CN117852753A - 一种基于物联网的印染车间智能管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明具体涉及一种基于物联网的印染车间智能管理系统，包括物联网服务器和数据处理服务器，物联网服务器用于基于物联网获取印染车间各种设备或工具的状态数据，并且传输给数据处理服务器；数据处理服务器用于根据印染车间各种设备或工具的状态数据判断生产中是否存在问题；数据处理服务器包括数据预处理单元和数据分析运算单元，本申请基于改进的对抗网络模型利用人工智能技术对车间这些设备或工具的状态数据进行智能分析可以极大提高管理效率，能够就能预先判断生产中是否存在问题，具体即输入一个当前的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，使用判别器判断是否存在异常。
Description
技术领域
本发明属于智能车间领域，具体涉及一种基于物联网的印染车间智能管理系统。
背景技术
印染车间的许多设备或工具都可以通过物联网进行管理，以提高生产效率和管理效率。比如染色机、烘干机、印花机等，并能够远程控制这些的设备或工具。不过现在技术中对于这些的设备或工具的管理都独立的，不能综合利用这些设备或工具的状态数据进行智能化管理，人工智能技术已经飞速发展，如果能够利用人工智能技术对车间这些设备或工具的状态数据进行智能分析将可以极大提高管理效率，比如能够就能预先判断生产中是否存在问题，不过现有技术还没有具体的技术实现这种目的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的印染车间智能管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
基于物联网的印染车间智能管理系统，包括物联网服务器和数据处理服务器，物联网服务器用于基于物联网获取印染车间各种设备或工具的状态数据，并且传输给数据处理服务器；
数据处理服务器用于根据印染车间各种设备或工具的状态数据判断生产中是否存在问题；
数据处理服务器包括数据预处理单元和数据分析运算单元，
数据预处理单元用于将设备或工具的状态数据处理为一个统一的向量，具体包括数据清洗：包括检查数据的一致性、处理缺失值、异常值以及离群点；数据转换：对于某些特定类型的数据进行转换以提取有意义的特征；特征提取：对于不同类型的数据，使用不同的特征提取方法；特征选择：进行特征选择；归一化：所有特征都应该被归一化到相同的范围；数据分析运算单元用于针对统一的向量的数据进行分析运算，分析运算具体基于改进的对抗网络模型进行。
进一步，分析运算具体基于改进的对抗网络模型进行包括：
首先，需要准备统一的向量的数据，这些数据集将被用于训练生成对抗网络；接下来，需要初始化生成器和判别器的参数；在生成对抗网络中，判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是由生成器生成的假数据；在训练判别器的过程中，会使用真实数据和生成器生成的数据一起训练判别器，使其能够准确判断数据的真伪；生成器的任务是生成逼真的数据；在训练过程中，生成器和判别器会不断进行更新和优化，先训练判别器一段时间，然后再训练生成器一段时间，反复进行这个过程，直到达到阈值的训练次数，并且确保判别器还可以准确判断数据的真伪；当判别器训练完成后，输入一个当前的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，使用判别器判断是否存在异常。
进一步，设备或工具的状态数据包括染色机温度、压力、液位参数；烘干机温度、湿度、风速参数；印花机速度、墨量、图案参数；堆垛机的位置、速度、货物重量参数；仓库设备叉车状态、货架状态、输送带状态参数；色差仪检测参数、光泽度仪检测参数、PH计检测参数。
进一步，统一的向量的数据即设备或工具的状态数据对应的统一的向量的数据。
进一步，在生产没有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据即真实数据，在生产有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，或者由生成器生成的数据即假数据。
一种计算机设备，可以包括终端设备或服务器，前述的基于物联网的印染车间智能管理系统的数据计算程序可以配置在该计算机设备中。
有益效果
本申请基于改进的对抗网络模型利用人工智能技术对车间这些设备或工具的状态数据进行智能分析可以极大提高管理效率，能够就能预先判断生产中是否存在问题，具体即输入一个当前的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，使用判别器判断是否存在异常。
附图说明
图1为本申请的系统组成框图；
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
基于物联网的印染车间智能管理系统，如图1所示，包括物联网服务器和数据处理服务器，物联网服务器用于基于物联网获取印染车间各种设备或工具的状态数据，并且传输给数据处理服务器；
数据处理服务器用于根据印染车间各种设备或工具的状态数据，判断生产中是否存在问题；设备或工具的状态数据包括染色机温度、压力、液位参数；烘干机温度、湿度、风速参数；印花机速度、墨量、图案参数；堆垛机的位置、速度、货物重量参数；仓库设备叉车状态、货架状态、输送带状态参数；色差仪检测参数、光泽度仪检测参数、PH计检测参数；
数据处理服务器包括数据预处理单元和数据分析运算单元，数据预处理单元用于将设备或工具的状态数据处理为一个统一的向量，具体包括：1.数据清洗：包括检查数据的一致性、处理缺失值、异常值以及离群点。2.数据转换：对于某些特定类型的数据，例如文本或图像，需要进行转换以提取有意义的特征。3.特征提取：对于数值型、文本型、图像型等不同类型的数据，需要使用不同的特征提取方法。例如，对于数值型数据，可以直接使用原始数值作为特征；对于文本数据，可以提取词袋模型、TF-IDF、N-gram等作为特征；对于图像数据，可以提取颜色、纹理、形状等特征；4.特征选择：如果特征数量很大，可能会导致过拟合。因此，需要进行特征选择，选择那些对目标变量最相关的特征。5.归一化：所有特征都应该被归一化到相同的范围，比如[0，1]或[-1，1]。6.整合：最后，将所有处理过的特征整合到一个向量中。数据分析运算单元用于针对统一的向量的数据进行分析运算，分析运算具体包括：
1.数据准备：首先，需要准备一些统一的向量的数据(即设备或工具的状态数据对应的统一的向量的数据)，这些数据集将被用于训练生成对抗网络。
2.初始化网络参数：接下来，需要初始化生成器和判别器的参数。这些参数将在训练过程中进行更新。
3.训练判别器：在生成对抗网络中，判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是由生成器生成的假数据(在本申请中在生产没有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据即真实数据，在生产有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，或者由生成器生成的数据即假数据)。在训练判别器的过程中，会使用真实数据和生成器生成的数据一起训练判别器，使其能够尽可能地准确判断数据的真伪。
