【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧调度，具体地说，涉及一种工业互联网的设备运行智慧调度系统。
技术介绍
1、智慧调度是指通过运用先进的技术和智能化的手段，对各类资源进行有效配置和调度，以最优化的方式满足需求并提高效率的过程，应用于各种领域，例如工业(制造电子产品)、物流运输、能源管理，当在制造电子产品时，一些制造环节的产能会出现过载现象，导致生产过程中因设备负荷过大导致产品质量下降或出现故障，从而造成了资源的浪费或不平衡分配，不能确保资源的合理利用和分配，然而设备的故障还会增加生产延误和产品交付周期延长的风险情况，于是我们提供了一种工业互联网的设备运行智慧调度系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种工业互联网的设备运行智慧调度系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种工业互联网的设备运行智慧调度系统，包括采集处理单元、分析建模单元、预测故障单元、自适应调度单元、决策支持单元；
3、所述采集处理单元用于利用传感器获取设备的参数、运行状态数据和其它历史数据并进行流式处理；
4、所述分析建模单元用于接收采集处理单元中处理后的数据和获取的其它历史数据，并根据处理后的数据进行运行状态影响的分析，再根据分析的运行状态影响数据和获取其它历史数据建立故障模型；
5、所述预测故障单元用于接收分析建模单元中故障模型数据并进行故障数据的预测；
6、所述自适应调度单元用于接收预测故障单元中预测的故障数据进行自适应
7、所述决策支持单元用于接收采集处理单元中获取的其他历史数据、预测故障单元中预测的故障数据、自适应调度单元中自适应调度的数据并制定决策；
8、所述自适应调度单元根据预测的故障数据并进行自适应调度，将自适应调度的数据传入决策支持单元中，决策支持单元根据获取的其他历史数据、预测的故障数据和自适应调度的数据并制定决策，将制定的决策数据传入自适应调度单元中，自适应调度单元根据制定的决策数据进行再次自适应调度。
9、作为本技术方案的进一步改进，所述采集处理单元包括数据采集模块和数据处理模块；
10、所述数据处理模块用于接收数据采集模块中的数据并进行流式处理，将处理的数据传入分析建模单元中。
11、作为本技术方案的进一步改进，所述分析建模单元包括数据分析模块、故障模型模块和可视化模块；
12、所述数据分析模块用于接收数据处理模块中处理的数据，并利用大数据算法对处理的数据进行运行状态影响的分析；
13、所述故障模型模块用于接收数据分析模块中分析的运行状态影响数据和数据采集模块中获取的其它历史数据，并利用模型训练技术根据分析的运行状态影响数据和获取的其他历史数据建立故障模型，再利用模型评估技术根据故障模型进行故障原因的评估，将评估的故障原因数据传入预测故障单元中；
14、所述可视化模块用于接收数据分析模块中分析的运行状态影响数据并进行可视化。
15、作为本技术方案的进一步改进，所述预测故障单元用于接收故障模型模块中评估的故障原因数据，并利用逻辑预测算法根据评估的故障原因数据进行故障的预测，将预测的故障数据传入自适应调度单元中。
16、作为本技术方案的进一步改进，所述自适应调度单元用于接收预测故障单元中预测的故障数据，并利用优先调度算法根据预测的故障数据进行自适应调度，将自适应调度的数据传入决策支持单元中。
17、作为本技术方案的进一步改进，所述自适应调度单元中优先调度算法实现原理：
18、①、根据每个预测的故障数据计算其在等待队列中的等待时间；
19、②、再根据计算出的等待时间和预测的故障数据计算出其响应比；
20、③、从所有等待队列中选择具有最高响应比的预测的故障数据进行执行；
21、④、当预测的故障数据被选中执行后，根据执行情况更新等待队列中预测的故障数据和它们的响应比；
22、⑤、反复执行③和④，直到等待队列中的所有任务都被执行完毕，得出最终需要调度的参数。
23、作为本技术方案的进一步改进，所述决策支持单元用于接收数据采集模块中获取的其它历史数据、预测故障单元中预测的故障数据和自适应调度单元中自适应调度的数据，并利用分析决策算法根据获取的其它历史数据、预测的故障数据和自适应调度的数据制定决策。
24、作为本技术方案的进一步改进，所述决策支持单元中的分析决策算法公式：
25、
26、其中，s表示制定的决策数据，f指的是获取的其它历史数据值，x表示在获取的其它历史数据过程中所反馈的误差参数值，δα指的是预测的故障数据值，δβ指的是自适应调度的数据值。
27、作为本技术方案的进一步改进，所述所述决策支持单元根据获取的其它历史数据、预测的故障数据和自适应调度的数据制定决策，将制定的决策数据传入自适应调度单元中并进行再次自适应调度。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
29、该工业互联网的设备运行智慧调度系统中，自适应调度单元通过预测的故障数据并进行自适应调度，可以避免由设备故障和生产中断带来的生产效率下降，降低了资源利用率的浪费，将自适应调度的数据传入决策支持单元中，决策支持单元根据获取的其它历史数据、预测的故障数据和自适应调度的数据制定决策，将制定的决策数据传入自适应调度单元中，自适应调度单元根据制定的决策数据进行再次自适应调度，避免在制造环节的产能会出现过载现象，由于生产过程中因设备负荷过大导致产品质量下降或出现故障，造成了资源的浪费或不平衡分配，因此再次自适应调度可以针对实时的决策数据优化资源的分配和利用，确保资源合理利用，提高资源利用率，降低资源浪费。
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1.一种工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：包括采集处理单元(1)、分析建模单元(2)、预测故障单元(3)、自适应调度单元(4)、决策支持单元(5)；
2.根据权利要求1所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述采集处理单元(1)包括数据采集模块(11)和数据处理模块(12)；
3.根据权利要求2所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述分析建模单元(2)包括数据分析模块(21)、故障模型模块(22)和可视化模块(23)；
4.根据权利要求3所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述预测故障单元(3)用于接收故障模型模块(22)中评估的故障原因数据，并利用逻辑预测算法根据评估的故障原因数据进行故障的预测，将预测的故障数据传入自适应调度单元(4)中。
5.根据权利要求4所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述自适应调度单元(4)用于接收预测故障单元(3)中预测的故障数据，并利用优先调度算法根据预测的故障数据进行自适应调度，将自适应调度的数据传入决策支持单元(5)中。<...
【技术特征摘要】
1.一种工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：包括采集处理单元(1)、分析建模单元(2)、预测故障单元(3)、自适应调度单元(4)、决策支持单元(5)；
2.根据权利要求1所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述采集处理单元(1)包括数据采集模块(11)和数据处理模块(12)；
3.根据权利要求2所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述分析建模单元(2)包括数据分析模块(21)、故障模型模块(22)和可视化模块(23)；
4.根据权利要求3所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述预测故障单元(3)用于接收故障模型模块(22)中评估的故障原因数据，并利用逻辑预测算法根据评估的故障原因数据进行故障的预测，将预测的故障数据传入自适应调度单元(4)中。
5.根据权利要求4所述的工业互联网的设备运行智慧调度系统，其特征在于：所述自适应调度单元(4)用于接收预测故障单元(3)中预测的故障数据，并利用...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐茹，卢永达，汤彬彬，张峰，陈诚，顾海华，
申请(专利权)人：中通服网盈科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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