CN113837608A - 一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，包括操作终端、管控系统、预警平台和清洗系统，操作终端分别与管控系统、预警平台以及清洗系统实现双向连接，管控系统和预警平台实现双向连接；管控系统用于控制采集烟草制丝过程产生的所有数据，并对数据进行初步处理；操作终端用于接收初步处理后的数据，并对清洗后的数据进行分类统计后进行显示；清洗系统用于从操作终端获取初步处理后的数据进行数据的节点计算、筛选以及清洗；预警平台用于根据采集数据进行监控，同时生成故障警告并输出。该平台解决了现有的烟草制丝存在无法在制作的流程知晓烟草的具体情况，以及所制成的产品合格率较低的问题。
Description
技术领域
本发明属于烟草制丝技术领域，具体为一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台。
背景技术
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点；随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生，大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。
现有的烟草制丝存在无法在制作的流程知晓烟草的具体情况，是否存在其他的外界因素影响到烟草制丝的过程，以及所制成的产品合格率较低，为此，亟需要一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台。
授权公告号为CN 208002088U的专利申请公开了一种基于大数据分析的烟草制丝管控系统，包括主PCServer和制丝PLC，所述主PCServer连接数据库和第一网络交换机，且数据库连接后备PCServer，所述第一网络交换机分别连接互联网终端、监控计算机、管理计算机和设备状态监测服务器，且监控计算机和管理计算机均连接第二网络交换机，所述第一网络交换机上设有总线网络，且第一网络交换机通过总线网络连接第三网络交换机，所述第二网络交换机级联有第四网络交换机，且第四网络交换机与制丝PLC连接起来，通过设置各个监控设备与管理设备，可实时获取烟草制丝所必需的调控数据，数据由数据库收集，主PCServer基于大数据分析下的处理能够有效管控整个烟草制丝流程，从而对系统优化，该系统是实现烟草制丝管控的硬件设备组成的系统，但是没有具体公开是怎样分析的。
公开号为CN103653224A的专利申请公开了一种基于分组加工新工艺的烟草制丝管控方法，通过建立了“最小基本设备组”模型，将全线划分为各“最小基本设备组”，作为实现各工艺需求的基础，并提供了基于此模型实现分组加工新工艺的配套设计方法。该烟草制丝管控方法没有给予数据分析进行烟草制丝管控。
发明内容
鉴于上述，本发明的目的是提供一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，解决了现有的烟草制丝存在无法在制作的流程知晓烟草的具体情况，是否存在其他的外界因素影响到烟草制丝的过程，以及所制成的产品合格率较低的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，包括操作终端、管控系统、预警平台和清洗系统，操作终端分别与管控系统、预警平台以及清洗系统实现双向连接，管控系统和预警平台实现双向连接；
管控系统用于控制采集烟草制丝过程产生的所有数据，并对数据进行初步处理；操作终端用于接收初步处理后的数据，并对清洗后的数据进行分类统计后进行显示；清洗系统用于从操作终端获取初步处理后的数据进行数据的节点计算、筛选以及清洗；预警平台用于根据采集数据进行监控，同时生成故障警告并输出。
在一个实施例中，所述管控系统包括：数据采集模块、数字信号转化模块、管控处理中心、数据对比模块、数据分析模块、数据反馈模块和历史综合数据库；
管控处理中心控制数据采集模块进行数据采集，采集数据经过数字信号转化模块进行模拟信号到数字信号转化后，通过数据对比模块与历史综合数据库中历史数据进行比对，判断数据异常情况，比较得到的异常数据经过数据分析模块进行初步分析后，经过数据反馈模块反馈给操作终端和预警平台。
在一个实施例中，在数据对比模块中，将当前数据与历史数据中的最低值与最高值进行比对，当当前数据处于最低值和最高值之间时，则进行下一节点数据的检测，否则，认为可能会出现数据异常情况，将当前数据输入至数据分析模块进行初步分析。
在一个实施例中，所述操作终端包括设备操控模块、数据获取模块、数据记录模块、数据储存模块、数据统计模块和数据显示模块；
