数据驱动的机床等待过程节能方法研究

为了降低机床等待过程中的能耗,提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先,建立了射频识别驱动的生产进度评估方法,并以生产进度数据作为输入,构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型;其次,依据预测的机床等待时间,提出了机床状态切换方法,以降低机床能耗;最后,通过一个电梯零部件制造车间的案例分析,表明该方法的预测误差仅为4.1%,同时将机床等待过程能耗降低了57%,实现了制造车间的节能减排。     

基于数字孪生的机械加工车间多级能效监测EI北大核心

针对机械加工车间能耗规律复杂、设备状态时变性强导致能效实时全面监测困难的问题,提出一种基于数字孪生的机械加工车间多级能效监测方法。通过分析机械加工车间的多源能耗特性,建立机械加工车间多级能效监测指标体系;提出机械加工车间多源异构数据的获取方法,并构建事件与实时数据驱动的机械加工车间实时映射模型;基于碰撞检测与布尔运算的物理模型动态判别机床运行状态,进而获得基于数字孪生的机械加工车间多级能效监测方法。以某机床企业机械加工车间为应用案例,验证了所提方法的有效性和实用性。     

[数据建模]面向智能生产维护的大数据建模分析方法

从当前的车间离散制造过程大数据应用特性出发,基于车间智能代理,实现了制造过程大数据的采集、处理分析,建立的制造过程大数据采集模型可实现对工序数据集的封装。采用基于聚类的方法对工序数据集进行离群点检测标记,实现对制造资源生产状态的描述与量化。建立了工序级数据特征模型,结合改进的相似元分析方法,对工序过程数据多层次包装描述和制造工序的相似性进行了评价。开发了车间底层智能管理系统,并将其运用于企业生产实际。     

面向智能运维的离散制造过程知识获取方法

离散车间制造过程知识自动获取是基于制造知识实现车间智能运作维护的基础。从某企业数控车间运作维护需求出发,对车间制造业务流程进行重组优化;搭建基于车间智能终端的工序制造过程数据实时采集系统,实现多层次、多目标制造过程数据关联采集;建立基于模糊c-means聚类模型划分案例库以提高检索效率,建立互信息计算属性权重模型以提高检索准确性与合理性。本文结合企业车间实际,证明了该知识获取方法的有效性。     

制造资源实时状态驱动的离散制造车间低碳调度研究

针对离散制造车间低碳调度问题,考虑车间制造资源实时状态,构建实时数据驱动的车间状态监测框架,以机床能耗、刀具磨损和切削液损耗作为碳排放来源,结合最大完工时间,建立一个制造资源实时状态驱动的离散制造车间低碳调度模型,并提出一种融合Tent映射的多目标Jaya优化算法。首先使用Tent混沌序列初始化种群,然后引入基于邻域搜索和模拟退火算法的局部搜索方法,并使用严格的外部档案集保存搜索到的解。最后通过灌装设备生产车间的实例数据对算法和模型进行验证,结果表明所提出的算法和模型能够有效求解离散制造车间低碳调度问题,减少车间异常状态对生产计划的影响,降低车间碳排放量。     

基于RFID的离散型制造物联实时数据采集系统的研究与开发

针对制造物联环境下离散制造车间生产数据采集实时性、可靠性差的问题,开发了一种基于RFID的实时数据采集系统。对离散制造车间数据采集与处理进行了分析,对数据采集系统的总体架构进行了设计,并且构建了系统的体系架构与功能模型。该系统采用多线程同步技术和数据库辅助设计程序,能够实现对车间现场实时数据的采集、车间生产任务的合理安排、车间加工设备和操作员工的实时监控。实现了一种新的车间现场生产数据采集方式,为实现离散制造车间的实时生产奠定了基础,有效的解决了各生产作业单位的信息断层与信息孤岛问题,提高了企业的生产效率。     

