一种制造物联网最优制造方案验证方法技术

本发明专利技术涉及一种制造物联网最优制造方案验证方法，该方法首先构建制造方案问题模型，再对制造方案问题模型中的各个制造方案的与用户需求之间的联系度进行求解，并根据各个制造方案的联系度，分别求取各个制造方案与用户需求之间的贴近度，然后对目标制造方案的贴近度进行求解，获得目标制造方案的贴近度之后，对所有制造方案的贴近度进行排序，若经排序后目标制造方案的优先级最高，则目标制造方案验证为最优方案。本发明专利技术提供的验证方法利用贴近度来度量制造方案与制造物联网用户需求间的匹配度，并通过排序来验证制造方案是否为最优解，该方法为以制造物联网架构为基础的制造方案提供了有效的验证手段和科学依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及制造物联网领域，更具体地，涉及一种制造物联网最优制造方案验证 方法。
技术介绍
在大型复杂工业制造过程中，为了强化对复杂过程进行精准控制的能力，提出了 构建集感知、传输、计算、控制、服务为一体的制造物联网，并设计了面向复杂工业过程海量 数据处理的制造物联网体系架构。在制造物联网的体系架构中，制造物联网的感知层上部 署了海量各类型的传感器，这些传感器通过监测网络的不同内容，提供各种格式的数据来 表示制造系统当前的状态。因此，制造物联网的制造方案中不仅感知层的数据具有不确定 性，传输层、计算层、控制层和服务层的数据，同样具有此类不确定性。而制造方案中的不 确定信息会给制造方案中间件的配置带来难题，例如协议的连结问题和传输的实时性问题 等。在有些实际问题中，由于属性概念抽象、决策信息有限以及决策背景复杂，决策者很难 准确估计制造方案的属性，有时甚至不能确定目标制造方案是否为最优。同时这些不确定 信息中又包含有大量属性值，所以目标制造方案是否为优解，可以有效解决制造物联网中 最优制造方案的选取性问题。
技术实现思路
本专利技术为解决以上现有技术的缺陷，提供了一种制造物联网最优制造方案验证方 法，该方法针对不同制造物联网的制造需求，准确地度量不同制造方案与制造物联网用户 需求间的匹配程度，并通过一种量化机制准确地表示出来，然后通过排序来验证目标制造 方案是否为最优方案。 为实现以上专利技术目的，采用的技术方案是： -种制造物联网最优制造方案验证方法，包括以下步骤： S1.根据制造物联网已有的体系架构模块建立制造物联网的制造方案问题模型， 制造方案问题模型通过下式表示： Q= {S,g,c,j,z,f,P,T}； 其中S= {Si,S2,. . .，Sk，. . .，SJ，S是制造物联网n个制造方案的集合； g= {gl，g2, . . .，gkl，. . .，gnl}，g是制造物联网nl个感知方案的集合； c = {cpc2, . . .，ck2, . . .，cn2}，c是制造物联网n2个传输方案的集合； j = {jpj2, . . .，jk3, . . .，jn3}，j是制造物联网n3个计算方案的集合； z = {zpz2, . . .，zk4, . . .，zn4}，z是制造物联网n4个控制方案的集合； f = {fpf2, . . .，fk5, . . .，fn5}，f是制造物联网n5个服务方案的集合； P=也，P2, . . .，P,，. . .，PJ，P是制造物联网既定的m个制造方案属性所组成的集 合，Pr=gklUck2Ujk3Uzk4Ufk5; T= [tkJn%1，tkr为制造方案Sk的第r个属性Pr的属性值； m S2.计算制造方案Sk与用户需求属性之间的联系度yk，A=Z，￥为制 r=l 造方案Sk的属性Pr与用户需求属性Dr的联系度，DrG{Di，D2，…，Dr，…，Dm}，'为Dr的 权重系数，根据设计过程中决策优化的整体目标来确定，并且= 1; r-1S3?设目标制造方案是SQ，SQ=Pr(l=gkl(lUck2(lUjk3(lUzk4(lUfk5(l，制造方案Sk 与\形成集对G= (Sk，\)，然后根据公式（1)和制造商提供的制造方案的属性信息对联系 度的对应系数ak、bk、ck进行计算；其中i、j表示不同维度，ak表示制造方案Sk与用户需求匹配的综合趋优程度，bk 表示综合趋劣程度，ck表示不确定程度； S4.对制造方案Sk与用户需求属性之间的贴近度MCHk进行求解： S5.通过步骤S2、S3、S4,对目标制造方案与用户需求属性之间的贴近度进行求 解，再对各个制造方案的贴近度进行排序，若经排序后目标制造方案的优先级最高，则目标 制造方案验证为最优方案。 