【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据信息处理，且更具体地涉及一种智能3d打印工厂数据处理方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的迅猛发展，智能制造成为全球科技创新的关键领域。在这个时代，3d打印技术日益成熟，已经广泛应用于各个行业。随之而来的是大量的3d打印数据需要处理和管理，这对传统的数据处理方法提出了新的挑战。
2、在当前的背景下，数据处理技术已经取得了巨大的进展。云计算、大数据分析、人工智能等技术的快速发展，为数据处理提供了强大的支持。然而，针对智能3d打印工厂的数据处理，现有技术还存在一些局限性。
3、首先，现有方法在处理数据信息方面能力滞后，由于数据量庞大且多样化，传统的数据处理方法无法满足对复杂数据的高效处理和分析需求。其次，数据处理效率低是一个显著的问题。传统的数据处理方法通常需要多个步骤和复杂的计算过程，导致处理时间长、效率低下。此外，数据安全性也是一个令人担忧的问题。智能3d打印工厂涉及到大量的商业机密和个人隐私信息，传统的数据处理方法在保护数据安全方面存在漏洞。难以扩展和维护是另一个现有方法的缺点。随着3d打印技术的不断发展和普及，数据量呈指数级增长，传统的方法无法满足快速扩展和维护的需求。最后，现有方法的精度不高也是一个亟待解决的问题。在智能3d打印工厂中，精确的数据处理对于打印质量和产品性能至关重要，然而现有方法在数据处理精度方面存在欠缺。
4、因此，为了解决现有智能3d打印工厂数据处理方法及系统中存在的数据信息处理能力滞后、数据处理效率低、数据安全性差、难以扩展和维护和精度不高的缺点
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术公开了一种智能3d打印工厂数据处理方法和系统，解决了现有智能3d打印工厂数据处理方法及系统中存在的数据信息处理能力滞后、数据处理效率低、数据安全性差、难以扩展和维护和精度不高的缺点。
2、为了实现上述技术效果，本专利技术采用以下技术方案：
3、作为本专利技术进一步的技术方案，一种智能3d打印工厂数据处理方法，包括：
4、步骤一、数据采集与传输；
5、使用传感器和摄像头实时采集3d打印工厂生产数据，并通过物联网传输协议进行实时传输；
6、步骤二、数据预处理；
7、通过数据清洗和预处理方法对原始数据进行清洗、滤波和归一化；
8、步骤三、数据存储与管理；
9、通过分布式数据管理系统提高数据存储与管理能力；所述分布式数据管理系统通过数据压缩、索引结构以及大数据存储方法提高数据存储和检索效率；
10、步骤四、数据分析与挖掘；
11、通过智能数据分析算法自动识别并提取数据特征；所述智能数据分析算法通过关联规则挖掘和深度学习模型对3d打印工厂的生产数据进行智能分析和挖掘；
12、步骤五、实时监控与预警；
13、通过智能监测处理系统实现对3d打印工厂数据特征指标的实时监测和预警，所述智能监测处理系统通过实时数据流处理引擎和复杂事件处理方法分析并处理实时数据；
14、步骤六、数据加密与权限管理；
15、通过区块链加密模型实现对敏感数据的加密存储和传输；所述区块链加密模型通过身份验证和权限控制方法保护敏感数据的机密性和完整性；
16、步骤七、建立可扩展的架构；
17、通过分布式计算云平台实现任务的并行处理和弹性扩展；所述分布式计算云平台通过容器化方法和微服务架构提高数据处理的效率和可扩展性；
18、步骤八、动态优化控制；
19、通过自适应优化系统对生产过程进行自动调整和优化，所述自适应优化系统通过基于强化学习的自适应控制算法实现对生产过程的智能预测和优化控制；
20、步骤九、定期维护与更新；
21、通过动态检测与维护系统实现对数据处理系统的定期巡检和自动化维护，所述动态检测与维护系统通过规则引擎自动触发维护流程。
22、作为本专利技术进一步的技术方案，所述分布式数据管理系统包括数据存储模块、数据索引模块、并发控制模块、数据一致性模块、容错与恢复模块和扩展性与负载均衡模块；所述数据存储模块通过存储单元和数据压缩单元存储采集到的3d打印工厂生产数据；所述存储单元通过分布式文件系统和nosql数据库实现数据的高效存储；所述数据压缩单元通过压缩算法lzo对数据进行压缩；所述数据索引模块包括索引结构单元和索引缓存单元；所述索引结构单元通过倒排索引和哈希表实现数据的高效检索；所述索引缓存单元通过页面置换方法lru加速索引的访问；所述并发控制模块通过分布式锁和事务管理单元管理多个用户对数据的并发访问；所述分布式锁通过乐观锁机制cas和版本号实现无锁并发控制；所述事务管理单元通过分布式事务tcc避免数据冲突和不一致；所述数据一致性模块通过副本管理单元和一致性协议保证分布式系统中数据的一致性；所述副本管理单元通过数据复制和备份方法提高数据可用性和容错能力；所述一致性协议通过分布式一致性协议paxos实现多个节点的数据一致性；所述容错与恢复模块包括故障检测与恢复单元和数据备份与恢复单元；所述故障检测与恢复单元通过心跳检测和故障转移方法实现节点故障的自动检测和恢复；所述数据备份与恢复单元通过远程同步方法实现数据的容错和恢复；所述扩展性与负载均衡模块包括节点管理单元和负载均衡单元；所述节点管理单元通过容器编排引擎实现系统的水平扩展；所述负载均衡单元通过负载平衡器nginx实现请求的分发和负载均衡。
23、作为本专利技术进一步的技术方案，所述智能数据分析算法通过智能群组分析函数将3d打印工厂生产数据分成不同的群组，所述智能群组分析函数通过距离度量方法衡量数据点之间的相似性；所述智能群组分析函数的公式表达式为：
