基于Java的车间远程监测系统
发布时间：2021-06-24 16:40
智能制造是“中国制造2025”计划的重点内容,智能工厂中的数据管理和监测系统是智能车间建设的重要方面。基于Java的车间数据分析和监测系统的主要功能有车间零件和机械设备的配置信息的展示、车间加工零件的尺寸及其误差展示、车间设备的健康数据展示、特征值计算、车间三维模型展示等。解决了智能车间生产过程中的数据管理问题,建立了数据分析和监测系统,通过数据分析技术来实现车间生产的智能化,全面提高产品的质量、增强企业的管理能力。系统优化是提高系统实时性的重要方法。在传输模型的优化方面,上位机系统放弃传统表对象Entity的建立,使用HashMap结构,直接将查询数据存储到该结构中,减少数据到表对象的映射过程,减少数据库的数据类型与Java中的基本类型之间的转换,方便数据的传输。在下位机系统中使用泛型简化代码量,并保证通用性和高效性。通过构建复杂网络模型分析系统模块的合理性并通过查找关键节点提高系统的健壮性。根据系统数据查询的特点,在频繁查询的列、表示状态的列、保存时间的列和多表连接查询中进行表连接的列上建立索引,其中值的类型较少的列上建立的索引为位图索引。通过构建蚁群算法查询应用模型,计算出多表连...
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
综合智能化电务监测维护系统总体架构
工业大数据是大数据的一部分，指的是在工业制造领域中的大数据的研究，包括智能车间的加工工艺数据和设备状态数据的分析，以提高工业制造的创新能力目前大数据已成为计算机科学、统计学等多个领域的共同研究方向，且在不同领域内的数据研究表现出高度的融合趋势，继而形成一门新的学科，即数据科学，其概念为一门基于数据处理的科学。2001 年贝尔实验室的 Cleveland 主张数据科学是统计学的一个重要方向[15]，从此数据科学受到大家的高度关注，目前主要在数据新闻工业大数据、互联网营销、健康和生物大数据等方面活跃度较高。数据科学的知识体系如图 1-2 所示，其基础理论包括统计学、机器学习、数据可视化和某一领域的知识，主要研究的内容是数据的基础原理、加工、分析计算管理存储等。数据的基础原理指的是数据科学的概念、方法、分析工具等；数据加工是为了提高数据计算的精确度对原始数据进行的清洗、归纳等处理操作；数据的计算分析与传统模式相比有大幅度改进，从集中式、分布式计算过渡到云计算[16-18]计算的代表技术有 Spark[19]，分析工具的代表为 R 语言和 Python 语言；数据的管理存储是指对数据的管理和维护，以便二次分析和数据的长久存储，新型的数据管理技术有 NoSQL 和关系云等。
源共享的架构来动态传输信息和调节能源[20]。在智能工厂的建设方面，数据科学的理论和技术提供了新的设计模式和实现思路，车间数据的采集、清洗、分析和管理都与数据科学的研究内容相同，运用数据科学的方法可以更好的提高车间智能化的程度，并通过分析历史加工数据提升产品的质量、提高设备的健康管理水平，进而提升工业制造的创新能力和智能水平。1.3.3 数据可视化一张生动的图胜过千言万语，据统计分析结果得知我们从外界获取的信息有 80%以上是来自于视觉系统[21, 22]，当大量数据以一种可视化的图表形式展示时，观看的人可以迅速分析出数据背后的关系和规律，得出有效的特征信息。如图 1-3 所示的是互联网星际图(http://internet-map.net/)的中国区域部分，该图将 196 个国家的 35万个网站数据进行整合显示，且根据网站连接的关系将不同的星球进行关联，球的大小与网站流量相关，球之间的距离与链接的频率、强度和跳转次数相关。图中这些图形的特征例如相似点和异常点很容易被观察者察觉[23]，我们可以很快找到百度和腾讯这些网站，因此大数据可视化工具的重要性不言而喻。
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展[J]. 陈桂芬,李静,陈航,安宇. 吉林农业大学学报. 2018(04)
[2]数据科学研究的现状与趋势[J]. 朝乐门,邢春晓,张勇. 计算机科学. 2018(01)
[3]船舶智能制造技术顶层研究[J]. 张玉奎,张宜群. 应用科技. 2017(01)
[4]基于蚁群算法的多连接查询优化问题研究[J]. 张兰勇,耿文杰,刘胜. 兵器装备工程学报. 2016(10)
[5]中国智能制造之路[J]. 莫欣农. 中兴通讯技术. 2016(05)
[6]对智能制造内涵与十大关键技术的系统思考[J]. 黄培. 中兴通讯技术. 2016(05)
[7]基于ECharts的数据可视化分析组件设计实现[J]. 王子毅,张春海. 微型机与应用. 2016(14)
