知识驱动的流程工业智能制造

发布时间：2020-10-15 10:33

　　 智能制造是实现我国流程工业高效化、绿色化、高质量发展的必由之路.知识是流程工业智能制造的核心要素,知识驱动的流程工业智能制造是流程制造业发展的新模式.论文从流程制造业中知识的重要性和特点出发,综述了知识研究及应用现状.提出了知识驱动的流程工业智能制造系统框架,探讨了深度知识获取、知识注入和工业知识图谱等关键技术.通过铝电解企业智能决策过程应用案例阐明了以上关键技术在流程工业智能制造系统中的重要作用.最后给出了知识驱动的流程工业智能制造面临的挑战性问题和未来展望.
【部分图文】：

图1是知识驱动的流程工业智能制造系统框架,该框架由3大系统和一个平台组成,包括智能感知系统、知识驱动的运行优化–状态监控–虚拟制造系统和智能制造核心软件系统,以及工业大数据管理云平台.同时,还必须研究并实现深度知识获取和知识注入等关键技术,以弥补现有制造系统缺失工艺机理知识、经验知识的不足,填补ERP和MES,MES和PCS间的知识鸿沟.3.1 深度知识获取

(1)在线槽况识别.通过对多工况下大量表观溶解滞后系数的系统性分析,该应用案例还发现:使用表观溶解滞后系数不仅有助于在线识别电解质温度变化,还有助于在线检测氧化铝浓度异常.与斜率法相比,使用表观溶解滞后系数不仅能提前检测到氧化铝浓度异常低工况,还能检测到斜率法较难检测到的浓度异常高工况.表观溶解滞后系数的设计过程使用了融合工艺机理知识、经验知识和数据知识的深度知识获取关键技术,使得表观溶解滞后系数本身就蕴含了特定的工艺语义.因此,使用表观溶解滞后系数进行电解质温度和氧化铝浓度识别,具有成本低、通用性好、计算代价小、可解释性和可复现性好等优点.
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本文编号：2842060