与现有技术相比，本专利技术的有益效果是： 本专利技术提供的验证方法利用贴近度来度量制造方案与制造物联网用户需求间的 匹配度，并通过不确定信息制造的验证方法计算制造方案的贴近度，然后通过排序来验证 制造方案是否为最优解，该方法为以制造物联网架构为基础的制造方案提供了有效的验证 手段和科学依据。【附图说明】 图1为制造物联网的体系架构示意图。 图2为用户需求与制造方案匹配的过程示意图。【具体实施方式】 附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制； 以下结合附图和实施例对本专利技术做进一步的阐述。 实施例1目前利用已提出构建集感知、传输、计算、控制、服务为一体的制造物联网，设计了 面向复杂工业过程可靠感知、实时传输、海量数据处理、精准控制与可信服务的制造物联网 体系架构，制造物联网体系架构的具体结构如图1所示。针对制造物联网难以确定目标制造方案是否为最优的问题，本专利技术提供了一种确 认目标制造方案是否为最优制造方案的验证方法，其中实施验证方法的过程是用户需求与 制造方法匹配的过程，具体如图2所示。 本专利技术提供的验证方法具体包括以下步骤： 第一步：应用已有体系架构的模块，建立制造方案问题模型Q，其中Q= {S，g，c，j，z，f，P，T}。S=以，S2, . . .，Sk，. . .，Sn}是制造物联网中n个制造方案的集合，Sk是第k个制 造方案，k= {1，2, 3, ? ? ?，n}; g= g2, ? ? ?，gkl, ? ? ?，gnJ是制造物联网中nl个感知方案的集合，gkl是第kl 个感知方案，kl= {1，2, 3,. . .，nl}; c= {Cl，c2, . . .，ck2, . . .，Cn2}是制造物联网中n2个传输方案当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种制造物联网最优制造方案验证方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.根据制造物联网已有的体系架构模块建立制造物联网的制造方案问题模型，制造方案问题模型通过下式表示：Q＝{S,g,c,j,z,f,P,T}；其中S＝{S1,S2,…,Sk,…,Sn}，S是制造物联网n个制造方案的集合；g＝{g1,g2,…,gk1,…,gn1}，g是制造物联网n1个感知方案的集合；c＝{c1,c2,…,ck2,…,cn2}，c是制造物联网n2个传输方案的集合；j＝{j1,j2,…,jk3,…,jn3}，j是制造物联网n3个计算方案的集合；z＝{z1,z2,…,zk4,…,zn4}，z是制造物联网n4个控制方案的集合；f＝{f1,f2,…,fk5,…,fn5}，f是制造物联网n5个服务方案的集合；P＝{P1,P2,…,Pr,…,Pm}，P是制造物联网既定的m个制造方案属性所组成的集合，Pr＝gk1∪ck2∪jk3∪zk4∪fk5；tkr为制造方案Sk的第r个属性Pr的属性值；S2.计算制造方案Sk与用户需求属性之间的联系度μk，为制造方案Sk的属性Pr与用户需求属性Dr的联系度，Dr∈{D1,D2,...,Dr,...,Dm}，ωr为Dr的权重系数，ωr根据设计过程中决策优化的整体目标来确定，并且Σr=1mωr=1]]>S3.设目标制造方案是S0，S0＝Pr0＝gk10∪ck20∪jk30∪zk40∪fk50，制造方案Sk与S0形成集对G＝(Sk,S0)，然后根据公式(1)和制造商提供的制造方案的属性信息对联系度的对应系数ak、bk、ck进行计算；μk=ak+bki+ckj=Σr=1mωrμkr---(1)]]>其中i、j表示不同维度，ak表示制造方案Sk与用户需求匹配的综合趋优程度，bk表示综合趋劣程度，ck表示不确定程度；S4.对制造方案Sk与用户需求属性之间的贴近度MCHk进行求解：MCHk=akak+ck;]]>S5.通过步骤S2、S3、S4，对目标制造方案与用户需求属性之间的贴近度进行求解，再对各个制造方案的贴近度进行排序，若经排序后目标制造方案的优先级最高，则目标制造方案验证为最优方案。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：程良伦，李婧瑶，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44