基于大数据的锻造生产过程模型的搭建与分析

论文摘要

锻造生产车间中的工业大数据是重要资源,可实时反映出当前锻造生产过程中所反映的状态,然而有些锻造生产厂往往会产生数据采集不上来、数据无法利用等瓶颈。针对这些问题,在基于智能制造新模式的背景下,采集到了锻造实时全流程数据,对影响产品的各质量数据类型进行了归纳总结,分析了各因素对产品质量的影响,利用特征提取等一系列方法,对锻造生产过程中的几个主要影响因素进行分析。在找出影响锻造过程数据的几种重要因素的基础上,针对某一种情况运用Kmeans算法对该流程进行了验证,得出了准确的生产模型。

论文目录

• 1 锻造生产过程中的大数据
• 2 锻造质量数据的预处理过程
•   2.1 特征选择概述
•   2.2 锻造产品质量模型特征选择
• 3 锻造生产过程的数据分析方法
•   3.1 锻造生产过程中的复杂性与不确定性
•   3.2 聚类分析方法的研究
•     3.2.1 选择聚类算法的原因
•     3.2.2 聚类算法的流程
• 4 建模结果分析
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邓盛彪,张宏涛,孙勇,苏子宁,凌云汉

关键词: 智能化,锻造,生产过程,大数据

来源: 锻压技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 金属学及金属工艺,自动化技术

单位: 北京机电研究所有限公司,湖北三环锻造有限公司

基金: 国家科技重大专项课题(2018ZX04024-001)

分类号: TG316.8

DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2019.05.030

页码: 174-179

总页数: 6

文件大小: 1074K

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