基于数字孪生的设备故障智能预警技术研究
这是一篇关于设备故障,异常数据,数字孪生,神经网络,智能预警的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,传统制造业开始向智能制造进行转型,其工业设备的智能化水平也在不断提升。随着设备的升级换代,其内部构造与工作环境变得越来越复杂,对设备状态监测的要求变得更加严格。这一现状对工业设备的故障分析及预警提出了新的挑战。为了应对这些挑战,企业必须提前预判出设备状态的变化,让维护人员在故障发生前有充足的时间进行维护或者更换部件。基于以上认识,本文以离散制造车间中的生产设备为研究对象,基于数字孪生技术建立了融合多层次信息的设备孪生模型。在建立设备孪生模型的基础上,创建出设备故障预警模型,对设备故障预警方法进行研究;将预警模型与孪生模型结合使用以达到更加直观地判断设备实时状态的目的。在此基础上,本文设计研发了基于数字孪生的设备智能预警系统,实现了对离散制造车间中设备的监测与管理。本文的主要研究内容如下:(1)基于数字孪生的设备实时状态模拟技术研究。首先针对采集数据的要求变高的问题,设计了基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的数据采集系统架构、工作流程以及基于Redis的数据传输方法;针对设备历史数据中存在异常值的问题,提出了基于One Class SVM算法的异常数据处理方法。在完成数据采集的基础上,根据车间设备的组成部分设计了虚拟设备的建模过程;基于Unity3D与设备的实际运行环境设计了设备虚拟场景的构建流程,建立了驱动模型的控制脚本。基于上述研究,实现了在虚拟空间中展示设备实时运行状态,为设备的状态监测提供了直观、逼真的观察窗口。(2)设备智能预警系统中的设备故障预警方法研究。首先对主流的设备故障预警方法进行总结,综合考量后选择基于数据驱动的故障预警方法,提出了基于AOSOM神经网络的预警方法,使用改进的AO(Aquila Optimizer)算法对SOM(SelfOrganizing Map)神经网络的神经元进行优化,构建了基于自适应阈值的预警模型,对此预警方法进行了实例验证。(3)开发了设备智能预警系统。根据实际需求构建了系统的设计原则,设计了设备智能预警系统的整体架构与具体目标;依据系统的具体目标设计了系统的主要功能,利用前期的研究开发出设备智能预警系统的原型系统,对系统的主要功能进行了展示。
基于数字孪生的设备故障智能预警技术研究
这是一篇关于设备故障,异常数据,数字孪生,神经网络,智能预警的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,传统制造业开始向智能制造进行转型,其工业设备的智能化水平也在不断提升。随着设备的升级换代,其内部构造与工作环境变得越来越复杂,对设备状态监测的要求变得更加严格。这一现状对工业设备的故障分析及预警提出了新的挑战。为了应对这些挑战,企业必须提前预判出设备状态的变化,让维护人员在故障发生前有充足的时间进行维护或者更换部件。基于以上认识,本文以离散制造车间中的生产设备为研究对象,基于数字孪生技术建立了融合多层次信息的设备孪生模型。在建立设备孪生模型的基础上,创建出设备故障预警模型,对设备故障预警方法进行研究;将预警模型与孪生模型结合使用以达到更加直观地判断设备实时状态的目的。在此基础上,本文设计研发了基于数字孪生的设备智能预警系统,实现了对离散制造车间中设备的监测与管理。本文的主要研究内容如下:(1)基于数字孪生的设备实时状态模拟技术研究。首先针对采集数据的要求变高的问题,设计了基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的数据采集系统架构、工作流程以及基于Redis的数据传输方法;针对设备历史数据中存在异常值的问题,提出了基于One Class SVM算法的异常数据处理方法。