【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据采集与处理，尤其涉及一种基于物联网设备的生产车间数据采集与处理方法及系统。
技术介绍
1、随着物联网技术的普及，生产车间中的设备、传感器和机器能够连接并产生大量数据，制造业对提高生产效率，降低成本和提高产品质量的需求不断增加，数字孪生技术为解决提高生产设备数据处理，生产方案分配等问题提供了有效的手段。
2、在相关技术中，cn110879583a基于数字孪生的智能装配车间质量预测与控制系统及方法，公开了基于数字孪生的智能装配车间质量预测与控制系统及方法，包括平台模型建立模块、实时数据采集模块、数据处理中心、装配动态仿真模块和装配异常检测模块；所述异常检测模块包括装配质量检测单元、连接缝隙检测单元、离心晃动检测单元、异常点标记单元和异常原因巡查单元；利用异常检测模块对装配之后的成品进行多项的质量检测，可以有效的保证装配之后的成品的质量，同时，利用异常点标记单元对异常点进行标记，利用异常原因巡查单元对装配设备出现异常的原因进行显示。
3、cn115329598a一种基于数字孪生的数据处理平台，一种基于数字孪生的数据处理平台，包括数据采集子系统、模型建立子系统、模型评估子系统和管理子系统，通过数据采集子系统对设备运行数据、人员数据和环境数据进行采集和预处理，得到数据源；模型建立子系统基于数据源构建数字孪生模型；模型评估子系统对数字孪生模型进行仿真评估，若评估通过，则触发管理子系统；管理子系统使用评估通过的数字孪生模型对设备进行预测，得到预测数据，在对设备进行预测前先对数字孪生模型的精确度进行评估
4、综上，现有技术能够通过数字孪生技术对生产过程中的数据和设备进行模拟、仿真等操作，但无法对生产任务进行实时分配，但是在实际应用中，为提高生产效率需要对根据生产情况对生产任务进行实时分配，监测任务的合理性及任务的完成度，因此，本方案中的数字孪生车间技术为实际应用中出现的问题提供了一种解决办法。
5、公开于本申请
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供基于物联网设备的生产车间数据采集与处理方法及系统，能够实现智能化生产车间管理，有效地提高生产效率。
2、本专利技术实施例的第一方面，提供了一种基于物联网设备的生产车间数据采集与处理方法，包括：
3、获取实际车间中传感器采集的传感信息，并基于所述传感信息构建生产服务节点，根据所述生产服务节点构建实时数据模型，对所述实时数据模型进行监测，确定物理车间结构，基于所述生产服务节点和所述物理车间结构构建数字孪生车间；
4、边缘服务器基于所述传感信息，通过任务分配调度优化算法进行任务分配调度，确定任务分配调度结果，其中，所述任务分配调度优化算法基于改进的遗传算法构建；
5、将所述任务分配调度结果发送至所述数字孪生车间，所述数字孪生车间对所述任务分配调度结果进行仿真实验，验证所述任务分配调度结果的可行性，若可行，则将所述任务分配调度结果同步至实际车间，若不可行，则将不可行结果反馈至所述边缘服务器，由所述边缘服务器迭代任务分配调度，直至任务分配调度结果验证可行。
6、在一种可选的实施方式中，通过获取所述传感信息，提取各生产要素单元的位置信息特征，融合各生产要素，构建生产服务节点，根据所述生产服务节点，提取单元数据中的坐标、区域、位置，作为关联条件，构建基于空间尺度的实时数据模型；
7、基于所述实时数据模型，将所述生产服务节点进行分类，确定物理车间结构；
8、基于所述生产服务节点和物理车间结构，构建数字孪生车间。
9、在一种可选的实施方式中，所述根据所述生产服务节点，提取单元数据中的坐标、区域、位置，作为关联条件，构建基于空间尺度的实时数据模型包括：
10、;
11、其中，为某一空间对象刻画的生产服务节点，为此空间对象的唯一标识，为此空间对象的位置特征，为此空间对象包含的生产要素单元级数据集合，为此空间对象中的生产活动时间集合；
12、所述基于所述实时数据模型，将所述生产服务节点进行分类，确定物理车间结构包括：
13、；
14、其中，为物理车间结构，为流动生产服务节点，为工位生产服务节点，为缓和生产服务节点，为物流路线网络。
15、在一种可选的实施方式中，将所述物理车间采集的数据通过映射，发送至所述数字孪生车间，同时传输到边缘服务器；
16、边缘服务器根据预设的任务分配调度函数和约束条件，执行任务分配调度；
17、其中，所述预设的约束条件为：
18、任务之间不存在约束关系，每个任务只能分配给一个边缘服务器，执行任务分配调度时主要考虑终端设备执行任务的开销，包括时间及终端设备能耗；
19、通过任务分配调度优化算法进行任务分配调度具体为：
