【摘 要】
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从当前的车间离散制造过程大数据应用特性出发,基于车间智能代理,实现了制造过程大数据的采集、处理分析,建立的制造过程大数据采集模型可实现对工序数据集的封装.采用基于聚
【机 构】
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江南大学机械工程学院,江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目(BK20170190);江南大学自主科研计划资助重点项目(JUSRP51732B)
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从当前的车间离散制造过程大数据应用特性出发,基于车间智能代理,实现了制造过程大数据的采集、处理分析,建立的制造过程大数据采集模型可实现对工序数据集的封装.采用基于聚类的方法对工序数据集进行离群点检测标记,实现对制造资源生产状态的描述与量化.建立了工序级数据特征模型,结合改进的相似元分析方法,对工序过程数据多层次包装描述和制造工序的相似性进行了评价.开发了车间底层智能管理系统,并将其运用于企业生产实际。
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