OPC UA的数据建模及传输方法、事件驱动的虚实映射方法、基于复杂事件处理的车间逻辑建模方法、信息可视化及推送,详细阐述了该可视化实时监控的实现方法.最后,以某航天产品机加车间为应用案例,结合实际生产过程和开发的原型系统,验证了该监控方法的有效性.  相似文献   
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