物联网环境下的车间生产异常发现与分析

作     者：杨辰 郭宇 黄少华 崔世婷 YANG Chen;GUO Yu;HUANG Shao-hua;CUI Shi-ting

作者机构：南京航空航天大学机电学院江苏南京210016 

基　　金：国家自然科学基金(51575274) 国防基础科研(JCKY2016605B006) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2022年第373卷第3期

页      码：167-171页

摘      要：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。

主 题 词：离散制造过程 物联网 异常事件 生产异常 卷积神经网络 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2022.03.034

馆 藏 号：203109928...