制造物联网汽配产品质量预测研究

发布时间：2020-12-07 14:02

　　全球新产业革命浪潮中,伴随全球化市场的扩张,中国制造也快速增长。其中,产品质量扮演着异常关键的角色,国内某汽配气门生产过程中对产品质量要求高且制造车间实时信息需要及时反馈,存在生产工艺繁多、生产过程复杂、信息化程度低,导致生产效率与管理水平低等问题,与国外汽配生产信息化水平差距较大。本文以汽配气门生产过程产品质量问题为背景,基于大数据分析,建立产品质量预测模型可以帮助汽配气门生产更好地利用生产数据信息,对提高产品质量具有重要的意义。结合先进的制造物联网技术和大数据技术,对产品的关键质量指标进行预测,突破传统界限,推动制造升级,其主要研究内容有:(1)针对制造物联网环境下汽配多工序、多工种、质量要求高的产品特性,结合工业大数据的特点,构建面向生产制造过程中能接收、存储、处理海量制造业数据的大数据处理挖掘分析平台,研发适合汽配产品质量预测的数据挖掘分析系统。(2)对生产制造产品质量的样本训练数据进行ETL数据预处理,结合对产品质量的多工序加工数据特点以及后续的特征工程选择,在模型选择上运用随机森林算法、XGBoost算法、线性加权融合模型进行产品质量的预测回归分析。(3)以某汽配气门产品质... 

【文章来源】：广东工业大学广东省

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

汽车零配件气门工件实物图

踪哪个工序出现问题。对汽车零配件生产制造的气门产品质量预过程产品质量预测的需求如下：量参数数据实时采集：利用物联网技术， 等，实时收集制造车间各类型数据。联网环境下汽配多工序、多工种、要求高的点，构建面向生产制造过程中能接收、存掘分析平台，研发一套适合汽配产品质量的发展，有助于智能制造的改革升级。生数据进行统计分析，做成报表、折线趋势异常问题。通过使用机器学习与机理模型挖掘背后的规律，实时修正工艺参数，提

精益化、产品信息可全流程追溯等需求，采用物联网 RFID 技术开展集成应用，根据企业的生产线产品质量的数据采集，对车间场景、工艺参数、设备性能进行分析与优化，着眼于生产过程智能控制，提升生产效率，构建基于机器学习技术的大数据应用平台。3.2.1 硬件环境Cloudera Manager[39]是大数据 web 用户页面的管理、配置和监控平台，其计算框架是采用高效分布式计算模式，同时提供非常丰富大数据的组件，管理界面如图 3-1 所示。Hadoop 的核心元素-HDFS 可扩展存储任何类型的数据和 Map-Reduce 分布式计算；Hive 提供交互式 SQL 查询；Spark[40]提供弹性分布式计算，内存计算速度更快；Cloudera Manager 管理各大数据组件协同调配，高效运行处理计算各类型数据文件。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于贝叶斯最优化的Xgboost算法的改进及应用[J]. 李叶紫,王振友,周怡璐,韩晓卓.  广东工业大学学报. 2018(01)
[2]数据挖掘技术及在制造业的应用[J]. 吴雪峰,马路.  计算机应用与软件. 2017(10)
[3]Xgboost在滚动轴承故障诊断中的应用[J]. 张钰,陈珺,王晓峰,刘飞.  噪声与振动控制. 2017(04)
[4]流程工业智能制造展望:过程系统工程师面临的挑战[J]. Ian David Lockhart Bogle.  Engineering. 2017(02)
[5]基于随机森林回归的制丝过程参数影响权重分析[J]. 刘继辉,许磊,马晓龙,李达,林鸿佳,杨洋,杨晶津,李兴绪,王慧.  烟草科技. 2017(02)
[6]过程工业大数据建模研究展望[J]. 刘强,秦泗钊.  自动化学报. 2016(02)
[7]基于物联网技术的数字化车间制造数据采集与管理[J]. 聂志,冷晟,叶文华,邹方林.  机械制造与自动化. 2015(04)
[8]基于数据挖掘的热轧带钢质量分析方法[J]. 李扬,王京,张勇军.  工程科学学报. 2015(S1)
[9]基于优化核空间的制造过程质量分析算法[J]. 王萌,孙树栋.  机械工程学报. 2012(22)

硕士论文
[1]基于Hadoop的线缆生产的大数据服务平台的设计与实现[D]. 段胜泽.电子科技大学 2017



本文编号：2903383