[8]Oracle索引分析与查询优化[J]. 崔黎,明志远,李婧. 数字技术与应用. 2016(07)
[9]国内外智能化控制系统发展态势的研究[J]. 杨静. 装备机械. 2016(01)
[10]能源互联网大数据分析技术综述[J]. 曹军威,袁仲达,明阳阳,张华赢. 南方电网技术. 2015(11)
硕士论文
[1]基于复杂网络理论的Java软件特征分析[D]. 司文.燕山大学 2017
本文编号：3247457
【文章来源】：华中科技大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
综合智能化电务监测维护系统总体架构
工业大数据是大数据的一部分，指的是在工业制造领域中的大数据的研究，包括智能车间的加工工艺数据和设备状态数据的分析，以提高工业制造的创新能力目前大数据已成为计算机科学、统计学等多个领域的共同研究方向，且在不同领域内的数据研究表现出高度的融合趋势，继而形成一门新的学科，即数据科学，其概念为一门基于数据处理的科学。2001 年贝尔实验室的 Cleveland 主张数据科学是统计学的一个重要方向[15]，从此数据科学受到大家的高度关注，目前主要在数据新闻工业大数据、互联网营销、健康和生物大数据等方面活跃度较高。数据科学的知识体系如图 1-2 所示，其基础理论包括统计学、机器学习、数据可视化和某一领域的知识，主要研究的内容是数据的基础原理、加工、分析计算管理存储等。数据的基础原理指的是数据科学的概念、方法、分析工具等；数据加工是为了提高数据计算的精确度对原始数据进行的清洗、归纳等处理操作；数据的计算分析与传统模式相比有大幅度改进，从集中式、分布式计算过渡到云计算[16-18]计算的代表技术有 Spark[19]，分析工具的代表为 R 语言和 Python 语言；数据的管理存储是指对数据的管理和维护，以便二次分析和数据的长久存储，新型的数据管理技术有 NoSQL 和关系云等。
源共享的架构来动态传输信息和调节能源[20]。在智能工厂的建设方面，数据科学的理论和技术提供了新的设计模式和实现思路，车间数据的采集、清洗、分析和管理都与数据科学的研究内容相同，运用数据科学的方法可以更好的提高车间智能化的程度，并通过分析历史加工数据提升产品的质量、提高设备的健康管理水平，进而提升工业制造的创新能力和智能水平。1.3.3 数据可视化一张生动的图胜过千言万语，据统计分析结果得知我们从外界获取的信息有 80%以上是来自于视觉系统[21, 22]，当大量数据以一种可视化的图表形式展示时，观看的人可以迅速分析出数据背后的关系和规律，得出有效的特征信息。如图 1-3 所示的是互联网星际图(http://internet-map.net/)的中国区域部分，该图将 196 个国家的 35万个网站数据进行整合显示，且根据网站连接的关系将不同的星球进行关联，球的大小与网站流量相关，球之间的距离与链接的频率、强度和跳转次数相关。图中这些图形的特征例如相似点和异常点很容易被观察者察觉[23]，我们可以很快找到百度和腾讯这些网站，因此大数据可视化工具的重要性不言而喻。
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展[J]. 陈桂芬,李静,陈航,安宇. 吉林农业大学学报. 2018(04)
[2]数据科学研究的现状与趋势[J]. 朝乐门,邢春晓,张勇. 计算机科学. 2018(01)
[3]船舶智能制造技术顶层研究[J]. 张玉奎,张宜群. 应用科技. 2017(01)
[4]基于蚁群算法的多连接查询优化问题研究[J]. 张兰勇,耿文杰,刘胜. 兵器装备工程学报. 2016(10)
[5]中国智能制造之路[J]. 莫欣农. 中兴通讯技术. 2016(05)
[6]对智能制造内涵与十大关键技术的系统思考[J]. 黄培. 中兴通讯技术. 2016(05)
[7]基于ECharts的数据可视化分析组件设计实现[J]. 王子毅,张春海. 微型机与应用. 2016(14)
[8]Oracle索引分析与查询优化[J]. 崔黎,明志远,李婧. 数字技术与应用. 2016(07)
[9]国内外智能化控制系统发展态势的研究[J]. 杨静. 装备机械. 2016(01)
[10]能源互联网大数据分析技术综述[J]. 曹军威,袁仲达,明阳阳,张华赢. 南方电网技术. 2015(11)
硕士论文
[1]基于复杂网络理论的Java软件特征分析[D]. 司文.燕山大学 2017
本文编号：3247457
本文链接：https://www.wllwen.com/jixiegongchenglunwen/3247457.html
