一种基于多维度、多模态环境数据的产线自适应控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多维度、多模态环境数据的产线自适应控制方法，包括：根据预先安装在生产线上的采集设备，实时采集生产线上的原始数据，并对原始数据进行预处理，获取有效数据，对有效数据进行关键特征提取，获取有效数据的关键特征数据；采用机器学习算法和统计模型对关键特征数据进行分析，识别数据之间的相关性和模式，获取分析结果，其中分析结果包括生产模式分类结果以及生产需求预测结果；根据分析结果生成生产线的最优控制策略，并依据最优控制策略生成控制指令下发至对应的待控制机械设备进行运行控制；对待控制机械设备的实时运行状态进行实时监测，并根据监测机构建立控制分析的闭环控制机制，实时更新生产线的最优控制策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工业自动化控制，并且更具体地，涉及一种基于多维度、多模态环境数据的产线自适应控制方法。

技术介绍

1、在现代制造业中，生产线的效率和安全性对于企业的竞争力至关重要。传统的产线控制大多基于静态参数和预定规则，这种方法在面对不断变化的生产需求时显得不够灵活。特别是在涉及物料搬运、加工等连续作业的产线上，如果不能及时响应物料供应的变化，很容易导致生产效率低下、能源浪费甚至安全事故的发生。此外，依赖人工经验和手动调整的方式不仅效率低下，而且容易出错，增加了生产的不确定性。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种基于多维度、多模态环境数据的产线自适应控制方法。

2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于多维度、多模态环境数据的产线自适应控制方法，包括：

3、根据预先安装在生产线上的采集设备，实时采集生产线上的原始数据，并对原始数据进行预处理，获取有效数据，对有效数据进行关键特征提取，获取有效数据的关键特征数据；

4、采用机器学习算法和统计模型对关键特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多维度、多模态环境数据的产线自适应控制方法，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，所述原始数据包括货箱载重、卸料口流量数据以及各机械设备的运行状态，并且

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述原始数据进行预处理，获取有效数据，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用机器学习算法和统计模型对所述关键特征数据进行分析，识别数据之间的相关性和模式，获取分析结果，包括：

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，根据所述分析结果生成所述生产线的最优控制策略，包括：</p>

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【技术特征摘要】

1.一种基于多维度、多模态环境数据的产线自适应控制方法，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，所述原始数据包括货箱载重、卸料口流量数据以及各机械设备的运行状态，并且

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述原始数据进行预处理，获取有效数据，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用机器学习算法和统计模型对所述关键特征数据进行分析，识别数据之间的相关性和模式，获取分析结果，包括：

5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，根据所述分析结果生成所述生产线的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔砚，张泽洋，黄俊，彭远，陈召安，刘益云，高泽峰，夏志根，朱镏琪，
申请(专利权)人：航天信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：