管控系统反馈的数据经过设备操控模块控制接收后，被数据获取模块获取后经过数据记录模块记录后，存储在数据存储模块，存储的数据经过数据统计模块进行分类统计分析后通过数据显示模块对统计结果进行显示。
在一个实施例中，所述清洗系统包括数据接收模块、清洗处理平台、节点计算模块、数据筛选模块、数据清理模块和数据发送模块；
操作终端的数据经过数据接收模块被接收后，进入清洗处理平台进行初步清洗后，依次经过节点计算模块、数据筛选模块、数据清理模块进行流计算数据清洗、数据筛选以及数据请吃后，经过数据发送模块送出至操作终端。
在一个实施例中，所述预警平台包括实时监测模块、数据输入模块、模型建立模块、预算推演模块、数据比较模块、数据输出模块、故障警告模块和故障处理模块；
通过实时检测模块检测的数据被数据输入模块接收后，输入至模型建立模块，利用模型建立模块建立的推演模型，经过预算推演模块进行推演后输入至数据比较模块，经过比较分析得出可能存在的问题，故障警告模块依据比较分析结果生成预警信息并告警，故障处理模块依据预警信息进行故障处理。
在一个实施例中，所述模型建立模块依据历史数据和深度学习模型建立推演模型，用于基于数据进行生产状态的推演和能耗的推演。
在一个实施例中，所述预算推演模块利用建立的推演模型对输入数据进行生产状态和能耗的推演，以得到推演结果。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果至少包括：
通过设置有预警平台，利用实时监测模块进行检测，配合数据输入模块、模型建立模块、预算推演模块、数据比较模块、数据输出模块、故障警告模块和故障处理模块，从而进行实时的反馈，能够及时的对可能存在的问题进行预警，不仅能够及时的进行处理，而且可以避免原料的损失，极大的提高了该烟草制丝的合格率。
通过设置有操作终端，利用设备操控模块进行实时操控，配合数据获取模块、数据记录模块、数据储存模块、数据统计模块和数据显示模块，从而可以根据所测的一些数据进行整理，找出对应的问题原因，不仅能够及时的解决问题，而且能够避免下次的问题产生。
通过设置有管控系统和清洗系统，配合数据采集模块中的PLC进行采集，配合数字信号转化模块、管控处理中心、数据对比模块、数据分析模块、数据反馈模块和历史综合数据库，从而能够及时的筛选出对应的不合格产品，极大的减小了筛选的工作量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为实施例提供的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台的原理框图；
图2为实施例提供的操作终端的原理框图；
图3为实施例提供的管控系统的原理框图；
图4为实施例提供的预警平台的原理框图；
图5为实施例提供的清洗系统的原理框图；
图6为实施例提供的逻辑判断图；
图中：1-操作终端、11-设备操控模块、12-数据获取模块、13-数据记录模块、14-数据储存模块、15-数据统计模块、16-数据显示模块、2-管控系统、21-数据采集模块、22-数字信号转化模块、23-管控处理中心、24-数据对比模块、25-数据分析模块、26-数据反馈模块、27-历史综合数据库、3-预警平台、31-实时监测模块、32-数据输入模块、33-模型建立模块、34-预算推演模块、35-数据比较模块、36-数据输出模块、37-故障警告模块、38-故障处理模块、4-清洗系统、41-数据接收模块、42-清洗处理平台、43-节点计算模块、44-数据筛选模块、45-数据清理模块、46-数据发送模块。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
请参阅图1-6，实施例提供了一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，包括操作终端1、管控系统2、预警平台3和清洗系统4，操作终端1与管控系统2、预警平台3和清洗系统4均实现双向连接，管控系统2和预警平台3实现双向连接。
管控系统2全面过程质量数据挖掘，通过分析探索更深层次的质量问题和最佳工艺参数，保障制丝生产全过程质量受控。管控系统2中包括数据采集模块21、数字信号转化模块22、管控处理中心23、数据对比模块24、数据分析模块25、数据反馈模块26和历史综合数据库27，数据采集模块21的输出端与数字信号转化模块22的输入端连接，数字信号转化模块22的输出端与管控处理中心23的输入端连接，管控处理中心23的输出端与数据对比模块24的输入端连接，数据对比模块24的输出端与数据反馈模块26的输入端连接，历史综合数据库27的输出端与数据对比模块24的输入端连接。其中，在数据对比模块24中，将当前数据X与历史数据中的最低值Z与最高值T进行比对，当当前数据处于最低值和最高值之间时，则进行下一节点数据的检测，否则，认为可能会出现数据异常情况，将当前数据输入至数据分析模块进行初步分析。
