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物联网环境下的车间生产异常发现与分析

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  • 万方数据
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针对离散制造过程中生产异常难以准确评估的问题,提出了一种物联网环境下的车间生产异常发现与分析方法.首先,基于在制品实时状态采集模型,定义了在制品异常事件类型;其次,为了衡量在制品异常事件对车间生产的影响程度,以异常事件发生时生产异常影响因素的状态信息为数据基础,将一维原始数据二维化后,采用一种结合批量归一化和dropout方法的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)来预测生产任务剩余完成时间,并通过生产任务延迟完成时间来量化车间生产异常程度;最后以某航天车间为案例分析,对所提方法的可行性和有效性进行了验证.
Discovery and Analysis of Workshop Production Abnormality in the Internet of Things Environment

杨辰、郭宇、黄少华、崔世婷

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南京航空航天大学机电学院,江苏南京 210016

离散制造过程 物联网 异常事件 生产异常 卷积神经网络

国家自然科学基金国防基础科研项目

51575274JCKY2016605B006

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.373(3)
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