4.训练生成器：生成器的任务是生成逼真的数据。在训练生成器的过程中，会使用判别器的输出来调整生成器的参数，以便生成更逼真的数据。
5.迭代更新：在训练过程中，生成器和判别器会不断进行更新和优化。先训练判别器一段时间，然后再训练生成器一段时间，反复进行这个过程，直到达到一定的训练次数，并且确保判别器还可以准确判断数据的真伪。
6.判别新数据：当判别器训练完成后，输入一个当前的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，使用判别器判断是否存在异常。
综上本申请基于改进的对抗网络模型利用人工智能技术对车间这些设备或工具的状态数据进行智能分析可以极大提高管理效率，能够就能预先判断生产中是否存在问题，具体即输入一个当前的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，使用判别器判断是否存在异常。
本申请需要保护的实施例包括：
基于物联网的印染车间智能管理系统，如图1所示，包括物联网服务器和数据处理服务器，物联网服务器用于基于物联网获取印染车间各种设备或工具的状态数据，并且传输给数据处理服务器；
数据处理服务器用于根据印染车间各种设备或工具的状态数据判断生产中是否存在问题；
数据处理服务器包括数据预处理单元和数据分析运算单元，
数据预处理单元用于将设备或工具的状态数据处理为一个统一的向量，具体包括数据清洗：包括检查数据的一致性、处理缺失值、异常值以及离群点；数据转换：对于某些特定类型的数据进行转换以提取有意义的特征；特征提取：对于不同类型的数据，使用不同的特征提取方法；特征选择：进行特征选择；归一化：所有特征都应该被归一化到相同的范围；数据分析运算单元用于针对统一的向量的数据进行分析运算，分析运算具体基于改进的对抗网络模型进行。
优选地，分析运算具体基于改进的对抗网络模型进行包括：
首先，需要准备统一的向量的数据，这些数据集将被用于训练生成对抗网络；接下来，需要初始化生成器和判别器的参数；在生成对抗网络中，判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是由生成器生成的假数据；在训练判别器的过程中，会使用真实数据和生成器生成的数据一起训练判别器，使其能够准确判断数据的真伪；生成器的任务是生成逼真的数据；在训练过程中，生成器和判别器会不断进行更新和优化，先训练判别器一段时间，然后再训练生成器一段时间，反复进行这个过程，直到达到阈值的训练次数，并且确保判别器还可以准确判断数据的真伪；当判别器训练完成后，输入一个当前的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，使用判别器判断是否存在异常。
优选地，设备或工具的状态数据包括染色机温度、压力、液位参数；烘干机温度、湿度、风速参数；印花机速度、墨量、图案参数；堆垛机的位置、速度、货物重量参数；仓库设备叉车状态、货架状态、输送带状态参数；色差仪检测参数、光泽度仪检测参数、PH计检测参数。
优选地，统一的向量的数据即设备或工具的状态数据对应的统一的向量的数据。
优选地，在生产没有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据即真实数据，在生产有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，或者由生成器生成的数据即假数据。
本申请实施例还提供了一种计算机设备，可以包括终端设备或服务器，前述的基于物联网的印染车间智能管理系统的数据计算程序可以配置在该计算机设备中。下面对该计算机设备进行介绍。
若该计算机设备为终端设备，本申请实施例提供了一种终端设备，以终端设备为手机为例：
手机包括：射频(Radio Frequency，简称RF)电路、存储器、输入单元、显示单元、传感器、音频电路、无线保真(Wireless Fidelity，简称WiFi)模块、处理器、以及电源等部件。
RF电路可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，简称LNA)、双工器等。此外，RF电路还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯系统(G1obal System ofMobile communication，简称GSM)、通用分组无线服务(GeneralPacket Radio Service，简称GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，简称CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access，简称WCDMA)、长期演进(Long TermEvolution，简称LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，简称SMs)等。
存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储按照手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元可包括触控面板以及其他输入设备。触控面板，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并按照预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器，并能接收处理器发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板。除了触控面板，输入单元还可以包括其他输入设备。具体地，其他输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元可包括显示面板，可选的，可以采用液晶显示器(LiquidCrystal Display，简称LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，简称OLED)等形式来配置显示面板。进一步的，触控面板可覆盖显示面板，当触控面板检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器以确定触摸事件的类型，随后处理器按照触摸事件的类型在显示面板上提供相应的视觉输出。虽然在图中，触控面板与显示面板是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板与显示面板集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可按照环境光线的明暗来配置显示面板的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路、扬声器，传声器可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器，由扬声器转换为声音信号输出；另一方面，传声器将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器处理后，经RF电路以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图示出了WiFi模块，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以按照需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器是手机的控制中心，利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器中。
