【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于实时数据集成领域，具体涉及一种基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型优化方法。
技术介绍
1、船舶智能舱段车间中涉及到大量的设备，各个设备之间的关系错综复杂，难以用传统的方法进行清晰的数据集成和理解，并且传统的数据集成算法无法解决车间生产中对于实时性的要求。一些设备的操作可能依赖于其他设备的状态和数据，在这种复杂的依赖关系很难通过传统数据集集成方法进行有效的分析和控制。船舶智能舱段车间的数据可能有复杂的结构，例如图结构，层次结构等，传统方法无法很好整合车间复杂的业务逻辑，难以实现对整个生产过程进行全面的智能化控制。
2、回顾了一些先前的研究和成果，发现图数据库的应用、实时数据集成与处理技术以及物联网技术的发展都为解决这一问题提供了新的思路和方法。图数据库如neo4j、tigergraph等，能够高效地存储和查询具有复杂关系的图结构数据，为车间设备关系的管理和分析提供了更直观和高效的解决方案。同时，实时数据处理技术如apache kafka、apache flink等，能够处理高吞吐量的数据流，满足车间生产中对实时性和高效性的要求。物联网技术的发展使得车间中的设备能够更加智能化和互联化，通过物联网平台，实现对设备状态和数据的实时监控和管理。
3、然而，尽管已有的研究和技术在一定程度上解决了车间设备数据集成与控制的难题，但仍然存在一些挑战。传统方法难以满足车间生产中对实时性和复杂依赖关系的要求，现有的图数据库和实时处理技术也需要进一步结合，才能更好地实现对车间生产过程的智能化控制。
>技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型优化方法，我们使用图挖掘算法对传统的车间数据集成算法进行改进，将整个船舶智能舱段车间的设备及人员使用图挖掘算法生成船舶智能舱段车间关系社交网络模型并对之进行优化。
2、实现本专利技术目的的具体技术方案为：
3、一种基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型优化方法，包括以下步骤：
4、步骤1、获取车间设备数据，并进行预处理；
5、步骤2、为每个设备定义一个节点，并为每个节点分配唯一标识符，并确定每一节点的属性信息；
6、步骤3、构建车间设备关系网络模型；
7、步骤4、基于pagerank算法对车间设备关系网络模型中的节点进行重要性评估，并利用社交网络分析算法对构建的车间设备关系网络模型进行优化。
8、相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
9、(1)本专利技术的方案基于图挖掘算法对传统的车间数据集成算法进行改进，将整个船舶智能舱段车间的设备使用图挖掘算法生成船舶智能舱段车间关系社交网络模型并对之进行优化，相较于传统方法带来了显著的进步；这一模型通过深度挖掘设备之间的关系，评估设备的重要性，发现群体关系，实现了对生产流程更为深入的了解，与传统方法相比，本方案的图挖掘模型具有实时性和动态适应性，能够随时更新以适应车间的变化，基于图挖掘的决策支持系统为操作人员提供更智能、精准的决策支持。此外，该模型能够发现隐藏关系，揭示潜在的设备依赖关系，提升对生产过程的全面理解。适用于复杂结构的特点使得图挖掘模型能够处理大规模、高度连接的设备网络，进一步提高了生产效率。因此，基于图挖掘的船舶智能舱段车间数据集成模型为生产控制和决策提供了更深入、更智能的支持，有望在提高效率和适应复杂环境方面取得显著成效；
10、(2)本专利技术的方案在图挖掘算法生成车间关系社交网络的基础上，为了使车间人员深入了解车间中设备运作方式，找到关键设备，理解设备之间的依赖关系，从而我们在原有的图挖掘算法生成车间关系社交网络的基础上使用pagerank算法进行设备重要性评估，使车间工作人员可以便捷的分析车间设备的重要程度，同时加入社交网络分析算法分析设备之间的关系、依赖关系以及它们在生产流程中的交互作用，使车间工作人员可以更加智能便捷的分析车间设备之间的动态关系。
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1.一种基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述步骤1中的获取车间设备数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述步骤2中的确定节点的属性信息，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述识别节点之间的关系边，具体为：
5.根据权利要求3所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述属性信息包括设备节点的设备类型、运行状态、性能指标。
6.根据权利要求3所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述步骤3中的构建车间设备关系网络模型，具体为：
7.根据权利要求1所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述步骤4中的基于PageRank算法进行节点的重要性评估，具体为：
8.根据权利要求1所述的基于图挖掘算
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述步骤1中的获取车间设备数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述步骤2中的确定节点的属性信息，具体为：
4.根据权利要求3所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述识别节点之间的关系边，具体为：
5.根据权利要求3所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征在于，所述属性信息包括设备节点的设备类型、运行状态、性能指标。
6.根据权利要求3所述的基于图挖掘算法的车间数据集成控制模型构建方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙宏伟，胡明伟，王宏亮，刘汉鼎，何博，冯骥，万国庆，朱晓航，魏丹宇，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司第七一六研究所，
类型：发明
国别省市：
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