20、使用离散粒子群表示任务分配调度解决方案合集，粒子群中每个粒子表示一种任务分配调度解决方案，得到粒子的位置和速度信息；
21、根据适应度函数对所述粒子位置和速度以及自适应惯性权重进行更新，根据适应度函数值对粒子进行排序；
22、根据杂交概率确定杂交池大小，基于所述粒子排序将适应度值小于预设的适应度阈值的粒子放入杂交池，进行杂交操作；
23、根据所述杂交操作产生子代粒子，计算所述子代粒子的适应度函数并与原粒子进行比较，保留适应度值小于预设的适应度阈值的粒子，若所述子代粒子的适应度值和所述原粒子的适应度值都小于所述适应度阈值，则保留适应度值最小的粒子，并更新粒子的位置信息和速度信息；
24、根据变异概率选择部分粒子进行高斯变异，保留适应度函数值小于预设的适应度阈值的粒子，并对所述离散粒子群进行更新。
25、在一种可选的实施方式中，所述预设的分配调度函数为：
26、;
27、其中，任务和边缘服务器的映射关系由阶矩阵表示，当时表示任务不在服务器上执行，当时，表示任务在服务器上执行。
28、在一种可选的实施方式中，所述根据适应度函数对所述粒子位置和速度以及自适应惯性权重进行更新，包括：
29、自适应惯性权重，表示为：
30、;
31、其中，为第次迭代中的自适应惯性权重，为惯性权重的最大值，为惯性权重的最小值，为当前迭代的次数，为总迭代次数；
32、更新后的自适应惯性权重表示为：
33、;
34、其中，表示适应度函数值，表示最优个体适应度函数值，表示适应度函数的平均值；
35、更新后的粒子速度方程为：
36、;
37、其中为迭代次的粒子位置，为迭代次本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于物联网设备的生产车间数据采集与处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取实际车间中传感器采集的传感信息，并基于所述传感信息构建生产服务节点，根据所述生产服务节点构建实时数据模型，对所述实时数据模型进行监测，确定物理车间结构，基于所述生产服务节点和所述物理车间结构构建数字孪生车间具体为；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述生产服务节点，提取单元数据中的坐标、区域、位置，作为关联条件，构建基于空间尺度的实时数据模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器基于所述传感信息，通过任务分配调度优化算法进行任务分配调度，确定任务分配调度结果包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设的分配调度函数为：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据适应度函数对所述粒子位置和速度以及自适应惯性权重进行更新，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述任务分配调度结果发送至所述数字孪生车间，所述数字
8.一种基于物联网设备的生产车间数据采集与处理系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网设备的生产车间数据采集与处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取实际车间中传感器采集的传感信息，并基于所述传感信息构建生产服务节点，根据所述生产服务节点构建实时数据模型，对所述实时数据模型进行监测，确定物理车间结构，基于所述生产服务节点和所述物理车间结构构建数字孪生车间具体为；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述生产服务节点，提取单元数据中的坐标、区域、位置，作为关联条件，构建基于空间尺度的实时数据模型包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘服务器基于所述传感信息，通过任务分配调度优化算法进行任务分配调度，确定任务分配调度...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘同军，李荣高，根涛，王建，宁靖华，徐笃军，何洪伟，高敏，梁伟，
申请(专利权)人：中国电建集团山东电力管道工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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