离散制造车间实时定位数据可视化平台设计

室内实时定位技术被广泛地应用于获取离散制造车间中生产要素的位置信息。然而，传统的单机计算方法已不能满足制造大数据环境下定位数据的实时处理需求。通过利用UWB实时定位技术、Apache Kafka、Spark Streaming、HBase等大数据技术及Demo 3D软件，搭建一套制造车间定位数据获取、收集、计算、存储和可视化的平台，并设计了基于Spark流式处理框架下的多线程卡尔曼滤波器，相较于传统单机多线程计算方式快218.2s。实现了对车间中叉车、人员、关键物料的实时定位、监管和海量数据的存储，提高了车间的透明化管理水平。     

离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述

物联网在制造领域的深度渗透和落地应用催生了一种以"物物互联、泛在感知"为特征的新型制造技术—制造物联网。在解析制造物联网基本概念、特征和应用需求的基础上,以多源制造数据的感知、传输、分析和应用为主线,阐述了面向离散车间的制造物联网关键技术;通过分析国内外制造物联网技术的相关应用研究文献,分别从车间制造资源管理、生产过程调控、车间物流优化、质量监控与追溯、智能服务与保障5方面,总结了制造物联网在离散车间的应用模式;基于制造物联网核心技术的应用和发展需求,以及与云制造、大数据、信息物理系统的紧密关联,探讨了智能制造背景下制造物联网的未来发展趋势。     

一种离散型制造企业的车间管理系统设计方法

离散型小微制造企业在排产过程中信息化基础不够,工艺数据、计划呈报等仍通过纸质单据或excel记录反馈,排产随意性强,处理问题被动.文中针对这些管理痛点,提出了面向离散型小微制造企业的车间管理系统设计方法.利用ETL数据调度工具及调度模块实现多源数据采集和数据贯穿,结合关系型数据建模方法建立订单模型、工艺模型、班组模型和...     

大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法研究

在智能制造背景下,离散制造企业对利用大数据技术提高车间生产管控水平提出了迫切的需求。研究大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法,在明确离散制造车间特点与管控需求的基础上,分析了传统方法的局限性和大数据方法的优势,进而提出大数据驱动的离散制造车间生产过程管控总体框架,以制造大数据的"采集-处理-分析-服务"为主线开展研究。在"进度预测-瓶颈发现-异常溯源-智能决策"的生产过程闭环管控机制中,分别提出：基于堆叠稀疏自编码机的生产进度在线预测技术,基于平行门控循环单元的生产瓶颈漂移发现技术,基于密度峰值-模糊C均值的生产异常溯源分析技术和基于多智能体强化学习的生产过程智能决策技术。最后,以某航空企业典型离散制造车间作为对象,对所提出的大数据分析与智能决策方法进行了原型系统开发和应用验证。     

一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法*

大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔性工艺路线对机械车间调度能耗的影响特性,提出一种面向机械车间柔性工艺路线的节能调度方法。首先,分析了面向机械车间柔性工艺路线的加工任务调度的能耗特性;基于此,构建了节能调度模型,该模型是以任务加工总能耗、加工完成时间、机床负载为目标。进一步提出了一种改进的Q学习算法对该模型进行求解获得其Pareto解。最后通过案例验证了提出模型的节能效果及算法的可行性。     

基于时空聚类的在制品流转状态分析

针对离散制造车间制造过程监控的需求,提出一种基于时空聚类的在制品流转状态分析方法。通过改进的动态密度网格聚类方法对车间在制品历史位置数据进行分析处理,获取在制品时空轨迹模型;并通过计算实时数据与模型的改进Hausdorff距离来判断在制品流转状态。以某机加工车间为例,验证该方法的可行性和有效性。     

基于物联网实时监控生产车间的能源效率研究

提出一种基于物联网框架的能源效率实时监控系统,该系统不仅能实时监控能源使用情况,还可以通过数据包络分析技术实现能耗异常检测并量化能效差距.通过一个微流控设备生产线的案例分析,展示了该系统如何通过消除生产车间可能的能源浪费来提高能效,实现高效的能源管理.     