在完成数据采集的基础上,根据车间设备的组成部分设计了虚拟设备的建模过程;基于Unity3D与设备的实际运行环境设计了设备虚拟场景的构建流程,建立了驱动模型的控制脚本。基于上述研究,实现了在虚拟空间中展示设备实时运行状态,为设备的状态监测提供了直观、逼真的观察窗口。(2)设备智能预警系统中的设备故障预警方法研究。首先对主流的设备故障预警方法进行总结,综合考量后选择基于数据驱动的故障预警方法,提出了基于AOSOM神经网络的预警方法,使用改进的AO(Aquila Optimizer)算法对SOM(SelfOrganizing Map)神经网络的神经元进行优化,构建了基于自适应阈值的预警模型,对此预警方法进行了实例验证。(3)开发了设备智能预警系统。根据实际需求构建了系统的设计原则,设计了设备智能预警系统的整体架构与具体目标;依据系统的具体目标设计了系统的主要功能,利用前期的研究开发出设备智能预警系统的原型系统,对系统的主要功能进行了展示。
基于数字孪生的设备故障智能预警技术研究
这是一篇关于设备故障,异常数据,数字孪生,神经网络,智能预警的论文, 主要内容为随着信息技术的快速发展,传统制造业开始向智能制造进行转型,其工业设备的智能化水平也在不断提升。随着设备的升级换代,其内部构造与工作环境变得越来越复杂,对设备状态监测的要求变得更加严格。这一现状对工业设备的故障分析及预警提出了新的挑战。为了应对这些挑战,企业必须提前预判出设备状态的变化,让维护人员在故障发生前有充足的时间进行维护或者更换部件。基于以上认识,本文以离散制造车间中的生产设备为研究对象,基于数字孪生技术建立了融合多层次信息的设备孪生模型。在建立设备孪生模型的基础上,创建出设备故障预警模型,对设备故障预警方法进行研究;将预警模型与孪生模型结合使用以达到更加直观地判断设备实时状态的目的。在此基础上,本文设计研发了基于数字孪生的设备智能预警系统,实现了对离散制造车间中设备的监测与管理。本文的主要研究内容如下:(1)基于数字孪生的设备实时状态模拟技术研究。首先针对采集数据的要求变高的问题,设计了基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)协议的数据采集系统架构、工作流程以及基于Redis的数据传输方法;针对设备历史数据中存在异常值的问题,提出了基于One Class SVM算法的异常数据处理方法。在完成数据采集的基础上,根据车间设备的组成部分设计了虚拟设备的建模过程;基于Unity3D与设备的实际运行环境设计了设备虚拟场景的构建流程,建立了驱动模型的控制脚本。基于上述研究,实现了在虚拟空间中展示设备实时运行状态,为设备的状态监测提供了直观、逼真的观察窗口。(2)设备智能预警系统中的设备故障预警方法研究。首先对主流的设备故障预警方法进行总结,综合考量后选择基于数据驱动的故障预警方法,提出了基于AOSOM神经网络的预警方法,使用改进的AO(Aquila Optimizer)算法对SOM(SelfOrganizing Map)神经网络的神经元进行优化,构建了基于自适应阈值的预警模型,对此预警方法进行了实例验证。(3)开发了设备智能预警系统。根据实际需求构建了系统的设计原则,设计了设备智能预警系统的整体架构与具体目标;依据系统的具体目标设计了系统的主要功能,利用前期的研究开发出设备智能预警系统的原型系统,对系统的主要功能进行了展示。
考虑设备故障的W公司作业车间调度系统研究与开发