24、（1）
25、在公式（1）中，表示聚类的簇数目，用于确定数据群组；表示曼哈顿距离，用于计算数据之间的相似性或差异性；表示随机初始化值，用于确定初始的簇中心位置；表示簇中心变化率，用于判断聚类算法是否达到收敛；表示待聚类的数据集；通过特征模式识别公式对3d打印工厂生产数据进行分类，所述特征模式识别公式通过分类器模型实现对不同数据类型或模式的划分和标记；所述特征模式识别公式的公式表达式为：
26、（2）
27、在公式（2）中，j表示数据的标签或类别，用于指示每个数据点的所属类别；表示信息增益量，用于对特征进行选择；示分类性能评估指标，用于评估分类器的性能；通过关联规则挖掘函数发现数据之间的潜在关联和相互影响；所述关联规则挖掘函数的公式表达式为：
28、（3）
29、在公式（3）中，表示最小支持度阈值，用于规定关联规则中项集的最低出现频次；表示最小置信度阈值，用于规定关联规则的最低置信度要求；k和分别为提升度指标和全置信度指标，用于评估关联规则的质量。
30、作为本专利技术进一步的技术方案，所述智能监测处理系统本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能3D打印工厂数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能3D打印工厂数据处理方法，其特征在于：所述分布式数据管理系统包括数据存储模块、数据索引模块、并发控制模块、数据一致性模块、容错与恢复模块和扩展性与负载均衡模块；所述数据存储模块通过存储单元和数据压缩单元存储采集到的3D打印工厂生产数据；所述存储单元通过分布式文件系统和NoSQL数据库实现数据的高效存储；所述数据压缩单元通过压缩算法LZO对数据进行压缩；所述数据索引模块包括索引结构单元和索引缓存单元；所述索引结构单元通过倒排索引和哈希表实现数据的高效检索；所述索引缓存单元通过页面置换方法LRU加速索引的访问；所述并发控制模块通过分布式锁和事务管理单元管理多个用户对数据的并发访问；所述分布式锁通过乐观锁机制CAS和版本号实现无锁并发控制；所述事务管理单元通过分布式事务TCC避免数据冲突和不一致；所述数据一致性模块通过副本管理单元和一致性协议保证分布式系统中数据的一致性；所述副本管理单元通过数据复制和备份方法提高数据可用性和容错能力；所述一致性协议通过分布式一致性协议Paxos
3.根据权利要求1所述的一种智能3D打印工厂数据处理方法，其特征在于：所述智能数据分析算法通过智能群组分析函数将3D打印工厂生产数据分成不同的群组，所述智能群组分析函数通过距离度量方法衡量数据点之间的相似性；所述智能群组分析函数的公式表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种智能3D打印工厂数据处理方法，其特征在于：所述智能监测处理系统包括数据采集模块、数据预处理模块、复杂事件处理模块和异常检测模块；所述数据采集模块包括传感器单元、监控设备单元和工艺参数单元；所述传感器单元通过传感器节点和无线通信网络采集至少包括温度、湿度、振动和电流参数的实时数据；所述监控设备单元通过摄像头、监测仪表和视频流以及网络接口实时获取至少包括3D打印设备的运行状态、机器人操作和零部件加工信息；所述工艺参数单元通过串口和以太网实时获取3D打印设备的工艺参数；所述工艺参数至少包括喷头速度、材料温度和层高；所述数据预处理模块通过去噪、条件筛选、时间窗口和格式转换方法对采集到的数据进行清洗、过滤、聚合和转换操作；所述复杂事件处理模块包括复杂事件检测单元、事件匹配单元和预警处理单元；所述复杂事件检测单元通过时序模式匹配方法和规则引擎对实时数据流进行分析和检测；所述事件匹配单元通过模式匹配和规则匹配方法对检测到的事件进行匹配和分类；根据事件匹配结果，所述预警处理单元通过规则引擎和邮件通信协议实现发送预警信号、触发自动停机和调整工艺参数操作；所述异常检测模块包括实时检测单元、异常诊断单元和风险评估单元；所述实时检测单元通过统计方法对实时数据流进行检测；所述异常诊断单元通过模型分析方法对检测到的异常数据进行诊断和分析；根据异常诊断结果，所述风险评估单元通过风险模型和决策树对风险进行评估和分类。
5.根据权利要求1所述的一种智能3D打印工厂数据处理方法，其特征在于：所述区块链加密模型包括区块链网络模块、数据存储模块和数据传输模块；所述区块链网络模块包括区块链节点单元、共识算法单元、加密算法单元和去中心化身份验证单元；所述区块链节点单元通过分布式账本和点对点协议记录和验证数据交易；所述共识算法单元通过工作量证明和权益证明确保节点间达成一致的数据状态；所述加密算法单元通过非对称加密算法对数据进行加密；所述数据存储模块包括数据加密单元、分布式存储单元、数据共享单元和数据完整性验证单元；所述数据加密单元通过AES加密算法对敏感数据进行加密；所述分布式存储单元通过网络传输协议IPFS将加密后的数据分布式存储在多个节点上；根据权限控制策略，所述数据共享单元通过访问控制列表ACL授权访问者对数据进行共享和访问；所述数据完整性验证单元通过哈希算法对数据进行校验；所述数据传输模块包括数据加密传输单元、数字签名单元、数据访问控制单元和安全通信协议单元；所述数据加密传输单元通过传输层安全协议TLS对数据进行加密传输；所述数字签名单元通过非对称加密算法创建和验证数字签名，确保数据的来源和完整性；所述数据访问控制单元通过权限控制机制控制数据的访问权限和操作权限；所述安全通信协议单元通...
