工业大数据智能分析决策装置制造方法及图纸

一种工业大数据智能分析决策装置，所述装置包括：获取单元，适于获取历史的工业制造数据；预处理单元，适于对所获取的工业制造数据进行预处理，得到预处理后的工业制造数据；构造单元，适于基于预处理后的工业制造数据，构造工业制造数据之间的关系网络模型；创建单元，适于基于所构造的工业制造数据之间的关系网络模型，创建工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系；决策控制单元，适于基于所创建的工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，对于工业制造过程进行决策控制。上述的方案，可以提高工业制造过程决策控制的效率和智能化程度。

【技术实现步骤摘要】
工业大数据智能分析决策装置
本专利技术属于工业制造
，特别是涉及一种工业大数据智能分析决策装置。
技术介绍
随着工业互联网的迅速发展，具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。但需注意的是，工业智能制造发展也面临着海量、高维、多源异构、高噪声等数据问题，这些数据在一定程度上使工业智能制造的运行性能与运行过程受到影响，要求借助数据实现工业智能制造的运行分析与决策。但是，现有的工业制造过程决策控制方式，存在效率和智能化程度较为低下的问题。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是如何提高工业制造过程决策控制的效率和智能化程度。为了达到上述目的，本专利技术提供一种工业大数据智能分析决策装置，所述装置包括：获取单元，适于获取历史的工业制造数据；预处理单元，适于对所获取的工业制造数据进行预处理，得到预处理后的工业制造数据；构造单元，适于基于预处理后的工业制造数据，构造工业制造数据之间的关系网络模型；创建单元，适于基于所构造的工业制造数据之间的关系网络模型，创建工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系；决策控制单元，适于基于所创建的工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，对于工业制造过程进行决策控制。可选地，所述预处理单元，适于对所获取的工业制造数据进行清洗去噪。可选地，所述构造单元，适于对预处理后的工业制造数据创建索引，构建不同类型的工业制造数据的时序数据集；按照目标尺度将具有不同时间尺度的不同类型的工业制造数据的时序数据集进行转换，得到不同类型的工业制造数据关于目标尺度的时序数据集；基于不同类型的工业制造数据关于目标尺度的时序数据集，求解得到不同类型的工业制造数据之间的关联关系；基于不同类型的工业制造数据之间的关联关系，构建工业制造数据关系网络模型。可选地，所述创建单元，适于从所构造的工业制造数据之间的关系网络模型中提取工业制造数据的变化规律；将偏离工业制造数据的变化规律的数据作为异常工业制造数据，并根据人工经验确定所述异常工业制造数据的解决方案；将所述异常工业制造数据与对应的解决方案进行存储，形成决策专家知识库。可选地，所述决策控制单元，适于获取工业制造过程中产生的异常数据；从所述决策专家知识库中匹配得到与所产生的异常数据对应的解决方案；采用匹配得到的解决方案对工业制造设备进行控制，从而对所述工业制造过程进行决策控制。可选地，所述装置还包括：诊断报告单元，适于生成与所述异常数据对应的诊断报告并输出显示给用户。可选地，所述装置还包括：性能预测单元，适于采用深度神经网络对历史工业制造数据和决策专家知识库中的数据进行训练，得到对应的工业制造设备性能预测模型；在工业制造过程中，采用训练得到的工业制造设备性能预测模型对工业制造设备的性能指标进行预测。可选地，所述工业制造数据为金属芯模制造数据。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：上述的方案，通过基于对所获取的工业制造数据进行预处理得到的预处理后的工业制造数据，构造工业制造数据之间的关系网络模型，并基于所构造的工业制造数据之间的关系网络模型，创建工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，再基于所创建的工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，对于工业制造过程进行决策控制，可以实现对工业制造工程的自动化决策控制，从而可以提高决策控制的智能化程度和效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例的一种工业大数据智能分析决策方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例的一种工业大数据智能分析决策装置的结构示意图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本专利技术实施例中有关方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后等)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。如
技术介绍
所述，现有技术中的工业制造过程决策控制方式，在出现异常数据存在效率和智能化程度较为低下的问题。本专利技术的技术方案通过基于对所获取的工业制造数据进行预处理得到的预处理后的工业制造数据，构造工业制造数据之间的关系网络模型，并基于所构造的工业制造数据之间的关系网络模型，创建工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，再基于所创建的工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，对于工业制造过程进行决策控制，可以实现对工业制造工程的自动化决策控制，从而可以提高决策控制的智能化程度和效率。为使本专利技术的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。图1是本专利技术实施例的一种工业大数据智能分析决策方法的流程示意图。参见图1，一种工业大数据智能分析决策方法，具体可以包括如下的步骤：步骤S101：获取历史的工业制造数据。在具体实施中，所述历史的工业制造数据为工业制造过程中收集到的可靠的历史工业制造数据，包括历史的工业智能制造设备运行参数以及性能指标数据等。步骤S102：对所获取的工业制造数据进行预处理，得到预处理后的工业制造数据。在具体实施中，对所获取的工业制造数据进行预处理，包括数值化、归一化、降维等清洗去噪操作。步骤S103：基于预处理后的工业制造数据，构造工业制造数据之间的关系网络模型。在具体实施中，造工业制造数据之间的关系网络模型时，包括以下的操作：首先，对预处理后的工业制造数据创建索引，并构建不同类型的工业制造数据的时序数据集，具体地，首先对所得到的预处理后得到的工业制造数据进行快速索引，采用时序数据集的增量式多维索引方法，将局部索引、控制器局域网覆盖网络全局索引和增量式索引更新器结合，实现快速索引。接着，按照目标尺度将具有不同时间尺度的不同类型的工业制造数据的时序数据集进行转换，得到不同类型的工业制造数据关于目标尺度的时序数据集。例如，将按秒度量的工业制造数据的时序数据集与按小时级时间尺度测量的工业制造数据之间进行统计分析，采用诸如多网格蒙特卡罗方法等时序数据集转换方法，通过时序数据集的小尺度离散化与大尺度均匀化过程，将不同工业制造数据按照目标尺度构建新的时序数据集，实现时序模型在不同时间尺度间的转换。然后，将基于不同类型的工业制造数据关于目标尺度的时序数据集，求解得到不同类型的工业制造数据之间的关联关系。在本专利技术一实施例中，对关于目标时间尺度的不同类型的工业制造数据的时序数据集采用归一化算法构建数据关联关系描述模型，通过FP-growth算法求解得到不同类型的工业制造数据的关联关系。最后，基于不同类型的工业制造数据之间的关联关系，构建工业制造数据关系网络模型。因工业制造系统与复杂网络在拓本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种工业大数据智能分析决策装置，其特征在于，包括：获取单元，适于获取历史的工业制造数据；预处理单元，适于对所获取的工业制造数据进行预处理，得到预处理后的工业制造数据；构造单元，适于基于预处理后的工业制造数据，构造工业制造数据之间的关系网络模型；创建单元，适于基于所构造的工业制造数据之间的关系网络模型，创建工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系；决策控制单元，适于基于所创建的工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，对于工业制造过程进行决策控制。

