制造物联网生产过程工序流波动分析方法研究

• 作者: 程良伦 黄思猛 黄田安
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 工序流 复杂事件检测 游程检验 灰色系统模型 bootstrap预测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 57-62
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.1
• 字数: 3432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12052/gdutxb.180049

摘要

制造物联网通过部署大规模传感器节点获取工业生产过程实时状态数据流,利用复杂事件处理方法对生产过程监测产生的大规模数据流进行实时智能分析处理非常有必要,而其中工序流稳定性判断是生产部门关心的重要问题.然而,制造物联网传感器数据流大量存在的固有误差,给工序流稳定性判断带来较大困难.针对该问题,本文定义了概率事件模型并采用一种基于带缓冲的不确定性有穷自动机(NFA with run buffer,rNFA)的概率事件检测方法,提出结合游程检验和灰色系统模型以及bootstrap经验预测的方法对工序流的稳定性做出定量校验.实验结果表明,所提出的方法能够有效检测概率工序流中的生产全局状态,从而在不确定工序流找出较稳定而均衡的工序,给生产线提供改进方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程良伦	广东工业大学计算机学院	274	1459	17.0	25.0
2	黄田安	广东工业大学计算机学院	2	1	1.0	1.0
3	黄思猛	广东工业大学计算机学院	3	3	1.0	1.0