纺织厂生产监控系统的数据采集和拟合方法

针对纺织厂生产信息化和网络化发展缓慢的现状,对信息化建设过程中实际存在的问题进行了研究,分析了开发远程监控系统的可行性.对系统的主要组成部分,即管理系统、监控系统和监测器的工作原理进行了介绍,重点对数据处理过程中使用的软件滤波算法进行了分析和比较,利用牛顿插值法逼近性能好、方法较通用的优点,将其作为拟合函数,实现了模拟信号的非线性变换,并对数据整合策略、多机通信技术进行了详细的阐述,给出了具体的实现方案.应用结果表明,该系统结构简单,运行稳定,数据安全可靠,使用效果良好,易于维护和功能升级.     

“互联网+”时代纺织产业创新驱动发展突破路径研究

为获取纺织产业协同创新发展的具体路径,分析“互联网+”对纺织产业创新发展提出的新要求,以及纺织产业的发展现状;首先,借助协同学理论,构建纺织产业创新驱动发展系统,从主体创新、客体创新、环境创新及资源创新四个方面对其创新与发展子系统之间的相互作用机制进行建模;其次,提出一种符合纺织企业协同创新的协同算法,对纺织产业创新驱动发展的具体路径进行求解;最后,利用《2014-2018年中国纺织服装行业产销需求与发展前景预测分析报告》数据,结合实验与仿真方法,对创新驱动发展路径体系进行仿真和验证.提出:“互联网+”给纺织产业创新发展提出新要求,纺织行业应整合创新资源,构建纺织产业科技服务云平台,实现优势互补、资源共享;搭建纺织产业协同创新平台,促进科研成果与企业需求的有效对接;完善创新环境,构建集信息交流、科技资源共享、科技成果转化功能为一体的“纺织产业创新预警体系”,对企业需求与科技创新成果的匹配度进行预警,从而加速纺织产业的协同创新发展.     

织造过程异常事件的预警方法与系统设计

为解决织造过往中常出现的设备丢产、虚产,监控系统异常,以及人为估产等现实问题,对产生问题的原因进行归类和分析。依据调研数据,提出一种基于模糊综合评价的制造进程异常事件预警方法。在原有车间监控系统中基础上,依据预警方法构建了一个系统模型,并研发了相应的异常事件预警子系统。详细介绍了异常事件的分析与处理过程、系统的核心与核度理论的应用方法。实践证明,设计方案能准确地对生产过程中的异常事件进行实时预警,可保证整个生产过程的连续性,达到高效管理的目的。     

基于经验模态分解的织造过程数据拟合方法的应用

为提高织造过程中的纺织品品质,以保证整个制造过程的连续性,首先,对已有监控系统的应用情况进行了分析;然后,针对系统在数据拟合处理和异常情况预警方面的不足,对织造过程中的不确定性原因进行了深入研究,并对系统已使用的软件滤波算法进行了比较分析。基于此,借助经验模态分解（EMD）方法对织造过程数据进行了去噪实验比较,以及拟合结果仿真。结果表明：基于EMD的数据拟合方法能更准确地保证织造过程数据的正确性,有利于提高纺织品的品质和整个制造过程的连续性,从而加速了纺织企业从“劳动密集型”向“技术密集型”和“品牌密集型”的转型。     

室外照明照度维护系数的选取

众所周知,照明装置在使用期间内,由于光源光通量的衰减以及光源、灯具和被照面受污染等因素,不能长久保持初使用时所能获得的照度值,因此在照明设计计算时,需要计入照度维护系数。     

基于多Agent的整理车间业务管理与决策系统建模

针对纺织整理车间工作效率低下、业务流程复杂、业务数据孤立,以及原有DOS系统不能满足管理需求的现状,借助多Agent技术,对现有车间的业务数据流程进行了优化,提出了一种基于多Agent的业务管理结构模型,构建了一个柔性、动态、高效的生产管理和决策分析的协作管理平台;介绍了多个体Agent的主要功能、相互间的工作原理和消息通信流程,并开发了相应的业务管理系统。实际应用表明,多Agent的业务管理模式提高了用户与系统的交互性,满足了车间在业务管理方面智能化决策、个性化服务等的实际需求,而且业务管理系统实现了企业生产数据资源的整合,促进了纺织企业生产管理信息化的快速发展。