大數(shù)據(jù)環(huán)境下車間生產(chǎn)異常的智能發(fā)現(xiàn)與響應(yīng)方法研究.pdf

1、云制造及工業(yè)大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)為制造企業(yè)帶來機遇的同時，也為制造執(zhí)行系統(tǒng)(Manufacturing Execution System，MES)的更新與升級帶來了新的挑戰(zhàn)。作業(yè)計劃與調(diào)度作為貫穿制造執(zhí)行系統(tǒng)的內(nèi)部過程，是將MES與外部系統(tǒng)相連的主線。作業(yè)計劃與調(diào)度優(yōu)化是體現(xiàn)MES先進性的技術(shù)核心。
　　首先，為了解決MES中作業(yè)計劃與調(diào)度優(yōu)化問題，采用基于軟件體系結(jié)構(gòu)優(yōu)化的設(shè)計思路，對體系結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵點進行深入分析。并設(shè)計了從作業(yè)計

2、劃靜態(tài)化制定，到作業(yè)執(zhí)行實時監(jiān)控與主動感知，再進行生產(chǎn)異常智能響應(yīng)，最后到作業(yè)調(diào)度動態(tài)調(diào)節(jié)的完整體系結(jié)構(gòu)，并給出了調(diào)度優(yōu)化問題的全局性解析，保證了理論研究與實踐應(yīng)用之間的高契合度。
　　其次，對車間生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)、異常智能化處理兩大關(guān)鍵問題進行大數(shù)據(jù)環(huán)境下的拓展研究，利用數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)測分析能力，打造具備生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)與處理和自我分析能力的制造系統(tǒng)。針對生產(chǎn)異常發(fā)現(xiàn)問題，綜合時間序列和因果關(guān)系兩個維度，建立了基于時序序列上多決策樹的車間

3、異常事件預(yù)警模型，保證了預(yù)測異常結(jié)果的準確性和可靠性。針對生產(chǎn)異常智能化處理問題，借鑒預(yù)測式制造的先進想法，參照制造狀況評估、早期異常診斷、未來失效時間推斷以及主動維護的過程提出解決方案。并對切削關(guān)鍵設(shè)備的刀具組件進行衰退狀態(tài)監(jiān)測與量化，提出了基于時序的多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決策模型，實現(xiàn)了多層次的刀具組件壽命預(yù)測目標，為故障診測與健康管理在MES中應(yīng)用提供了思路。
　　最后，應(yīng)用某電機廠為應(yīng)用案例，利用IEC/ISO62264標準、數(shù)據(jù)挖掘