清洗系统4实现分布式集群架构实现数据采集、流计算数据清洗、实时数据存储，实现计算节点动态调度和弹性计算，提高数据清洗的稳定性和实时数据计算速度。清洗系统4中包括数据接收模块41、清洗处理平台42、节点计算模块43、数据筛选模块44、数据清理模块45和数据发送模块46，数据接收模块41的输出端与清洗处理平台42的输入端连接，清洗处理平台42的输出端与节点计算模块43的输入端连接，节点计算模块43的输出端与数据筛选模块44的输入端连接，数据筛选模块44的输出端与数据清理模块45的输入端连接，数据清理模块45的输出端与数据发送模块46的输入端连接。
通过设置有管控系统2和清洗系统4，配合数据采集模块21中的PLC进行采集，配合数字信号转化模块22、管控处理中心23、数据对比模块24、数据分析模块25、数据反馈模块26和历史综合数据库27，从而能够及时的筛选出对应的不合格产品，极大的减小了筛选的工作量。
操作终端1中包括设备操控模块11、数据获取模块12、数据记录模块13、数据储存模块14、数据统计模块15和数据显示模块16，设备操控模块11的输出端与数据获取模块12的输入端连接，数据获取模块12的输出端与数据记录模块13的输入端连接，数据记录模块13的输出端与数据储存模块14的输入端连接，数据储存模块14的输出端与数据统计模块15的输入端连接，数据统计模块15的输出端与数据显示模块16的输入端连接，通过设置有操作终端1，利用设备操控模块11进行实时操控，配合数据获取模块12、数据记录模块13、数据储存模块14、数据统计模块15和数据显示模块16，从而可以根据所测的一些数据进行整理，找出对应的问题原因，不仅能够及时的解决问题，而且能够避免下次的问题产生。
管控系统2和预警平台3实现双向连接，预警平台3全面分析制丝过程质量数据，探索数据之间的内在联系和发展变化规律，研究过程质量预警模型，构建多层级过程质量预警体系，提高在线预警分析处理能力,预警平台3中包括实时监测模块31、数据输入模块32、模型建立模块33、预算推演模块34、数据比较模块35、数据输出模块36、故障警告模块37和故障处理模块38，实时监测模块31的输出端与数据输入模块32的输入端连接，数据输入模块32的输出端与模型建立模块33的输入端连接，模型建立模块33的输出端与预算推演模块34的输入端连接，预算推演模块34的输出端与数据比较模块35的输入端连接，数据比较模块35的输出端与数据输出模块36的输入端连接，数据比较模块35的输出端与故障警告模块37的输入端连接，故障警告模块37与数据输入模块32实现双向连接，故障警告模块37的输出端与故障处理模块38的输入端连接，通过设置有预警平台3，利用实时监测模块31进行检测，配合数据输入模块32、模型建立模块33、预算推演模块34、数据比较模块35、数据输出模块36、故障警告模块37和故障处理模块38，从而进行实时的反馈，能够及时的对可能存在的问题进行预警，不仅能够及时的进行处理，而且可以避免原料的损失，极大的提高了该烟草制丝的合格率，同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
工作时，首先利用数据采集模块21进行采集，利用数字信号转化模块22进行转化，将其传输到管控处理中心23，与历史综合数据库27进行数据对比模块24的对比，同时利用数据分析模块25和数据反馈模块26进行分析最后反馈到预警平台3，其中的数据通过清洗处理平台42中的节点计算模块43进行计算，并利用数据筛选模块44和数据清理模块45进行筛选和清理，通过设置有管控系统2和清洗系统4，配合数据采集模块21中的PLC进行采集，配合数字信号转化模块22、管控处理中心23、数据对比模块24、数据分析模块25、数据反馈模块26和历史综合数据库27，从而能够及时的筛选出对应的不合格产品，极大的减小了筛选的工作量，接着对检测的数据进行模型建立模块33的建立，并根据预算推演模块34建立推演模型，如存在一定的问题，及时的反馈到故障警告模块37和故障处理模块38进行预警和及时的处理，通过设置有预警平台3，利用实时监测模块31进行检测，配合数据输入模块32、模型建立模块33、预算推演模块34、数据比较模块35、数据输出模块36、故障警告模块37和故障处理模块38，从而进行实时的反馈，能够及时的对可能存在的问题进行预警，不仅能够及时的进行处理，而且可以避免原料的损失，极大的提高了该烟草制丝的合格率，与此同时，利用设备操控模块11进行实时的操控，通过数据记录模块13、数据储存模块14和数据统计模块15进行记录、储存和统计，最终以图表的方式显示，通过设置有操作终端1，利用设备操控模块11进行实时操控，配合数据获取模块12、数据记录模块13、数据储存模块14、数据统计模块15和数据显示模块16，从而可以根据所测的一些数据进行整理，找出对应的问题原因，不仅能够及时的解决问题，而且能够避免下次的问题产生。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，包括操作终端、管控系统、预警平台和清洗系统，操作终端分别与管控系统、预警平台以及清洗系统实现双向连接，管控系统和预警平台实现双向连接；
