复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台设计与开发
这是一篇关于复杂工业过程,组态,可视分析,数据探测,动态演化的论文, 主要内容为复杂工业过程普遍具有流程长、工况复杂多变、生产过程机理复杂、变量间强耦合和生产指标数据量大等特点,生产指标监控系统在复杂工业过程监控中扮演着重要地位,是保证企业高效生产的重要支撑手段。随着云计算、大数据等ICT技术的快速发展,IT技术与OT技术正在快速融合,企业正在从数字化向智能化转型,导致企业对生产指标监控系统具备智能化的需求越来越迫切。目前,复杂工业过程指标监控系统普遍在数据洞察、专家与行业经验集成、监控结果实时评估、系统可配置性、重构和演化等诸多方面存在明显不足,导致现有的指标监控系统难以适应企业智能化发展的要求。此外,随着企业的规模不断扩大,生产复杂性日益提高,智能传感技术的广泛应用,使得企业可采集的数据越来越多,也给生产指标监控带来诸多新的挑战。因此,本文利用组态设计思想,结合数据探测、数据可视及可视分析、软件演化等技术,设计开发一个可组态、可重构、可扩展,支持数据探索分析、专家与行业经验集成、算法与模型集成,监控结果实时评估,具有动态演化功能的生产指标智能监控与分析平台,极大地提升了监控系统的智能化程度。本文依托企业重大横向项目-酒钢粉矿悬浮磁化焙烧选矿改造一期工程综合自动化MES项目,针对复杂工业对象的特点及监控需求,设计开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台,并将平台成功应用于我国西部某大型选矿厂。本文主要包括以下工作:(1)首先讨论了本文的研究意义,分析了可视监控在不同行业的研究现状和工业生产指标可视监控系统的研究现状,指出现有生产指标可视监控系统存在的问题。在此基础上,结合复杂工业过程生产指标的特点,分析了生产指标可视监控与分析平台的需求,包括功能需求和性能需求。(2)根据平台的功能需求和性能需求,设计平台的各个功能模块。首先,对复杂工业过程进行抽象和建模,通过一个七元组表征一个工序过程,据此设计了生产过程组态设计工具,通过组态构建了适用于不同生产过程的指标监控系统,实现专家知识经验的集成和平台的完全可配置,提升了平台对用户的可读性和交互性;其次,提供开放式算法接口设计,能够集成数据分析方法,为平台指标数据的分析奠定了基础;最后,设计多种可视分析方案,可以根据应用需要,配置不同可视方案,支撑了指标数据探测和监控结果评估的可视分析,为用户动态调整监控指标或监控算法提供决策依据。(3)平台使用多种先进技术,开发了复杂工业过程生产指标可视监控与分析平台。平台基于B/S架构,采用前后端分离的开发方式;前端使用Vue框架,后端使用java SSM框架,前后端通过RESTful API进行数据访问;基于Go.js库,通过Drag-and-Drop(DnD)技术实现组态设计环境的搭建;利用工厂设计模式提供开放式算法接口,支持符合标准服务接口算法的集成,系统已经集成包括随机森林、LSTM等数据分析算法;采用Bird’s eye view和Zoom-in/out实现多视图监控等可视方案,提升监控过程中对有用信息提取的洞察力;通过人机交互技术提升用户的操作体验。在此基础上完成平台六个功能模块的开发。(4)为了验证平台的有效性,以酒泉钢铁二期选矿厂为具体应用背景,以现场实际生产数据对平台的每一个功能模块进行了验证,最终平台无论从功能角度还是从性能角度均说明了自身的有效性,满足实际应用需求。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码货栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/52824.html