这是一篇关于作业车间调度系统,设备故障,柔性作业车间调度,多目标遗传算法的论文, 主要内容为在当今全球经济一体化的时代,制造型企业面临着产品品类数不断增加、客户对产品的要求逐渐提高等挑战,传统生产模式已不能适应现代化生产,企业需要根据市场需求调整生产,以扩大生产系统柔性,从而促进了柔性制造系统的发展。因在企业的生产管理环节中不可避免地会出现设备故障等不确定事件,且作业车间调度作为生产工作中的关键技术,所以如何制定合理的调度方案且实现对设备故障的快速响应成为急需解决的问题。本文以W公司回转支承车间为背景,分析了系统主要业务流程和需求,建立了含工艺约束条件的柔性作业车间调度问题数学模型,设计了基于双层编码的遗传算法,通过标准算例验证了所提算法有效性,提出了设备故障下的重调度流程。利用Visual Studio2017、SQL sever2014等软件平台,研究并开发了考虑设备故障的W公司作业车间调度系统。与大部分作业车间调度系统研究不同之处在于,本文所研究系统不仅可以完成一次调度,当设备状态变更时还可自动完成对设备故障的响应并执行重调度。本文主要研究工作和内容如下:首先,介绍了作业车间调度问题的研究背景和意义,阐述了作业车间调度问题的研究现状和发展趋势;分析了系统的开发背景,主要业务流程,系统功能和非功能的需求;分析了系统数据流和系统可行性。其次,建立了以完工时间、瓶颈机器负荷、机器总负荷为优化指标的柔性作业车间调度数学模型,并设计基于双层编码的遗传算法。根据事件驱动性重调度策略建立了设备故障下的重调度机制,设计了重调度操作流程。然后,基于B/S三层网络处理结构,设计了系统功能结构、系统功能模块,该系统包含登录管理、设备管理、产品管理、生产任务管理、调度方案管理五大模块,并围绕调度功能设计了8个数据字典、数据库实体。基于C#、Java Script、SQL等语言,.NET Framework开发平台开发Web窗体程序,SQL Sever设计数据库,利用Visual Studio平台开发了考虑设备故障的W公司作业车间调度系统,采用实例数据测试并展示了系统功能模块。最后,总结全文,并对该领域研究方向进行展望。
考虑设备故障的W公司作业车间调度系统研究与开发
这是一篇关于作业车间调度系统,设备故障,柔性作业车间调度,多目标遗传算法的论文, 主要内容为在当今全球经济一体化的时代,制造型企业面临着产品品类数不断增加、客户对产品的要求逐渐提高等挑战,传统生产模式已不能适应现代化生产,企业需要根据市场需求调整生产,以扩大生产系统柔性,从而促进了柔性制造系统的发展。因在企业的生产管理环节中不可避免地会出现设备故障等不确定事件,且作业车间调度作为生产工作中的关键技术,所以如何制定合理的调度方案且实现对设备故障的快速响应成为急需解决的问题。本文以W公司回转支承车间为背景,分析了系统主要业务流程和需求,建立了含工艺约束条件的柔性作业车间调度问题数学模型,设计了基于双层编码的遗传算法,通过标准算例验证了所提算法有效性,提出了设备故障下的重调度流程。利用Visual Studio2017、SQL sever2014等软件平台,研究并开发了考虑设备故障的W公司作业车间调度系统。与大部分作业车间调度系统研究不同之处在于,本文所研究系统不仅可以完成一次调度,当设备状态变更时还可自动完成对设备故障的响应并执行重调度。本文主要研究工作和内容如下:首先,介绍了作业车间调度问题的研究背景和意义,阐述了作业车间调度问题的研究现状和发展趋势;分析了系统的开发背景,主要业务流程,系统功能和非功能的需求;分析了系统数据流和系统可行性。其次,建立了以完工时间、瓶颈机器负荷、机器总负荷为优化指标的柔性作业车间调度数学模型,并设计基于双层编码的遗传算法。根据事件驱动性重调度策略建立了设备故障下的重调度机制,设计了重调度操作流程。然后,基于B/S三层网络处理结构,设计了系统功能结构、系统功能模块,该系统包含登录管理、设备管理、产品管理、生产任务管理、调度方案管理五大模块,并围绕调度功能设计了8个数据字典、数据库实体。基于C#、Java Script、SQL等语言,.NET Framework开发平台开发Web窗体程序,SQL Sever设计数据库,利用Visual Studio平台开发了考虑设备故障的W公司作业车间调度系统,采用实例数据测试并展示了系统功能模块。最后,总结全文,并对该领域研究方向进行展望。
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