管控系统用于控制采集烟草制丝过程产生的所有数据，并对数据进行初步处理；操作终端用于接收初步处理后的数据，并对清洗后的数据进行分类统计后进行显示；清洗系统用于从操作终端获取初步处理后的数据进行数据的节点计算、筛选以及清洗；预警平台用于根据采集数据进行监控，同时生成故障警告并输出。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，所述管控系统包括：数据采集模块、数字信号转化模块、管控处理中心、数据对比模块、数据分析模块、数据反馈模块和历史综合数据库；
管控处理中心控制数据采集模块进行数据采集，采集数据经过数字信号转化模块进行模拟信号到数字信号转化后，通过数据对比模块与历史综合数据库中历史数据进行比对，判断数据异常情况，比较得到的异常数据经过数据分析模块进行初步分析后，经过数据反馈模块反馈给操作终端和预警平台。
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，所述操作终端包括设备操控模块、数据获取模块、数据记录模块、数据储存模块、数据统计模块和数据显示模块；
管控系统反馈的数据经过设备操控模块控制接收后，被数据获取模块获取后经过数据记录模块记录后，存储在数据存储模块，存储的数据经过数据统计模块进行分类统计分析后通过数据显示模块对统计结果进行显示。
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，所述清洗系统包括数据接收模块、清洗处理平台、节点计算模块、数据筛选模块、数据清理模块和数据发送模块；
操作终端的数据经过数据接收模块被接收后，进入清洗处理平台进行初步清洗后，依次经过节点计算模块、数据筛选模块、数据清理模块进行流计算数据清洗、数据筛选以及数据请吃后，经过数据发送模块送出至操作终端。
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，所述预警平台包括实时监测模块、数据输入模块、模型建立模块、预算推演模块、数据比较模块、数据输出模块、故障警告模块和故障处理模块；
通过实时检测模块检测的数据被数据输入模块接收后，输入至模型建立模块，利用模型建立模块建立的推演模型，经过预算推演模块进行推演后输入至数据比较模块，经过比较分析得出可能存在的问题，故障警告模块依据比较分析结果生成预警信息并告警，故障处理模块依据预警信息进行故障处理。
6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，所述模型建立模块依据历史数据和深度学习模型建立推演模型，用于基于数据进行生产状态的推演和能耗的推演。
7.根据权利要求5所述的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，所述预算推演模块利用建立的推演模型对输入数据进行生产状态和能耗的推演，以得到推演结果。
8.根据权利要求2所述的基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，其特征在于，在数据对比模块中，将当前数据与历史数据中的最低值与最高值进行比对，当当前数据处于最低值和最高值之间时，则进行下一节点数据的检测，否则，认为可能会出现数据异常情况，将当前数据输入至数据分析模块进行初步分析。
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| CN202111119516.4A CN113837608A (zh) | 2021-09-24 | 2021-09-24 | 一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114283503A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-05 | 河南中烟工业有限责任公司 | 应用于卷烟设备的台时能耗报警控制方法 |
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2021
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