【技术特征摘要】
1.一种工业大数据智能分析决策装置，其特征在于，包括：获取单元，适于获取历史的工业制造数据；预处理单元，适于对所获取的工业制造数据进行预处理，得到预处理后的工业制造数据；构造单元，适于基于预处理后的工业制造数据，构造工业制造数据之间的关系网络模型；创建单元，适于基于所构造的工业制造数据之间的关系网络模型，创建工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系；决策控制单元，适于基于所创建的工业制造异常数据与解决方案之间的对应关系，对于工业制造过程进行决策控制。2.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析决策装置，其特征在于，所述预处理单元，适于对所获取的工业制造数据进行清洗去噪。3.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析决策装置，其特征在于，所述构造单元，适于对预处理后的工业制造数据创建索引，构建不同类型的工业制造数据的时序数据集；按照目标尺度将具有不同时间尺度的不同类型的工业制造数据的时序数据集进行转换，得到不同类型的工业制造数据关于目标尺度的时序数据集；基于不同类型的工业制造数据关于目标尺度的时序数据集，求解得到不同类型的工业制造数据之间的关联关系；基于不同类型的工业制造数据之间的关联关系，构建工业制造数据关系网络模型。4.根据权利要求1所述的工业大数据智能分析决策装...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙雁飞，孙海蓉，亓晋，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32