基于产品制造过程内含能分级的冲压车间节能调度研究

冲压制造离散性强、工艺复杂、能量损耗较大,为实现冲压制造过程的节能和高效运行,在保证最大完工时间受影响较小的前提下降低能耗,以冲压车间为对象进行了节能调度研究。建立面向冲压车间的多目标节能调度模型,采用多目标优化算法进行求解,得到Pareto解集。提出基于产品制造过程内含能分级的方案评价与选择方法,计算出不同调度方案下各产品的制造过程内含能并进行分级处理,选择出产品制造过程内含能较小的调度方案作为最优执行方案,提高了节能调度的可行性。最后,应用某冲压车间生产实例验证了节能调度模型和基于产品制造过程内含能分级的方案评价与选择方法的可靠性,与原始调度方案相比,车间总能耗与最大完工时间均实现了降低。     

考虑能耗的制造车间单AGV路径规划研究

自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)作为典型的物料运输设备,已逐渐广泛用于制造车间。AGV路径规划关系整个车间制造过程的效率和平稳性,然而,目前相关研究主要关注运输距离、时间、成本等目标,而能耗及其相关环境影响指标却很少涉及。为此,建立了以运输距离和能耗为优化目标的节能单AGV路径规划模型,进而利用粒子群优化算法实现了模型求解。最后,案例研究验证了模型节能效果和求解方法有效性,考虑能耗的路径规划是提升AGV使用能效的一种可行方法。     

FP-Growth-DW算法在离散车间的数据挖掘分析

针对离散车间生产能耗数据多源异构,干扰因素间关联关系不易分析的问题,根据离散制造能耗机理分析结果构建多源能耗数据挖掘模型(Multi-source Energy-consumption Data-mining Model, MEDM),提出一种面向离散车间的频繁模式增长(Frequent Pattern Growth for Discrete Workshop, FP-Growth-DW)算法。首先,应用关联视图、分箱处理和多源异构统一编码方法,对离散车间多源异构海量数据进行预处理;然后,采用分区并行策略和3种剪枝技术优化候选项集以构建频繁模式树(FP-Tree),并提取强关联规则合并存储到规则库中。最后实例验证表明,该算法在离散车间多源异构数据挖掘分析上具有可行性和有效性,算法效率提升了68.8%。     

基于迁移学习的数控机床节能控制决策方法

为降低机床等待过程的能耗,提出了基于迁移学习的数控机床节能控制决策方法。通过分析机床的节能控制条件,提出了机床等待过程的5种节能控制策略。考虑生产过程数据的多样性与复杂性,建立了融合深度置信网络与迁移学习的机床节能决策方法,电梯零部件制造车间的案例分析表明该方法的机床节能决策误差仅为3.2%,机床等待过程总能耗降低了52.5%。     

基于数字孪生的离散制造车间可视化实时监控方法

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.     

基于RFID离散制造业车间生产过程控制系统研究与开发

针对当前离散制造车间生产过程控制的实时性、可靠性差的问题,提出了一种基于射频识别技术的离散制造车间生产过程控制系统解决方案。面向离散制造企业车间层的生产过程控制系统强调制造过程数据的实时采集、生产作业计划的可执行性和有效性。开发了基于RFID的离散制造业生产过程控制系统,经仿真实验平台验证表明：所设计的过程控制系统切实有效,为实现离散制造车间的准时生产奠定了基础。     

离散制造车间质量管控模式研究

为解决复杂产品离散制造过程中质量数据分散、质量问题难追溯、缺乏完善的质量管理模式等问题,开展了离散制造车间制造质量管控模式研究.通过对离散制造车间质量管控业务运行流程和质量数据链路进行分析,明确了车间质量管理的痛点与难点;提出了离散制造车间质量集成管控框架,建立了多工序质量传递模型,通过采用数字化检测设备与车间M ES...