复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
面向复杂工业过程的故障诊断方法研究
这是一篇关于复杂工业过程,故障诊断,多层次知识图谱,知识图谱补全的论文, 主要内容为科技的发展使得现代工业生产越来越智能化、复杂化。复杂工业过程确实提高了企业的经济效益,但是由于复杂工业过程规模庞大、结构复杂、生产单元之间的耦合性极强,使得复杂工业过程故障诊断的难度越来越大。因为生产过程会产生海量的数据,在复杂工业过程故障诊断方面,基于数据处理和知识的方式是主流发展方向。但是,复杂工业过程影响因素增多,各影响因素之间存在错综复杂的关联关系,基于数据驱动的方式不能很好的表达这种复杂关系,基于知识的方式处理大规模数据存在效率问题,导致传统的故障诊断方法不能很好的适应复杂工业过程故障诊断的场景。因此复杂工业过程故障诊断技术成为近年来一个值得研究的问题。针对上述问题,我们需要采用一种新颖的、通用的方案来解决复杂工业过程故障诊断遇到的困难。基于此,本文采用基于知识和数据驱动相结合的方法来进行研究。本文的主要内容如下:(1)本文提出了基于多层次知识图谱和贝叶斯理论的故障诊断方案。为了更好的表达影响因素之间错综复杂的关系,本文采用知识图谱的方式构建更全面的信息,将知识图谱作为知识库利用机器学习的方式进行推理检测系统状态并定位故障源。构建的知识图谱作为后续故障诊断的数据支撑,内容越丰富,推理才能够越准确。本文提出方案的重点和难点在于如何构建一个内容丰富的知识图谱。(2)为了使构建的知识图谱能够为故障诊断提供强大的数据支撑,本文提出一种多层次知识图谱的构建方法。分析影响系统状态的层面,根据各个层面获取多源数据。根据数据特征构建单层次知识图谱,然后利用多源数据融合模型将各个层次的数据融合到一起,形成一个内容覆盖全面,结构立体的多层次知识图谱。(3)由于知识图谱存在缺失关系问题,从而导致故障诊断不准确的情况发生。本文提出一种ENCProj E模型来挖掘这种知识,使多层次知识图谱中的内容覆盖更加全面。ENCProj E模型将多层次知识图谱包含的丰富语义信息融入Proj E模型来加强模型的链接预测能力,挖掘多层次知识图谱的知识。为了解决复杂工业领域故障诊断存在的问题,本文提出基于知识图谱和机器学习的故障诊断方案。将多层次知识图谱作为故障诊断的数据支撑,利用基于知识和数据驱动相结合的方法进行故障诊断,为故障诊断提供了一种新的思路。因此,本文的研究具有一定积极现实的意义。
复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
面向复杂工业过程的故障诊断方法研究
这是一篇关于复杂工业过程,故障诊断,多层次知识图谱,知识图谱补全的论文, 主要内容为科技的发展使得现代工业生产越来越智能化、复杂化。复杂工业过程确实提高了企业的经济效益,但是由于复杂工业过程规模庞大、结构复杂、生产单元之间的耦合性极强,使得复杂工业过程故障诊断的难度越来越大。因为生产过程会产生海量的数据,在复杂工业过程故障诊断方面,基于数据处理和知识的方式是主流发展方向。但是,复杂工业过程影响因素增多,各影响因素之间存在错综复杂的关联关系,基于数据驱动的方式不能很好的表达这种复杂关系,基于知识的方式处理大规模数据存在效率问题,导致传统的故障诊断方法不能很好的适应复杂工业过程故障诊断的场景。因此复杂工业过程故障诊断技术成为近年来一个值得研究的问题。针对上述问题,我们需要采用一种新颖的、通用的方案来解决复杂工业过程故障诊断遇到的困难。基于此,本文采用基于知识和数据驱动相结合的方法来进行研究。本文的主要内容如下:(1)本文提出了基于多层次知识图谱和贝叶斯理论的故障诊断方案。为了更好的表达影响因素之间错综复杂的关系,本文采用知识图谱的方式构建更全面的信息,将知识图谱作为知识库利用机器学习的方式进行推理检测系统状态并定位故障源。构建的知识图谱作为后续故障诊断的数据支撑,内容越丰富,推理才能够越准确。本文提出方案的重点和难点在于如何构建一个内容丰富的知识图谱。(2)为了使构建的知识图谱能够为故障诊断提供强大的数据支撑,本文提出一种多层次知识图谱的构建方法。分析影响系统状态的层面,根据各个层面获取多源数据。根据数据特征构建单层次知识图谱,然后利用多源数据融合模型将各个层次的数据融合到一起,形成一个内容覆盖全面,结构立体的多层次知识图谱。(3)由于知识图谱存在缺失关系问题,从而导致故障诊断不准确的情况发生。本文提出一种ENCProj E模型来挖掘这种知识,使多层次知识图谱中的内容覆盖更加全面。ENCProj E模型将多层次知识图谱包含的丰富语义信息融入Proj E模型来加强模型的链接预测能力,挖掘多层次知识图谱的知识。为了解决复杂工业领域故障诊断存在的问题,本文提出基于知识图谱和机器学习的故障诊断方案。将多层次知识图谱作为故障诊断的数据支撑,利用基于知识和数据驱动相结合的方法进行故障诊断,为故障诊断提供了一种新的思路。因此,本文的研究具有一定积极现实的意义。
复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
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