【技术特征摘要】
1.一种智能3d打印工厂数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能3d打印工厂数据处理方法，其特征在于：所述分布式数据管理系统包括数据存储模块、数据索引模块、并发控制模块、数据一致性模块、容错与恢复模块和扩展性与负载均衡模块；所述数据存储模块通过存储单元和数据压缩单元存储采集到的3d打印工厂生产数据；所述存储单元通过分布式文件系统和nosql数据库实现数据的高效存储；所述数据压缩单元通过压缩算法lzo对数据进行压缩；所述数据索引模块包括索引结构单元和索引缓存单元；所述索引结构单元通过倒排索引和哈希表实现数据的高效检索；所述索引缓存单元通过页面置换方法lru加速索引的访问；所述并发控制模块通过分布式锁和事务管理单元管理多个用户对数据的并发访问；所述分布式锁通过乐观锁机制cas和版本号实现无锁并发控制；所述事务管理单元通过分布式事务tcc避免数据冲突和不一致；所述数据一致性模块通过副本管理单元和一致性协议保证分布式系统中数据的一致性；所述副本管理单元通过数据复制和备份方法提高数据可用性和容错能力；所述一致性协议通过分布式一致性协议paxos实现多个节点的数据一致性；所述容错与恢复模块包括故障检测与恢复单元和数据备份与恢复单元；所述故障检测与恢复单元通过心跳检测和故障转移方法实现节点故障的自动检测和恢复；所述数据备份与恢复单元通过远程同步方法实现数据的容错和恢复；所述扩展性与负载均衡模块包括节点管理单元和负载均衡单元；所述节点管理单元通过容器编排引擎实现系统的水平扩展；所述负载均衡单元通过负载平衡器nginx实现请求的分发和负载均衡。
3.根据权利要求1所述的一种智能3d打印工厂数据处理方法，其特征在于：所述智能数据分析算法通过智能群组分析函数将3d打印工厂生产数据分成不同的群组，所述智能群组分析函数通过距离度量方法衡量数据点之间的相似性；所述智能群组分析函数的公式表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种智能3d打印工厂数据处理方法，其特征在于：所述智能监测处理系统包括数据采集模块、数据预处理模块、复杂事件处理模块和异常检测模块；所述数据采集模块包括传感器单元、监控设备单元和工艺参数单元；所述传感器单元通过传感器节点和无线通信网络采集至少包括温度、湿度、振动和电流参数的实时数据；所述监控设备单元通过摄像头、监测仪表和视频流以及网络接口实时获取至少包括3d打印设备的运行状态、机器人操作和零部件加工信息；所述工艺参数单元通过串口和以太网实时获取3d打印设备的工艺参数；所述工艺参数至少包括喷头速度、材料温度和层高；所述数据预处理模块通过去噪、条件筛选、时间窗口和格式转换方法对采集到的数据进行清洗、过滤、聚合和转换操作；所述复杂事件处理模块包括复杂事件检测单元、事件匹配单元和预警处理单元；所述复杂事件检测单元通过时序模式匹配方法和规则引擎对实时数据流进行分析和检测；所述事件匹配单元通过模式匹配和规则匹配方法对检测到的事件进行匹配和分类；根据事件匹配结果，所述预警处理单元通过规则引擎和邮件通信协议实现发送预警信号、触发自动停机和调整工艺参数操作；所述异常检测模块包括实时检测单元、异常诊断单元和风险评估单元；所述实时检测单元通过统计方法对实时数据流进行检测；所述异常诊断单元通过模型分析方法对检测到的异常数据进行诊断和分析；根据异常诊断结果，所述风险评估单元通过风险模型和决策树对风险进行评估和分类。
5.根据权利要求1所述的一种智能3d打印工厂数据处理方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：国宝，应华，朱小宝，蔡威威，韩春勇，
申请(专利权)人：安世数擎杭州信息科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。