手机还包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理系统与处理器逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
在本实施例中，该终端设备所包括的处理器还具有以下功能：
执行基于物联网的印染车间智能管理系统的数据计算程序。
若计算机设备为服务器，本申请实施例还提供一种服务器，服务器可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(Central ProcessingUnits，简称CPU)(例如，一个或一个以上处理器)和存储器，一个或一个以上存储应用程序或数据的存储介质(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器和存储介质可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质的程序可以包括一个或一个以上模块，每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器可以设置为与存储介质通信，在服务器上执行存储介质中的一系列指令操作。
服务器还可以包括一个或一个以上电源，一个或一个以上有线或无线网络接口，一个或一个以上输入输出接口，和/或，一个或一个以上操作系统，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM，FreeBSDTM等等。
另外，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述实施例提供的方法。
本申请实施例还提供了一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：Read-only Memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备及系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及系统实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以按照实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
Claims (6)
1.基于物联网的印染车间智能管理系统，其特征在于，包括物联网服务器和数据处理服务器，物联网服务器用于基于物联网获取印染车间各种设备或工具的状态数据，并且传输给数据处理服务器；
数据处理服务器用于根据印染车间各种设备或工具的状态数据判断生产中是否存在问题；
数据处理服务器包括数据预处理单元和数据分析运算单元，数据预处理单元用于将设备或工具的状态数据处理为一个统一的向量，具体包括数据清洗：包括检查数据的一致性、处理缺失值、异常值以及离群点；数据转换：对于某些特定类型的数据进行转换以提取有意义的特征；特征提取：对于不同类型的数据，使用不同的特征提取方法；特征选择：进行特征选择；归一化：所有特征都应该被归一化到相同的范围；数据分析运算单元用于针对统一的向量的数据进行分析运算，分析运算具体基于改进的对抗网络模型进行。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的印染车间智能管理系统，其特征在于，分析运算具体基于改进的对抗网络模型进行包括：
首先，需要准备统一的向量的数据，这些数据集将被用于训练生成对抗网络；接下来，需要初始化生成器和判别器的参数；在生成对抗网络中，判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是由生成器生成的假数据；在训练判别器的过程中，会使用真实数据和生成器生成的数据一起训练判别器，使其能够准确判断数据的真伪；生成器的任务是生成逼真的数据；在训练过程中，生成器和判别器会不断进行更新和优化，先训练判别器一段时间，然后再训练生成器一段时间，反复进行这个过程，直到达到阈值的训练次数，并且确保判别器还可以准确判断数据的真伪；当判别器训练完成后，输入一个当前的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，使用判别器判断是否存在异常。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的印染车间智能管理系统，其特征在于，设备或工具的状态数据包括染色机温度、压力、液位参数；烘干机温度、湿度、风速参数；印花机速度、墨量、图案参数；堆垛机的位置、速度、货物重量参数；仓库设备叉车状态、货架状态、输送带状态参数；色差仪检测参数、光泽度仪检测参数、PH计检测参数。
4.根据权利要求1所述的基于物联网的印染车间智能管理系统，其特征在于，统一的向量的数据即设备或工具的状态数据对应的统一的向量的数据。
5.根据权利要求1所述的基于物联网的印染车间智能管理系统，其特征在于，在生产没有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据即真实数据，在生产有问题情况下采集的设备或工具的状态数据所对应的统一的向量的数据，或者由生成器生成的数据即假数据。
6.一种计算机设备，其特征在于，包括终端设备或服务器，权利要求1所述的基于物联网的印染车间智能管理系统的数据计算程序可以配置在该计算机设备中。
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|---|
| 高利翔等: "基于MES的印染企业一体化生产加工管理系统", 科技传播, no. 20, 31 October 2010 (2010-10-31), pages 57 - 58 * |
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| CB02 | Change of applicant information |
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