大数据驱动的离散制造车间实时能效分析方法

发布时间：2021-01-30 17:09

　　为实现生产过程的节能减排,提出一种大数据驱动的离散制造车间实时能效分析方法。首先,从能耗数据与工艺数据两个方面构建了制造数据封装模型,以实现制造大数据的采集与存储;其次,通过数据聚类与数据关联分析,建立了制造大数据分析方法,实现了能耗数据的特征提取及其与工艺数据的关联融合,并据此建立了离散制造车间多层次实时能效分析指标。该方法将大数据处理与制造车间能效分析相结合,通过能耗数据的挖掘分析与可视化展示,为智能车间的节能控制提供了决策依据。 

【文章来源】：机械科学与技术. 2020,39(09)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

大数据驱动的离散制造车间能效分析与节能控制

经过上述数据清洗和特征提取后,数据库中的能耗数据与工艺数据(包括机床数据、工件数据以及工艺流程数据)依然是相互脱离的,为此,本文建立了制造数据关联分析模型,如图2所示,以实现不同类型数据的关联分析与可视化展示,从而支持后续的生产过程监控与能效评估。考虑到实际的生产工艺流程,该模型自下而上共包含4层:源数据层、关联层、实体层和指标层。1) 源数据层。

对于该制造车间,首先需要添加各种传感设备建立制造数据采集网络。机床和缓存区的能耗数据由Janitza UMG 604E进行监控,而蜗杆的位置则通过Alien ALR-F800 RFID进行定位。基于该数据采集网络,开发了离散制造车间实时能效评价系统,如图3所示。该系统采用浏览器/服务器(B/S)架构,在服务器端使用Java Web环境下的Spring-Struts2-Hibernate框架,在浏览器端使用HTML5/CSS/JavaScript开发。该系统主要有4个功能块,即数据采集与生产监控、能耗大数据预处理、制造数据关联分析、车间多层次能效分析。原型系统的操作流程如下:

【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据驱动的智能制造[J]. 张洁,汪俊亮,吕佑龙,鲍劲松.  中国机械工程. 2019(02)



本文编号：3009271